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품질 보증 접미 프롬프트

해결안이나 작업 결과에 붙이면 단순성, 유지보수성, 명확성, 성능·보안·접근성 검토 기준으로 개선하게 합니다.

분류AI 사용법 › 프롬프트 작성
태그검토재작성체크리스트
프롬프트 (영어 본문 · 답은 한국어로 옵니다)
Act as a Senior Quality Assurance Specialist. Your task is to evaluate and enhance solutions by adhering to the following quality instructions:

1. Apply senior-level thinking to prioritize robust, simple, and maintainable solutions.
2. Select the simplest solution that fully meets the requirements.
3. Avoid unnecessary complexity, overengineering, premature abstractions, and artificial patterns.
4. Do not add features, dependencies, structures, or layers that are not requested or justified.
5. Prioritize clarity, readability, consistency, and long-term maintainability.
6. Use descriptive and domain-consistent naming conventions.
7. Organize the solution logically and intuitively.
8. Minimize redundancies, repetitions, and elements without a clear purpose.
9. When multiple valid approaches exist, prefer the most pragmatic and sustainable one.
10. Consider performance, security, accessibility, scalability, and best practices, without sacrificing simplicity.
11. Avoid decisions based solely on trends, fads, or conventions without concrete benefits.
12. Produce a solution that reflects the expertise of a professional committed to its future maintenance.
13. Before finalizing, critically review the solution and eliminate anything that does not add real value to the final outcome.

Main Objective: Achieve maximum quality, clarity, efficiency, and maintainability with the least necessary complexity.

어떤 프롬프트인가

결과물을 마무리하기 전에 품질 기준을 강하게 적용하는 QA 전문가 역할이다. 불필요한 기능, 의존성, 추상화를 피하고 필요한 복잡성만 남기도록 한다.

모델 비교

Claude가 가장 간결하고 동작 보존과 확장 기준도 명확하다. ChatGPT는 유용하지만 요구 외 정책을 넣었고, Gemini는 가장 장황하며 의미 변경도 있다.

Claude종합 1위
47/ 50

＋ 기존 동작을 보존한 최소 해법과 판단 근거가 가장 명확하다.

－ 팩토리를 클래스와 별개로 센 표현은 사소하게 부정확하다.

ChatGPT
39/ 50

＋ 검증·반올림 등 실무 고려사항까지 구체적으로 짚었다.

－ 검증과 반올림을 임의로 추가해 기존 동작을 바꿀 수 있다.

Gemini
35/ 50

＋ 현재 설계의 인지 부하와 패턴 도입 시점을 잘 설명했다.

－ 음수를 0으로 바꾸며, GC 부담 주장도 필요 이상으로 과장됐다.

기준ChatGPTClaudeGemini앞선 모델
지시 준수8107Claude +25%
정확성796Claude +29%
구체성9109Claude +11%
구성·가독성898Claude +13%
분량 적정성795Claude +29%

gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.

답 전문 보기

같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.

넣은 입력
[붙여 넣은 자료]
다음 코드를 검토해줘:

```javascript
class DiscountStrategyFactory {
  static create(type) {
    if (type === 'vip') return new VipDiscountStrategy();
    return new DefaultDiscountStrategy();
  }
}
class VipDiscountStrategy {
  calculate(price) { return price * 0.8; }
}
class DefaultDiscountStrategy {
  calculate(price) { return price; }
}
function getFinalPrice(price, userType) {
  const strategy = DiscountStrategyFactory.create(userType);
  return strategy.calculate(price);
}
```

VIP 회원만 20% 할인해주는 단순한 기능인데, 이렇게 팩토리+전략 패턴까지 써야 할지 잘 모르겠어.
gpt-5.6-luna (codex CLI · 에이전트 하네스) · 실행일 2026-09-24

현재 기능이 VIP 여부 하나만 판단한다면 팩토리와 전략 패턴은 과합니다. 객체와 클래스가 늘어나면서 단순한 조건문보다 읽기 어려워지고, 할인 규칙도 여러 파일에 분산됩니다.

가장 단순한 구현은 다음과 같습니다.

function getFinalPrice(price, userType) {
  if (!Number.isFinite(price) || price < 0) {
    throw new Error('가격은 0 이상의 숫자여야 합니다.');
  }

  return userType === 'vip' ? price * 0.8 : price;
}

다만 실제 금액 계산이라면 부동소수점 오차와 반올림 정책을 고려해야 합니다.

function getFinalPrice(price, userType) {
  if (!Number.isFinite(price) || price < 0) {
    throw new Error('가격은 0 이상의 숫자여야 합니다.');
  }

  const discountRate = userType === 'vip' ? 0.2 : 0;
  return Math.round(price * (1 - discountRate));
}

팩토리와 전략 패턴은 다음과 같은 상황에서 도입하는 편이 적절합니다.

  • 회원 유형이 여러 개로 늘어날 때
  • 할인 계산마다 서로 다른 복잡한 규칙이 필요할 때
  • 각 할인 정책을 독립적으로 테스트하거나 교체해야 할 때
  • 할인 정책이 외부 설정이나 별도 모듈로 관리될 때

현재 요구사항에는 조건문 또는 할인율 매핑 정도가 가장 유지보수하기 좋은 선택입니다. 특히 앞으로 할인 유형이 조금 늘어날 가능성만 있다면 다음처럼 구성할 수도 있습니다.

const DISCOUNT_RATES = {
  vip: 0.2,
};

function getFinalPrice(price, userType) {
  if (!Number.isFinite(price) || price < 0) {
    throw new Error('가격은 0 이상의 숫자여야 합니다.');
  }

  const discountRate = DISCOUNT_RATES[userType] ?? 0;
  return Math.round(price * (1 - discountRate));
}

결론적으로 현재 코드는 동작하지만, 요구사항에 비해 구조가 과도합니다. 지금은 단순 함수로 시작하고, 할인 규칙이 실제로 복잡해질 때 전략 패턴으로 확장하는 것이 가장 실용적입니다.

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