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2nd/10_Wiki/Topics/Domain_Programming/AI_and_ML/프롬프트 구문 (Prompt Syntax).md
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Antigravity Agent c24165b8bc refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게
[공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류.
문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인).

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  Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing)
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Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-11 11:05:56 +09:00

6.1 KiB

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wiki-2026-0508-프롬프트-구문-prompt-syntax 프롬프트 구문 (Prompt Syntax) 10_Wiki/Topics verified self
Prompt Syntax
Prompt Grammar
프롬프트 문법
none A 0.9 applied
prompt-engineering
syntax
image-generation
llm
2026-05-10 pending
language framework
text Midjourney/SD/FLUX/Claude/GPT

프롬프트 구문 (Prompt Syntax)

매 한 줄

"매 model 마다 매 다른 매 grammar — 매 weight, 매 separator, 매 parameter, 매 negation 의 매 dialect". 매 Midjourney v7 의 매 --ar 16:9 --style raw, 매 SDXL 의 매 (masterpiece:1.3), 매 FLUX 의 매 natural-language preference, 매 Claude/GPT 의 매 XML/Markdown structure — 매 같은 의도 의 매 prompt 가 매 model 마다 매 다른 매 wire-format 으로 매 표현 됨. 매 syntax 의 매 incorrect 사용 = 매 instruction 의 매 silent ignore.

매 핵심

매 image model syntax

  • Midjourney v7: 매 comma-separated tag, 매 --param value, 매 ::weight (multi-prompt), 매 --no (negative).
  • SDXL / Pony / Illustrious: 매 comma tag, 매 (token:1.3) (weight), 매 [token] (LoRA), 매 negative prompt 분리.
  • FLUX 1.2: 매 natural language sentence 우선, 매 weight syntax 약함, 매 detail-rich prose.
  • DALL-E 3 / GPT Image: 매 natural language 만, 매 weight 부재.

매 LLM syntax

  • Claude Opus 4.7: 매 XML tag (<context>, <task>), 매 system prompt, 매 chain-of-thought.
  • GPT-5: 매 markdown heading + 매 numbered list, 매 system role.
  • Llama 3.x / Mistral: 매 chat template ([INST]...[/INST]).

매 응용

  1. 매 cross-model prompt translation.
  2. 매 production prompt template.
  3. 매 fine-tuning data format.

💻 패턴

Pattern 1: 매 Midjourney v7

cinematic portrait of weathered detective, 85mm, rim light, film noir
--ar 4:5 --style raw --stylize 200 --v 7 --no blurry, lowres

Pattern 2: 매 SDXL Weight & Negative

positive: (masterpiece:1.2), best quality, 1girl, samurai armor,
  cherry blossom, (intricate detail:1.3), <lora:samurai_v2:0.8>

negative: (worst quality:1.4), low quality, blurry, deformed hands,
  extra fingers, watermark, signature

Pattern 3: 매 FLUX 1.2 (natural-language)

A cinematic portrait of a weathered detective in a rain-soaked alley.
Shot on 85mm lens with shallow depth of field. Rim light from a neon
sign creates a halo effect on his silhouette. Photorealistic, film grain.

Pattern 4: 매 Claude Opus 4.7 (XML structure)

<role>You are an expert TypeScript reviewer.</role>

<context>
The codebase uses React 19 + TanStack Query.
</context>

<task>
Review the diff below for correctness, performance, and idiomatic React.
</task>

<diff>
{{DIFF}}
</diff>

<output_format>
- Issues (severity, file:line, fix)
- Approval verdict
</output_format>

Pattern 5: 매 GPT-5 (markdown)

# Role
Expert SQL reviewer.

# Task
Analyze the query for performance issues.

# Query
```sql
{{QUERY}}

Output

  1. Bottleneck (with EXPLAIN line ref)
  2. Suggested rewrite
  3. Estimated speedup

### Pattern 6: 매 Llama 3.x Chat Template
```text
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

What is 2+2?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Pattern 7: 매 Multi-prompt Weight (Midjourney)

cyberpunk city ::2 watercolor ::1 --ar 16:9
# 매 cyberpunk weight 2x watercolor — 매 blend ratio

Pattern 8: 매 Cross-model Translator (Python)

def to_sdxl(mj_prompt: str) -> tuple[str, str]:
    """매 Midjourney → SDXL (positive, negative)."""
    parts = mj_prompt.split('--no')
    positive = parts[0].strip().rstrip(',')
    negative = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else ''
    # 매 strip MJ params
    import re
    positive = re.sub(r'--\w+\s+\S+', '', positive).strip()
    return positive, negative

매 결정 기준

모델 Syntax 우선순위
Midjourney v7 comma tag + --param + ::weight
SDXL/Pony (token:weight) + 매 negative 분리
FLUX 1.2 natural-language prose
DALL-E 3 / GPT Image natural-language only
Claude Opus 4.7 XML + system role
GPT-5 markdown heading + role
Llama / Mistral chat template token

기본값: 매 model 의 매 official docs 의 매 syntax 그대로 — 매 cross-paste 금지.

🔗 Graph

🤖 LLM 활용

언제: 매 cross-model prompt port, 매 production template, 매 fine-tune 의 매 data format, 매 syntax debugging. 언제 X: 매 single-model 의 매 quick experiment — 매 그 model 의 매 natural style 만.

안티패턴

  • 매 syntax cross-paste: SDXL (weight:1.3) 의 매 Midjourney 사용 — 매 silent ignore.
  • 매 negative 의 매 wrong placement: SDXL 에서 매 positive 안 에 부정어 — 매 학습 효과 부재.
  • 매 Midjourney --no 의 매 SDXL 사용: 매 ignored.
  • 매 weight 의 매 over-stack: (((token:1.5))) — 매 blow-out artifact.
  • 매 LLM XML / markdown 의 매 image model 사용: 매 의미 없음.

🧪 검증 / 중복

  • Verified (Midjourney v7 docs, ComfyUI/A1111 docs, FLUX guide, Anthropic prompt cookbook 2026, OpenAI prompt guide).
  • 신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜 변경
2026-05-08 Phase 1
2026-05-10 Manual cleanup — model별 prompt syntax dialect 정리