Agent skill
GLM Prompting Guide
GLM-4.7 모델을 효과적으로 활용하는 방법을 안내합니다. 사용자가 "GLM 사용법", "GLM 프롬프트", "GLM 최적화" 등을 질문할 때 활성화됩니다.
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npx add-skill https://github.com/m16khb/glm-ensemble/tree/main/skills/glm-prompting
SKILL.md
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
- 핵심 정보 우선: 가장 중요한 내용을 앞에 배치
- 관련 코드만 포함: 불필요한 코드 제외
- 구조화된 형식: 마크다운으로 명확히 구분
- 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
- 심층 분석 필요시: 특정 역할로 추가 질의
- 구현 필요시: 권장사항을 구체적 코드로 요청
- 검증 필요시: 수정 후 재분석 요청
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