AI에게 같은 설명을 반복하기 싫었다. "어떻게 하면 자주쓰는 프롬프트를 매크로 형식으로 만들어 관리할 수 없을까...?" 하는 고민에서 시작했다. 그래서 ChatGPT와 수없는 대화 끝에 Google Drive로 연동하여 나만의 AI Prompt Library를 만드는 것으로 결론에 도출하였다.
AI와 협업하면서 새로운 문제가 생겼다
MyStock과 TPublisher를 만들면서 AI와 함께 개발하는 방식을 계속 실험하고 있다. 처음에는 AI를 코딩을 도와주는 도구라고 생각했다. 하지만 프로젝트가 커질수록 조금 다른 문제가 보이기 시작했다.
AI에게 개발을 시키는 것보다, AI에게 현재 상황과 기준을 전달하는 과정이 더 중요했다.
새로운 작업을 시작할 때마다 같은 설명을 반복하고 있었다.
- 프로젝트 목적
- 코딩 스타일
- 문서 작성 방식
- 블로그 발행 규칙
- PR 작성 기준
사람 개발자와 협업할 때 프로젝트 규칙이 필요한 것처럼, AI와 협업할 때도 공유된 기준이 필요하다는 생각이 들었다.
처음에는 단순한 프롬프트 저장소를 생각했다
처음 생각은 단순했다. 자주 사용하는 프롬프트를 Markdown 파일로 저장하고 필요할 때 가져오는 방식이었다.
AI Prompt Library
├── TPUB.md
├── PR.md
├── DEVLOG.md
└── REVIEW.md
하지만 TPublisher를 만들면서 생각이 바뀌었다. 중요한 것은 프롬프트 문장이 아니었다. AI가 어떤 기준으로 작업해야 하는지, 어떤 결과물을 만들어야 하는지를 정의하는 "작업 규칙"이 필요했다.
왜 Google Drive를 선택했을까?
처음에는 여러 방법을 고민했다.
- GitHub 저장소 관리
- 로컬 Markdown 파일 관리
- ChatGPT Project 내부 관리
하지만 목적은 개발 프로젝트 관리가 아니었다. 어떤 환경에서도 동일한 AI 작업 규칙을 사용할 수 있는 개인 Library가 필요했다. 그래서 이미 연결되어 있는 Google Drive를 기준 저장소로 선택했다.
AI Prompt Library 구조
최종적으로 생각한 구조는 단순하다.
사용자
|
v
ChatGPT / Codex
|
|
AI Prompt Library
(Google Drive)
|
+------------+------------+
| | |
v v v
TPUB.md PR.md DEVLOG.md
|
v
Tistory Blog
Google Drive에는 AI 작업 규칙을 저장하고, 각 AI 환경에서는 필요한 규칙을 참조하는 방식이다.
TPublisher가 단순 변환기가 아니게 된 이유
처음 TPublisher를 만들 때 목표는 단순했다. AI 대화를 가져와 블로그 HTML로 변환하는 도구였다. 하지만 실제로 만들면서 방향이 바뀌었다.중요한 것은 대화 내용을 그대로 변환하는 것이 아니었다.
개발자가 AI와 어떤 고민을 했고, 어떤 판단을 통해 결과를 만들었는지를 기록하는 것이 중요했다.
TPublisher는 대화 변환기가 아니라, AI와 협업한 개발 경험을 기록하는 도구가 되어가고 있다.
현재 내가 생각하는 AI 개발 환경
현재 AI Prompt Library는 단순한 프롬프트 모음이 아니다.AI와 협업하기 위한 개인 개발 환경의 기준점에 가깝다. 앞으로는 다음과 같은 규칙도 추가할 예정이다.
- 프로젝트별 개발 규칙
- 코드 리뷰 기준
- PR 작성 방식
- 개발일지 작성 기준
재미있는 점은 프로그램을 만들려고 시작했는데, 결국 AI와 일하는 방법 자체를 설계하는 프로젝트가 되어가고 있다는 것이다.