프롬프트 체인 : 하나의 프롬프트가 충분하지 않을 때 전체 프로젝트를 하나의 프롬프트로 압축하려고 시도한 적이 있다면— 당신은 이미 그것이 어떻게 끝나는지 알고 있습니다 : 요구 사항 → 해결책 → 계획 → 위험 → 최종 문서 
 
 
 
 
 그것은 단계를 밟고, 제한을 잊어버리고, 그것은 당신에게 당신이 쉽게 확인할 수없는 "확신적 인"응답을줍니다. 그리고 뭔가 잘못되었을 때, 당신은 실수가 어디서 일어났는지 모른다. 그것을 작업 흐름을 구축하는 것처럼 생각하십시오.Each prompt is a station on a assembly line: one step in, one step out, and the output becomes the input for the next station. Prompt Chaining 즉, 당신은 LLM이 "모든 것을 한 번에"하도록 요청하지 않습니다. . one thing at a time, reliably 1) 빠른 체인은 무엇입니까? 그것은 연습의 : Prompt Chaining 
 
 
 
 
 큰 작업을 더 작은 하위 작업으로 분해 각 하위 작업에 대한 전용 프롬프트 디자인 구조화된 출력을 한 단계에서 다음 단계로 전달하는 방법 체인이 흐르지 않도록 인증 + 수정 단계를 추가 그것은 기본적으로 LLM 추론에 적용 된 "마이크로 서비스 사고 방식"입니다. 싱글 프롬프트 vs 프롬프트 체인(Single Prompt vs Prompt Chaining) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Dimension 
 Single Prompt 
 Prompt Chaining 
 
 
 
 
 Complexity 
 Good for simple, one-shot tasks 
 Built for multi-step, real workflows 
 
 
 
 
 Logic 
 Model guesses the process 
 You   the process define 
 
 
 
 
 Control 
 Hard to steer 
 Every step is steerable 
 
 
 
 
 Debugging 
 “Where did it go wrong?” 
 You can pinpoint the broken step 
 
 
 
 
 Context limits 
 Easy to overflow 
 Feed data gradually, step-by-step 복잡성 간단하고 단일 샷 작업에 적합합니다. 여러 단계, 실제 작업 흐름을 위해 구축 논리 모델은 과정을 추측한다 당신 프로세스 정의하기 컨트롤 힘들어 스티어 모든 단계는 통제 가능 데뷔 “어디로 잘못 갔어요?” 당신은 깨진 단계를 파악할 수 있습니다 컨텍스트 제한 간단한 overflow 데이터를 점차적으로, 단계별로 공급 2) 그것이 작동하는 이유 (The Real Reason) LLMs는 juggling에 좋지 않습니다. . multiple goals simultaneously "요건을 분석하고 특징을 제안하고, 노력을 추정하고, 우선 순위를 설정하고, 계획을 작성하십시오" - 그리고 다목적 최적화 문제를 설정했습니다. 객관적이고 조용히 나머지 부분을 배달합니다. one Prompt Chaining은인지 부하를 줄입니다 : . one step → one output → one success criteria 3) 핵심 메커니즘: Input → Process → Output (Repeated) 그것의 중심에, Prompt Chaining은 루프입니다 : 
 
 
 
 입력: 이전 단계 출력 + 새로운 데이터 프로세스: 규칙 + 형식 제한이 있는 다음 프롬프트 출력: 다음 단계를 위한 구조화된 결과 다음은 당신이 시각화 할 수있는 간단한 체인입니다 : flowchart LR
  A[Raw user feedback] --> B[Prompt 1: Extract pain points]
  B --> C[Prompt 2: Propose features]
  C --> D[Prompt 3: Prioritise & estimate effort]
  D --> E[Prompt 4: Write an iteration plan]
 4) 좋은 체인을 구축하기위한 네 가지 협상 불가능 4.1 하위 작업은 독립적이어야 합니다. 연결된 그리고 그리고 
 
