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개요 개인 정비 시간에 생산적인 여가를 찾으려는 장병을 위해, 성향·가용 시간·부대 환경에 맞는 취미를 추천받는 나만의 프롬프트를 만든다. 최종적으로 시작 방법이 담긴 맞춤 취미 추천 리스트를 완성한다. 프로젝트 목…
개인 정비 시간에 생산적인 여가를 찾으려는 장병을 위해, 성향·가용 시간·부대 환경에 맞는 취미를 추천받는 나만의 프롬프트를 만든다.
최종적으로 시작 방법이 담긴 맞춤 취미 추천 리스트를 완성한다.
취미 선호와 실제 수행 가능 조건을 분리하고 하드 제약과 선호 조건으로 우선순위화한다.
익숙한 경험, 새롭게 탐색해도 되는 경험, 피하고 싶은 활동 특성을 구분하여 추천 범위를 설계한다.
개인·부대 식별정보를 제외한 조건으로 실행 가능한 취미와 첫 시작 정보를 요청한다.
AI 추천의 제약 위반·정보 누락·불확실성·편향·상업성을 확인하고 문제 유형에 맞게 수정한다.
후보 전체에 같은 기준을 적용하여 최종 취미와 최소 시작 세트·첫 행동·비용을 정한다.
고정 원칙과 변경 변수를 분리한 재사용 프롬프트를 다른 상황에서 시험한다.
학습자는 조건 정의자, 프롬프트 설계자, 추천 검토자, 문화·여가 경험의 최종 의사결정자 역할을 수행한다. AI 추천 자체가 아니라 조건을 만들고 결과를 검증·비교·선택·수정한 과정이 평가 대상이다.
개인 민감정보, 부대 식별정보, 내부 일정과 외부 입력이 금지된 규정 정보를 공개형 AI에 입력하지 않는다.
필요한 경우 고유정보 대신 1회 가용시간·사용 공간·비용 범위처럼 일반화한 조건만 사용한다.
결과물을 다른 사람에게 공유하기 전 이름·연락처·세부 소속·정확한 개인 일정·건강 관련 민감정보를 제거한다.
‘짧게’, ‘저렴하게’, ‘조용하게’만 쓰지 않고 시간·금액·공간·행동 특성을 수치 또는 범위로 적는다.
같은 의미의 조건을 여러 개로 세어 조건 수를 늘리지 않는다.
확인하지 않은 비용·규정·소요시간은 사실로 단정하지 않고 확인됨, 합리적 추정, 확인 필요로 구분한다.
AI의 추천 순위나 ‘가장 적합’이라는 표현을 최종 선택 근거로 사용하지 않는다.
하드 제약 위반 후보는 제외하거나 조건부로 내리고 이유를 기록한다.
취미의 객관적 우수성·생산성·대중성에 대한 가치판단은 PASS/FAIL에 사용하지 않는다.
익숙하지 않은 취미라는 이유만으로 낮게 평가하지 않으며, 학습자가 정한 목적과 현실 조건에 맞고 실제 시작 가능하면 유효한 선택으로 인정한다.
하드 제약 — 하나라도 어기면 제외하거나 조건부로 내려야 하는 조건
선호 조건 — 가능하면 반영하지만 다른 장점이 충분하면 일부 조정할 수 있는 조건
Few-shot — 특정 취미를 복사시키는 예가 아니라 원하는 설명 수준과 구조를 보여주는 예시
출력 형식 — 취미명·적합 이유·시간·준비물·비용·첫 행동·확인사항처럼 비교 가능한 응답 순서
통제 비교 — 프롬프트의 개선 요소 외에는 AI 도구·추천 개수·출력 항목·개인 조건을 같게 두고 전후 결과를 비교하는 방식
확인됨 — 허용된 공식 자료, 실제 가격, 실제 환경 또는 직접 경험으로 확인한 정보
합리적 추정 — 범위로 판단할 수 있으나 추가 확인이 필요한 정보
확인 필요 — 규정·가격·반입·보관·안전처럼 현재 정보로 단정할 수 없는 사항
이 프로젝트를 수료하면 아래 역량을 기를 수 있습니다.
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