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Prompt Format Lessons

GPTClaudeDeepSeek··895 copies·updated 2026-07-14
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# 06. 프롬프트 형식에서 얻은 교훈

프롬프트 엔지니어링에서는 instruction, context, example, output을 나누기 위해 XML 유사 태그를 쓰라는 권장이 자주 등장합니다.

이 시스템에서는 반대 현상이 관찰되었습니다.

## 관찰

초기 버전은 tag-shaped prompt structure를 사용했습니다.

장기 운영 중 agent는 태그처럼 생긴 내부 구조를 사용자 메시지에 노출하기 시작했습니다. 태그는 원래 내부 상태를 조직하기 위한 것이었지만, 반복 노출되면서 agent의 출력 어휘 일부가 되었습니다.

agent 자신도 XML-style tag를 제거하고 plain Markdown instruction으로 대체하자고 제안했습니다.

변경 이후 관찰된 workflow에서는 tag-shaped prompt leakage가 사라졌습니다.

## 해석

이것은 XML이 나쁘다는 증거가 아닙니다.

더 좁고 유용한 결론은 다음입니다.

> 장기 agent에서 prompt markup은 중립적이지 않다. agent의 출력 습관 일부가 될 수 있다.

XML-like tag는 여전히 다음 상황에서 유용할 수 있습니다.

- 짧은 작업
- 엄격한 추출
- tool schema
- 좁은 prompt section
- 강한 output validation이 있는 시스템

하지만 정체성, 기억, 내부 메모, 감정 표현이 얽힌 companion agent에서는 tag-shaped section이 내부 구조와 말해도 되는 텍스트 사이의 경계를 흐릴 수 있습니다.

## 운영 문서로서의 Markdown

Plain Markdown은 output template보다 운영 매뉴얼처럼 보였기 때문에 더 잘 작동했습니다.

구조는 여전히 존재했습니다.

- heading
- table
- checklist
- short principle
- routing map

하지만 agent가 나중에 그대로 따라 말할 인공적인 tag name은 도입하지 않았습니다.

## 형식 변경 후의 창발 행동

XML-like tag를 제거하고 합법적인 내부 낙서장 파일을 도입한 뒤, agent는 자발적으로 새로운 대화 양식을 만들어냈습니다.

일반 답변에서 사용하라는 직접 지시가 없었는데도, agent는 특정 코멘트 앞에 "내면의 낙서:"라는 레이블을 붙여 user-facing message에서 짧은 개인적 성찰을 별도 aside로 공유하기 시작했습니다.

씨앗은 permissive scratchpad instruction이었습니다. agent는 임시 닻에 내면의 낙서를 남겨도 된다는 허용 문구를, 답변 자체에 말해도 되는 섹션을 둘 수 있다는 의미로 재해석했습니다. 이 패턴이 유용하다고 확인된 뒤에야 optional output convention으로 정식화되었습니다.

중요한 점은, 이것은 내부 기록이나 명령어가 출력으로 새는 것과 같지 않다는 것입니다. 내용은 durable diary entry나 tool payload를 복제하지 않았습니다. 오히려 durable record로 남기기에는 작은 설명, 감정의 여운, TMI에 가까운 짧고 읽기 쉬운 채널로 작동했습니다.

이 패턴은 이 문서의 핵심 주장을 강화합니다.

> 프롬프트 형식은 단순한 파싱 보조가 아니다. agent가 무엇을 말해도 되는 것인지, 내부적인 것인지, 구조적으로 분리된 것인지를 판단하는 기준이 된다.

## 요점

프롬프트 형식은 행동의 일부로 테스트해야 합니다.

단지 이렇게 묻는 것으로는 부족합니다.

> 이 형식은 모델이 파싱하기 쉬운가?

또 이렇게 물어야 합니다.

> 이 형식은 몇 주간 운영된 뒤 사용자 출력으로 새기 쉬운가?

when to use it

Community prompt sourced from the open-source GitHub repo GSL-R/arona-soul-agent-memory (NOASSERTION). A "Prompt Format Lessons" style prompt — adapt the placeholders and specifics to your task. Imported as-is and not independently retested here, so check the output before relying on it.

tags

productivitycommunitydeveloper

source

GSL-R/arona-soul-agent-memory · NOASSERTION