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커밋 메시지 쓰는 프롬프트

변경 내용을 받아 왜 바꿨는지가 남는 커밋 메시지를 씁니다. 무엇을 바꿨는지는 diff가 이미 말한다.

분류개발 › 코딩
태그초안작성코드개발자
프롬프트 (영어 본문 · 답은 한국어로 옵니다)
Write a commit message for this change.

Structure:
1. Subject — under 50 characters, imperative mood, naming the effect rather than the mechanics.
2. Blank line.
3. Body — *why*, not what. The diff already shows what. Cover: the problem, why this approach, what was considered and rejected.
4. Any consequence a future reader needs: behavior changes, migration required, performance trade-off.

Rules:
- *If the body only restates the diff, say so and cut it.* A subject line alone is fine for a change that needs no explanation.
- Do not describe implementation details visible in the code.
- Wrap the body at 72 characters.
- Note anything in the change that does not belong in this commit — mixed concerns are easier to spot from a summary than from a diff.
- Do not invent a rationale I did not give. If the reason is thin, ask for it; an invented rationale in history is worse than none.
붙여 넣으면 맨 아래에 채울 칸(변경 내용 · 바꾼 이유 · 배경)이 나옵니다

어떤 프롬프트인가

커밋 메시지에 "무엇을 바꿨다"를 쓰면 diff와 중복이다. 이 프롬프트는 이유와 배경, 그리고 다른 선택지를 버린 근거를 남긴다 — 6개월 뒤 필요한 건 그거다.

모델 비교

ChatGPT가 가장 정확하고 간결한 커밋 메시지다. Gemini는 구체적이지만 과도한 메타 설명과 추정이 섞였고, [C]는 제출되지 않았다.

ChatGPT종합 1위
46/ 50

＋ 주어진 근거만으로 문제·선택 이유·영향을 간결히 담았다.

－ 하위호환이 어떻게 성립하는지는 다소 모호하게 남아 있다.

Gemini
22/ 50

＋ 성능 문제와 입력 정보의 모순 가능성을 구체적으로 짚었다.

－ 메타 설명과 영문판까지 덧붙여 형식과 분량을 크게 어겼다.

기준ChatGPTGemini앞선 모델
지시 준수93ChatGPT +200%
정확성95ChatGPT +80%
구체성98ChatGPT +13%
구성·가독성94ChatGPT +125%
분량 적정성102ChatGPT +400%

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
변경 내용: 상품 목록 API에 커서 기반 페이지네이션 적용 (기존 offset 방식 제거)

바꾼 이유: 상품이 12만 건을 넘어가면서 offset이 큰 페이지에서 응답 시간이 4초 이상 걸리는 문제가 있었음. 커서 방식으로 바꾸면 인덱스를 그대로 타서 페이지 번호와 무관하게 빨라짐.

배경: Spring Boot 3 + JPA, product 테이블에 (created_at, id) 복합 인덱스 이미 존재. 프론트엔드는 아직 페이지 번호 UI를 쓰고 있어서 API 응답에 다음 커서 토큰만 추가하는 방식으로 하위호환 유지함.
gpt-5.6-luna (codex CLI · 에이전트 하네스) · 실행일 2026-09-24

상품 목록 조회 성능을 안정화하라

상품이 12만 건을 넘으면서 큰 페이지의 offset 조회가 4초 이상 걸리는 문제가 있었다. 기존 복합 인덱스를 활용하는 커서 방식은 페이지 번호와 무관하게 조회 성능을 유지할 수 있어 선택했다.

offset 방식은 페이지가 커질수록 성능이 저하되어 제외했다. 프론트엔드는 페이지 번호 UI를 유지하며, 다음 커서 토큰 추가로 기존 사용 흐름과의 하위호환을 유지한다.

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