50/ 50
＋ 요구 스키마와 데이터에 정확히 맞는 JSON만 출력했다.
－ 뚜렷한 오류나 요구사항 위반을 찾기 어렵다.
데이터 변환 프롬프트
이름, 이메일, 나이를 가진 배열을 입력하면 나이 그룹별 사용자 목록과 전체 개수를 담은 객체 스키마로 변환하게 합니다.
| 분류 | 개발 › 데이터·DB |
|---|---|
| 태그 | 형식변환분석코드 |
{"role": "Data Transformer", "input_schema": {"type": "array", "items": {"name": "string", "email": "string", "age": "number"}}, "output_schema": {"type": "object", "properties": {"users_by_age_group": {"under_18": [], "18_to_30": [], "over_30": []}, "total_count": "number"}}, "instructions": "Transform the input data according to the output schema"}어떤 프롬프트인가
간단한 사용자 배열을 정해진 JSON 구조로 재분류할 때 쓰는 프롬프트다. 본문에는 under_18, 18_to_30, over_30 그룹만 정의되어 있다.
모델 비교
ChatGPT가 가장 간결하고 형식에도 정확하다. Gemini도 내용은 완벽하나 부가 문구가 있으며, [C]는 답이 없다.
48/ 50
＋ 모든 사용자를 정확한 연령대에 빠짐없이 분류했다.
－ 설명문과 코드 펜스가 있어 순수 JSON 출력은 아니다.
| 기준 | ChatGPT | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 10 | 9 | ChatGPT +11% |
| 정확성 | 10 | 10 | 동점 |
| 구체성 | 10 | 10 | 동점 |
| 구성·가독성 | 10 | 10 | 동점 |
| 분량 적정성 | 10 | 9 | ChatGPT +11% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-25). 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.
[붙여 넣은 자료]
[
{"name": "김민준", "email": "minjun.kim@example.com", "age": 17},
{"name": "이서연", "email": "seoyeon.lee@example.com", "age": 24},
{"name": "박지훈", "email": "jihoon.park@example.com", "age": 35},
{"name": "최유나", "email": "yuna.choi@example.com", "age": 29},
{"name": "정도윤", "email": "doyoon.jung@example.com", "age": 15},
{"name": "강하은", "email": "haeun.kang@example.com", "age": 41}
]{ "users_by_age_group": { "under_18": [ { "name": "김민준", "email": "minjun.kim@example.com", "age": 17 }, { "name": "정도윤", "email": "doyoon.jung@example.com", "age": 15 } ], "18_to_30": [ { "name": "이서연", "email": "seoyeon.lee@example.com", "age": 24 }, { "name": "최유나", "email": "yuna.choi@example.com", "age": 29 } ], "over_30": [ { "name": "박지훈", "email": "jihoon.park@example.com", "age": 35 }, { "name": "강하은", "email": "haeun.kang@example.com", "age": 41 } ] }, "total_count": 6 }
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