 
 독립적 : 각 단계는 하나의 작업을 수행합니다 (중복되지 않음) 연결: 각 단계는 이전 출력에 따라 달라집니다 (아무 ‘플로팅’ 단계 없음) 나쁜 : "통증 점과 디자인 기능을 추출하십시오"좋은 : 1 단계는 통증 점을 추출합니다; 2 단계는 그들에 따라 기능을 디자인합니다. 4.2 중간 출력은 구조화되어야 한다 무료 텍스트는 취약합니다.다음 인스턴스는 그것을 잘못 읽거나, 다시 해석하거나, 무시할 수 있습니다. 사용자 정의: Use structured formats such as , 또는 . JSON tables bullet lists with fixed keys 예를 들어 (당신이 실제로 분석 할 수있는 JSON) : {
  "pain_points": [
    {"category": "performance", "description": "Checkout takes > 8 seconds", "mentions": 31},
    {"category": "ux", "description": "Refund button hard to find", "mentions": 18},
    {"category": "reliability", "description": "Payment fails with no error", "mentions": 12}
  ]
}
 4.3 각 프롬프트는 명시적으로 “유산”된 맥락을 가져야 한다. 모델이 "당신이 의미하는 것을 기억할 것"이라고 가정하지 마십시오.In the next prompt, explicitly refer to the previous output: 
 
 pain_points 아래의 pain_points JSON을 사용하여 항목 당 1-2개의 기능을 생성합니다. pain_points 아래의 pain_points JSON을 사용하여 항목 당 1-2개의 기능을 생성합니다. 4.4 실패 경로에서 구축 (validation + repair) 모든 체인에는 ‘품질의 게이트’가 필요합니다. 
 
 
 
 "출력에는 필요한 모든 키가 포함되어 있습니까? 숫자가 일관되나요?" 수리 : "실패한 경우, 부재한 부품만 재생" Guardrail: “Max 2 retries; 그렇지 않으면 최선의 노력을 반환 + 오류” 5) 당신이 어디서나 사용할 수있는 세 가지 아키텍처 5.1 선형 체인 : 고정 단계, 지점 없음 작업 흐름은 예측가능합니다.The workflow is predictable. Use it when: 영국 월간 소득 보고서 (Linear) 영국 전자 상거래 상점에서 CSV 수출을 가지고 있으며 다음을 원한다고 가정합시다. 
 
 
 
 청소 통찰력 관리 준비된 보고서 Step 1 — Data cleaning prompt (outputs a clean table or JSON) SYSTEM: You are a data analyst. Follow the instructions exactly.
USER:
Clean the dataset below.
​
Rules:
1) Drop rows where revenue_gbp or units_sold is null.
2) Flag outliers in revenue_gbp: > 3x category mean OR < 0.1x category mean. Do not delete them.
3) Add month_over_month_pct: (this_month - last_month) / last_month * 100.
4) Output as JSON array only. Each item must have:
   date, category, revenue_gbp, units_sold, region_uk, outlier_flag, month_over_month_pct
​
Dataset:
<PASTE DATA HERE>
 Step 2 — Insights prompt (outputs bullet insights) SYSTEM: You are a senior analyst writing for a UK leadership audience.
USER:
Using the cleaned JSON below, produce insights:
​
1) Category: Top 3 by revenue_gbp, and Top 3 by month_over_month_pct. Include contribution %.
2) Region: Top 2 regions by revenue, and biggest decline (>10%).
3) Trend: Overall trend (up/down/volatile). Explain revenue vs units relationship.
​
Output format:
- Category insights: 2-3 bullets
- Region insights: 2-3 bullets
- Trend insights: 2-3 bullets
​
Cleaned JSON:
<PASTE STEP-1 OUTPUT>
 Step 3 — Report-writing prompt (outputs final document) SYSTEM: You write crisp internal reports.
USER:
Turn the insights below into a "Monthly Revenue Brief" (800–1,000 words).
​
Structure:
1) Executive summary (1 short paragraph)
2) Key insights (Category / Region / Trend)
3) Recommendations (2–3 actionable items)
4) Close (1 short paragraph)
​
Use GBP (£) formatting and UK spelling.
Insights:
<PASTE STEP-2 OUTPUT>
 선형 체인은 최선의 방법으로 지루합니다 : 그들은 예측 가능하고 자동화되고 테스트하기 쉽습니다. 5.2 Branching Chaining: 분류에 따라 경로를 선택 다음 단계는 결정에 달려 있습니다 (종류, 심각도, 의도). Use it when: 예: 고객 메시지 분류 (Branching) 1 단계는 메시지를 분류합니다: SYSTEM: You classify customer messages. Output only the label.
USER:
Classify this message as one of:
- complaint
- suggestion
- question
​
Output format: label: <one of the three>
​
Message:
"My order was charged but never arrived, and nobody replied to my emails. This is ridiculous."
 그리고 당신은 Branch : 
 
 
 
