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10_Wiki/Topics_Blog/Prompt Engineering.md

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-# [[Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링)]]
+# Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링)
 
 ## 📌 Brief Summary
 Prompt Engineering은 LLM으로부터 원하는 출력 결과물(코드, 텍스트, 사고 과정 등)을 얻어내기 위해 입력값(프롬프트)을 정교하게 설계, 작성, 최적화하는 기술적 기법이다. 에이전틱 시스템에서는 모델에게 구체적인 역할(Persona)을 부여하고, 사용할 도구의 명세를 전달하며, 사고의 단계(Chain-of-Thought)를 유도하는 핵심 인터페이스 역할을 한다.
 
 ## 📖 Core Content
 *   **주요 기법 (Prompting Techniques)**:
-    *   **[[Chain-of-Thought]] (CoT)**: "단계별로 생각해보자"와 같은 문구를 통해 모델의 추론 정확도를 향상.
+    *   **Chain-of-Thought (CoT)**: "단계별로 생각해보자"와 같은 문구를 통해 모델의 추론 정확도를 향상.
     *   **Few-shot Prompting**: 질문과 답변의 예시(Exemplars)를 프롬프트에 포함하여 모델이 패턴을 학습하게 함.
     *   **Role-play (Persona)**: 에이전트에게 "너는 시니어 코딩 전문가야"와 같이 명확한 신원과 태도를 부여.
     *   **Delimiters**: XML 태그나 특수 문자를 사용하여 지시사항, 데이터, 예시를 명확히 구분.
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 ## 🔗 Knowledge Connections
 
 ### Related Concepts
-*   [[Context Engineering]]
+*   [[Context Engineering|Context Engineering]]
     *   연결 이유: 프롬프트 엔지니어링이 개별 메시지에 집중한다면, 컨텍스트 엔지니어링은 전체 세션의 데이터 흐름을 설계한다.
-*   [[Reasoning & Planning]]
+*   [[Reasoning & Planning|Reasoning & Planning]]
     *   연결 이유: 프롬프트 기법(CoT 등)을 통해 에이전트의 사고 능력을 실질적으로 끌어올린다.
-*   [[Agent Identity Management]]
+*   [[Agent Identity Management|Agent Identity Management]]
     *   연결 이유: 에이전트의 페르소나와 역할을 정의하는 주요 수단이다.
 
 ### Deeper Research Questions