Sangmin LeeAI Engineer & Researcher

Tips6 tips

#Prompt Engineering

6 tips tagged #Prompt Engineering, 1-4 showing
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Unofficial prompt workflowMixed / CC0 source repo, Notion page terms

페이블 모드는 모델 지능 복사가 아니라 작업 습관을 빌려 쓰는 실험이다

Fieldby의 Notion 가이드는 공개된 Claude Fable 5 계열 지침 문서를 Claude Projects에 올려 작업 스타일을 흉내 내는 방법을 설명하지만, 비공식 출처·컨텍스트 비용·안전 충돌을 먼저 분리해서 봐야 한다.

  • Fieldby의 Notion 가이드는 공개된 Claude Fable 5 계열 지침 문서를 Claude Projects의 지식 파일로 올리고, 별도 프로젝트 안에서 작...
  • 이 방식으로 빌려올 수 있는 것은 답변 구조, 근거 확인 습관, 작업 순서 같은 행동 패턴이지 모델 가중치나 추론력 자체가 아니다.
  • 원본으로 연결된 `asgeirtj/system_prompts_leaks` 저장소는 CC0-1.0으로 공개돼 있지만, 공식 Anthropic 배포물이 아니며 릴리스/태...
macOS / LinuxWinOS
#Claude#Prompt Engineering#AI Agents#Workflow

Fieldby Notion guide / asgeirtj/system_prompts_leaksSource ↗

Official documentationProprietary / Anthropic Terms

Claude Fable 5 프롬프팅 가이드는 더 똑똑한 모델에 맞춰 하네스를 다시 설계하라는 체크리스트다

Anthropic의 Prompting Claude Fable 5 문서는 장기 실행, effort, adaptive thinking, refusal/fallback, 메모리와 서브에이전트 설계를 모델 교체 체크리스트로 묶어준다.

  • Anthropic의 공식 Prompting Claude Fable 5 가이드는 모델 교체를 프롬프트 문구 변경이 아니라 장기 실행 하네스, 진행 표시, 비동기 확인,...
  • Fable 5는 긴 규칙과 방어적 가드레일을 더 쌓기보다, 충분히 알면 행동하고 결과를 먼저 말하며 불필요한 리팩터링을 피하라는 짧은 목적 지시에 더 잘 맞는다.
  • `effort`를 high/xhigh/max/medium/low로 나눠 지능·지연 시간·비용을 조절하고, adaptive thinking이 기본인 모델 특성상 기존...
macOS / LinuxWinOS
#Claude#Prompt Engineering#AI Agents#LLM Integration

Anthropic Claude Platform DocsSource ↗

Open sourceMIT

Ponytail은 AI 코딩 에이전트에게 ‘적게 짓는 습관’을 심는 agent skill이다

DietrichGebert/ponytail은 Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini, Copilot CLI 같은 AI 코딩 harness에 YAGNI·stdlib-first·native-first 규칙을 주입하는 MIT 오픈소스 agent skill/plugi...

  • Claude Code, Codex, OpenCode, pi, Gemini CLI, Copilot CLI, Cursor, Windsurf, Cline, Kiro 등 여...
  • 핵심 규칙은 YAGNI → 기존 코드 재사용 → 표준 라이브러리 → native platform feature → 이미 설치된 dependency → one line...
  • README 기준 Claude/Codex/Copilot plugin 설치, Gemini extension, OpenClaw `clawhub`, OpenCode che...
macOS / LinuxWinOS
#AI Agents#Claude Code#Codex#Developer Tools

DietrichGebert/ponytailSource ↗

Open source guideApache-2.0 / CC BY-SA 4.0

12-Factor Agents는 AI 에이전트를 프레임워크보다 운영 원칙으로 정리한 체크리스트다

humanlayer/12-factor-agents는 프롬프트, 컨텍스트, 상태, 제어 흐름, human-in-the-loop를 직접 소유해 고객용 LLM 소프트웨어를 더 안정적으로 만들자는 12가지 설계 원칙 모음이다.

  • 12-Factor App에서 이름을 빌려, LLM 에이전트를 prompt·context·structured output·state·control flow·human...
  • 핵심 메시지는 거대한 agent framework에 모든 흐름을 맡기기보다, 작은 결정 루프와 일반 소프트웨어 구조를 직접 소유하라는 것이다.
  • Factor 3의 context window 소유, Factor 5~8의 상태·pause/resume·human tool call·control flow가 실제 제품...
macOS / LinuxWinOS
#AI Agents#LLM Apps#Architecture#Prompt Engineering

humanlayer/12-factor-agentsSource ↗