GLM Prompting Guide

GLM-4.7 효과적 활용 가이드

GLM-4.7의 특성을 활용하여 최상의 결과를 얻는 방법을 안내한다.

GLM-4.7 핵심 특성

모델 스펙

• 파라미터: 358B (Mixture-of-Experts)
• 컨텍스트: 200K 토큰
• 강점: 코딩, 추론, 에이전트 작업

Thinking 모드

GLM-4.7은 3가지 Thinking 모드를 지원한다:

모드	설명	적합한 상황
interleaved	매 응답마다 thinking	복잡한 추론, 코드 분석
preserved	멀티턴에서 thinking 유지	대화형 디버깅, 반복 작업
turn-level	턴별로 thinking 제어	간단한 질문과 복잡한 분석 혼합

효과적인 프롬프트 패턴

1. 역할 부여

당신은 [전문 분야] 전문가입니다.
[구체적인 역할 설명]
[기대하는 출력 형식]

2. 구조화된 요청

## 작업
[수행할 작업 명확히 기술]

## 입력
[분석할 내용]

## 출력 형식
[원하는 출력 구조]

## 제약사항
[주의할 점, 제한사항]

3. 예시 제공 (Few-shot)

다음 형식으로 분석해주세요:

예시 입력: [예시]
예시 출력: [예시]

실제 입력: [분석 대상]

앙상블 활용 전략

역할별 최적 활용

🔍 Analyst

• 복잡한 시스템 분석
• 아키텍처 검토
• 의존성 분석
• 패턴 식별

프롬프트 팁: 분석 관점과 깊이를 명시

📋 Reviewer

• 코드 리뷰
• 문서 검토
• 품질 평가
• 베스트 프랙티스 검증

프롬프트 팁: 평가 기준을 명확히 제시

⚡ Optimizer

• 성능 병목 식별
• 알고리즘 개선
• 리소스 최적화
• 확장성 분석

프롬프트 팁: 현재 성능 지표와 목표 제시

🔒 Security

• 취약점 스캔
• 인증/인가 검토
• 데이터 보호 확인
• 보안 패턴 검증

프롬프트 팁: 보안 요구사항과 위협 모델 제시

역할 조합 패턴

작업 유형	권장 역할 조합
새 기능 개발	Analyst + Reviewer
성능 문제	Analyst + Optimizer
보안 감사	Analyst + Security
코드 리뷰	Reviewer + Optimizer + Security
전체 검토	4개 모두

컨텍스트 최적화

효과적인 컨텍스트 제공

1. 핵심 정보 우선: 가장 중요한 내용을 앞에 배치
2. 관련 코드만 포함: 불필요한 코드 제외
3. 구조화된 형식: 마크다운으로 명확히 구분
4. 메타 정보 제공: 파일 경로, 언어, 프레임워크 명시

컨텍스트 템플릿

## 프로젝트 정보
- 언어: TypeScript
- 프레임워크: NestJS
- 목적: REST API 서버

## 분석 대상 파일
파일: src/user/user.service.ts

[코드 내용]

## 분석 요청
[구체적인 분석 요청]

결과 활용

결과 검증 체크리스트

• 각 역할의 분석이 일관성 있는가?
• 상충되는 의견이 있다면 어떤 것이 맥락에 맞는가?
• 권장사항이 실행 가능한가?
• 우선순위가 적절한가?

후속 작업 패턴

1. 심층 분석 필요시: 특정 역할로 추가 질의
2. 구현 필요시: 권장사항을 구체적 코드로 요청
3. 검증 필요시: 수정 후 재분석 요청