 불만이 발생하면 이벤트 응답 계획을 생성합니다. If suggestion → produce feasibility + roadmap slotting에 대한 리뷰 보기 질문 → 직접 지원 응답을 생성하는 경우 소송 처리 (예를 들어 : SYSTEM: You are a customer ops manager.
USER:
Create a complaint handling plan for the message below.
​
Include:
1) Problem statement
2) Actions: within 1 hour, within 24 hours, within 48 hours
3) Compensation suggestion (reasonable for UK e-commerce)
Output in three sections with bullet points.
​
Message:
<PASTE MESSAGE>
 분할 체인은 모든 입력을 같은 문제로 취급하는 것을 멈추는 방법입니다. 5.3 Looping Chaining: 당신이 중지 조건에 도달 할 때까지 반복 많은 유사한 항목을 처리하거나 반복적으로 출력을 정밀화해야합니다. Use it when: 예: 배치 생성 제품 목록 (Looping) 1 단계는 목록을 항목 블록으로 분할합니다: SYSTEM: You format product data.
USER:
Split the following product list into separate blocks.
​
Output format (repeat for each item):
[ITEM N]
name:
key_features:
target_customer:
price_gbp:
​
Product list:
<PASTE LIST>
 단계 2 각 블록에 걸쳐 루프 : SYSTEM: You write high-converting product copy.
USER:
Write an e-commerce description for the product below.
​
Requirements:
- Hook headline ≤ 12 words
- 3 feature bullets (≤ 18 words each)
- 1 sentence: best for who
- 1 sentence: why it's good value (use £)
- 150–200 words total, UK English
​
Product:
<PASTE ITEM N>
 쇠사슬 필요성 : hard stop rules 
 
 
 
 정확하게 N 항목을 처리하거나, 단어 계산이 너무 길면 최대 2회 재생하거나, Validation Pass할 경우 중지 그렇지 않으면 세계에서 가장 비싼 무한 루프를 만들 것입니다. 6) 실용적인 “Don’t Shoot Yourself” 체크리스트 문제: 중간 형식은 혼란스럽습니다 → next prompt fails 협상할 수 없는 포맷을 만듭니다. Fix: 다음과 같은 라인을 추가하십시오 : 
 
 
 “JSON 밖에 나오지 않는다.” 만약 당신이 따를 수 없다면, 출력: ERROR:FORMAT. 문제: 모델은 이전 세부 사항을 잊어 버립니다. 매번 ‘계약’을 반복한다. Fix: 
 
 
 이전 출력에서 pain_points 배열을 사용합니다. “Do not invent extra categories.” 문제: 루프는 결코 합쳐지지 않는다 정의할 수 있는 제한 + max retries. Fix: 
 
 
 
 “Word count ≤ 200” 맥스 리처스: 2 “If still failing, return best attempt + an error list” 문제: branch 선택이 잘못되었습니다. 분류 규칙을 개선 + 두 번째 체크를 추가합니다. Fix: 예를 들어 : 
 
 
 불평은 부정적인 감정과 구체적인 문제를 포함해야합니다. 불확실한 경우, 출력 레이블 : 질문 (분명해야 함). 7) 체인을 덜 고통스럽게 만드는 도구 수동으로 프롬프트를 체인 할 수 있습니다 ( 복사 / 붙여 넣기 작업), 하지만 도구는 몇 단계 이상으로 이동하면 도움이됩니다. 
 
 
 
 
 n8n/Make: API 호출 체인, 출력 저장, 알림 트리거를 위한 낮은 코드 워크플로우 도구 LangChain / LangGraph : 메모리, 분할, 리트리, 도구 호출 및 상태 관리로 체인을 구축합니다. Redis / Postgres : 중간 결과를 유지하여 재개, 감사 및 반복 호출을 피할 수 있습니다. 개념 / Google 문서 : 초기 단계의 "인간의 루프" 체인에 놀라울 정도로 효과적입니다. 8) 이것을 어떻게 높일 수 있습니까? Prompt Chaining becomes even more powerful when you combine it with: 
 
 
 
 RAG: 검색 단계 중간 체인(예를 들어, 응답을 작성하기 전에 “fetch policy docks”) 인간 승인 게이트: 위험한 행동 전에 승인 (가격 변경, 고객 환불, 규정 준수 응답) Multi-modal 단계: text → image brief → diagram generation → final doc 최종 Take Prompt Chaining은 “더 많은 prompts”가 아닙니다. . workflow design 계약, 검증 및 실패 경로의 단계로 인용을 시작하면 LLM은 혼란스러운 텍스트 생성기처럼 행동하는 것을 멈추고 신뢰할 수있는 팀원처럼 행동하기 시작합니다. 당신이 단일 샷 데모를 넘어 아무것도 만들고 있다면, . chain it

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