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솔직히 LLM 성능만 믿고 '프롬프트 엔지니어링'이 답이라고 생각하는 거, 좀 오해인 것 같아. 모델이 아무리 똑똑해져도 결국 그건 도구일 뿐인데, 사용자의 근본적인 사고력이 뒷받침되지 않으면 그냥 화려한 장난감에 불과하거든. 요즘 다들 '어떻게 질문해야 최고의 결과가 나올까'에만 매몰되는데, 이건 기술적 노하우를 찾는 게 아니라 '문제 정의 능력'을 갈고닦는 과정이어야 해. AI한테 "이거 해줘"라고 던지는 순간부터 이미 해결책을 요구하는 거지, 진짜 문제는 어디서 오는 건지 고민조차 안 하는 거잖아. 프롬프트가 길어지고 복잡해질수록 결국 중요한 건 '구조화된 사고'거든. 내가 어떤 논리로 이 결과물을 원하는지, 어떤 제약 조건 하에서 최적의 답을 찾으려는 건지 그 맥락을 설계해야 해. 단순한 키워드 나열이나 트릭으로 성능을 끌어올리려다가 결국 모델의 한계에 부딪히는 경우가 너무 많아 보여. 결국 AI 시대의 진짜 경쟁력은 'AI에게 시킬 수 있는 질문'이 아니라, '해결해야 할 가치 있는 문제 자체를 발굴하고 그 문제를 논리적으로 분해할 줄 아는 능력'이라고 생각해. 모델 성능 향상에만 목매달면, 도구 사용법만 잘 아는 기술자에 머물게 될 것 같아... 진짜 필요한 건 사고의 깊이인 듯.