메뉴
BL
The Decoder 15일 전

오픈AI 프롬프트 가이드: 생각은 버리고 결과부터 말하라

IMP
7/10
핵심 요약

오픈AI가 일반 사용자를 위한 새로운 프롬프트 가이드를 발표했습니다. 복잡한 단계별 지시 대신 목표와 결과 중심의 간결한 프롬프트를 권장하며, 코딩 보조 도구인 코덱스(Codex)의 새로운 제어 기능과 샌드박스 모드를 소개합니다. 이 가이드는 챗GPT(Chat)와 워크(Work) 환경을 통합하여 실무자가 AI를 더 효율적으로 활용할 수 있는 실용적 기준을 제시합니다.

번역된 본문

오픈AI의 새로운 프롬프트 가이드: 생각은 멈추고 결과부터 시작하라 조나단 켐퍼(Jonathan Kemper) 작성 | 2026년 7월 13일 THE DECODER가 프롬프트한 Nano Banana Pro

오픈AI가 개발자가 아닌 일상적인 사용자를 위해 작성된 단일 프롬프트 가이드로 조언을 통합했습니다. API 매개변수나 모델 튜닝이 아닌 4가지 구성 요소, 실용적인 가이드라인, 코덱스(Codex) 워크플로우에 초점을 맞추고 있습니다.

이 가이드는 오픈AI가 최근 출시한 '챗GPT 워크(ChatGPT Work)' 직후에 나왔습니다. 챗GPT 워크는 코덱스 기술과 새로운 GPT-5.6 모델을 기반으로 구축된 독립형 제품으로, 복잡한 프로젝트에 몇 시간씩 소요하고, 앱과 파일을 가로질러 작동하며, 완성된 엑셀이나 워드 문서를 생성할 수 있습니다. 이 가이드는 일반 챗GPT 인터페이스와 코덱스를 단일 프레임워크로 다루며, 두 제품이 하나로 융합되고 있음을 반영합니다.

이러한 어조는 API 매개변수, 추론 노력(reasoning-effort) 수준, 정교한 프롬프트 스키마에 초점을 맞췈던 최근 GPT-5 및 GPT-5.5 개발자 문서와는 약간 다릅니다. 최종 사용자용 가이드는 이를 모두 생략하지만 핵심 아이디어는 동일하게 유지됩니다. 즉, 작게 시작하고, 원하는 것을 말하며, 필요한 경우에만 규칙을 추가하라는 것입니다.

프롬프트를 위한 4가지 선택적 구성 요소 오픈AI는 프롬프트를 목표(goal), 문맥(context), 출력 형식(output format), 경계(boundaries)라는 네 가지를 중심으로 구성합니다. 어느 것도 필수는 아닙니다. 회사 측은 짧은 프롬프트가 자주 효과를 보며, 네 가지를 모두 채우는 것은 더 큰 작업에서만 의미가 있다고 말합니다.

가이드는 단계별 순서가 아닌 결과로 시작할 것을 권장합니다. 문서에는 "프로세스 자체가 중요할 때만 프로세스를 설명하라. 그렇지 않으면 챗GPT가 검색하고, 정보를 비교하고, 접근 방식을 조정할 여지를 남겨두라"고 적혀 있습니다. 대상 독자나 형식을 지정하는 것이 상세한 지시 사항보다 출력 결과를 훨씬 더 크게 좌우합니다.

제약 조건이 단계별 스크립트보다 낫다 오픈AI는 모든 움직임을 스크립팅하기보다 원치 않는 동작을 차단하는 1~2개의 강력한 규칙을 권장합니다. 예: "승인된 날짜와 예산 수치는 그대로 유지하라" 및 "메시지를 초안으로 준비하라. 보내지 마라."

문맥에도 동일한 '적을수록 좋다'는 논리가 적용됩니다. 답변을 실제로 바꿀 수 있는 소스만 첨부하십시오. 가이드는 구글 드라이브, 지메일, 슬랙(Slack), 깃허브(GitHub) 플러그인과 함께 스프레드시트, PDF, 이미지, 웹 검색, 공유 프로젝트 파일을 옵션으로 나열합니다.

중요한 작업의 경우, 예를 들어 모든 작업 항목에 담당자와 마감일이 있는지 확인하는 등 챗GPT에게 자체 출력을 검증하도록 요청할 것을 제안합니다.

챗(Chat)은 빠른 작업을, 워크(Work)는 무거운 작업을 처리 가이드는 빠른 질문과 문구 수정을 위한 '챗(Chat)'과 여러 소스를 가져오거나 변경 사항을 만들거나 보고서와 같은 더 큰 결과물을 생성하는 작업을 위한 '워크(Work)'를 구분합니다. 워크 작업은 더 많은 크레딧을 소모하지만 시간을 절약하거나 중요한 결정을 지원할 때 그만한 가치가 있습니다.

반복적인 작업의 경우, 오픈AI는 먼저 수동으로 프롬프트를 다듬은 다음 자동화할 것을 제안합니다. 사용자는 첫 번째 프롬프트를 완벽하게 작성할 필요가 없습니다. 후속 질문은 출력을 개선하기 위한 예상된 방법입니다. 세션 전반에 걸쳐 유지되는 기본 설정은 '맞춤형 명령어(Custom Instructions)'로 '설정 > 개인화'에 속해야 합니다. 작업별 설정은 프롬프트에 그대로 둡니다.

코덱스, 조정 및 대기열, 샌드박스 모드 추가 코딩 보조 도구인 코덱스(Codex)에 대해 오픈AI는 작업 실행 중에 영향을 줄 수 있는 두 가지 방법을 소개합니다. '조정(Steer)'은 현재 실행에 메시지를 추가하여 방향을 바꿉니다. '대기열(Queue)'은 다음 실행을 위한 메시지를 대기시킵니다. CLI에서는 Enter와 Tab 키가 단축키 역할을 합니다.

코덱스는 파일 및 네트워크 액세스를 제한하는 샌드박스 내에서 명령을 실행합니다. 작업이 이러한 제한을 넘어야 하는 경우, 코덱스는 승인을 요청합니다.

두 개의 슬래시 명령어가 다단계 프로젝트에 도움을 줍니다. "/plan"은 코덱스가 코드를 분석하고 변경하기 전에 접근 방식을 제안하도록 하며, "/goal"은 코덱스가 여러 단계에 걸쳐 따르는 상위 수준 목표를 설정합니다. 리뷰의 경우, 사용자는 로컬에서 "/review"를 실행하거나 깃허브 댓글에서 "@codex review"를 언급할 수 있으며, "보안 취약점 검토"와 같은 선택적 초점을 맞출 수 있습니다.

과장 없는 AI 뉴스 - 인간이 큐레이션함 광고 없는 읽기, 주간 AI 뉴스레터, 독점적인 'AI 레이더(AI Radar)' 프론티어를 위해 THE DECODER를 구독하십시오.

원문 보기
원문 보기 (영어)
OpenAI's new prompting guide tells users to stop overthinking and start with the result Jonathan Kemper View the LinkedIn Profile of Jonathan Kemper Jul 13, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER OpenAI has consolidated its prompting advice into a single guide written for everyday users, not developers. The focus is on four building blocks, practical guardrails, and Codex workflows rather than API parameters or model tuning. The guide arrives shortly after OpenAI launched ChatGPT Work , a standalone product built on Codex technology and the new GPT-5.6 model that can spend hours on complex projects, operate across apps and files, and produce finished Excel or Word documents. It covers both the regular ChatGPT interface and Codex in a single framework, reflecting how the two are converging into one product. The tone is a bit different from OpenAI's recent developer docs for GPT-5 and GPT-5.5 , which focused on API parameters, reasoning-effort levels, and elaborate prompt schemas. The end-user guide drops all of that but keeps the same core idea: start small, say what you want, and only add rules where you need them. Prompts get four optional building blocks OpenAI structures prompts around a goal, context, output format, and boundaries . None are required. A short prompt often works, and filling in all four only makes sense for bigger tasks, the company says. The guide recommends leading with the result, not a sequence of steps. "Describe a process when the process itself matters. Otherwise, leave ChatGPT room to search, compare information, and adjust its approach," the document reads. A target audience or format shapes the output far more than detailed instructions. Constraints beat step-by-step scripts Rather than scripting every move, OpenAI recommends one or two hard rules to block unwanted behavior. Examples: "Keep the approved dates and budget figures unchanged" and "Prepare the message as a draft. Don't send it." The same less-is-more logic applies to context. Only attach sources that will actually change the answer. The guide lists spreadsheets, PDFs, images, web search, and shared project files as options, along with plugins for Google Drive, Gmail, Slack, and GitHub. For high-stakes work, OpenAI suggests asking ChatGPT to verify its own output, for instance, checking whether every action item has an owner and a deadline. Chat handles quick tasks, Work handles heavy lifting The guide draws a line between Chat for quick questions and rewording, and "Work" for tasks that pull in multiple sources, make changes, or produce larger deliverables like reports. Work tasks burn more credits but pay off when they save time or support important decisions. For recurring tasks, OpenAI suggests refining the prompt manually first, then automating it. Users don't need to nail the first prompt. Follow-ups are the expected way to refine output. Preferences that carry across sessions belong in "Settings > Personalization" as "Custom Instructions." Anything task-specific stays in the prompt. Codex adds steering, queuing, and sandbox mode For the coding assistant Codex , OpenAI introduces two ways to influence tasks mid-run. "Steer" adds a message to the current run and redirects it. "Queue" lines up a message for the next one. In the CLI, Enter and Tab serve as shortcuts. Codex runs commands inside a sandbox that restricts file and network access. If a task needs to go beyond those limits, Codex asks for approval. Two slash commands help with multi-step projects: "/plan" tells Codex to analyze the code and propose an approach before making changes, while "/goal" sets a higher-level objective Codex follows across multiple steps. For reviews, users can run "/review" locally or mention "@codex review" in a GitHub comment, with an optional focus like "review for security vulnerabilities." AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now --> Read on for the full picture. Subscribe for hype-free coverage. Access to all THE DECODER articles. Read without distractions – no Google ads. Access to comments and community discussions. Weekly AI newsletter. 6 times a year: “AI Radar” – deep dives on key AI topics. Up to 25 % off on KI Pro online events. Access to our full ten-year archive. Get the latest AI news from The Decoder. Subscribe to The Decoder -->