48/ 50
＋ Best connects each flaw directly to the reported symptom.
－ Some claims about SEO and impossibility are too absolute.
Diagnose a prompt that is not working
Names the cause before rewriting — missing information, contradictions, and words that do nothing.
| Category | Using AI › Writing prompts |
|---|---|
| Tags | ReviewingAnalyzingQuestion generation |
Diagnose this prompt. ***Do not rewrite it yet.*** Tell me why it is not working first. Check, in this order: 1. **Is the task actually stated?** ***"Write well" is not a task.*** Name the verb the prompt is asking for 2. **Is there a judging standard?** If nothing says what a good output looks like, the model picks its own and you disagree afterwards 3. **Is required information missing?** ***List what the model has to guess at.*** **This is the most common cause and it is invisible from the writer's side** — you know your context, the prompt does not carry it 4. **Do any instructions contradict each other?** "Be thorough" and "keep it to three lines" cannot both win 5. **Is the output format specified?** If not, it changes every run 6. **Are there instructions the model cannot follow?** Counting, arithmetic, anything requiring information it does not have Also: - **Which instruction is doing nothing?** *Words like "professional", "high-quality", "optimal" usually change nothing. Say so* - **Where would two readers read the prompt differently?** That is where the output varies Output: problem / why it causes the symptom I described / what to add. ⚠️ **Judge against my symptom, not against a general rulebook.** If the prompt is fine and the problem is elsewhere, say that.
After pasting, fill in the fields at the bottom (Your prompt · What goes wrong)
What this prompt does
Most failing prompts fail on missing context, not wording, and the writer cannot see the gap because they already know it. This diagnoses first and flags instructions that contradict each other.
Model comparison
Claude best ties causes to the symptom and prioritizes them. ChatGPT is most complete but lengthy; Gemini is concise but overstates some claims.
47/ 50
＋ Follows the order and identifies missing context thoroughly.
－ Accurate, but somewhat long and repetitive across sections.
44/ 50
＋ Clearly summarizes the root cause and needed additions.
－ Mislabels missing context as conflict and claims 100% causality.
| Criterion | ChatGPT | Claude | Gemini | Leader |
|---|---|---|---|---|
| Instruction following | 10 | 10 | 9 | Tie |
| Accuracy | 10 | 9 | 8 | ChatGPT +11% |
| Specificity | 9 | 10 | 9 | Claude +11% |
| Structure | 10 | 10 | 9 | Tie |
| Right length | 8 | 9 | 9 | Tie |
Scored 1–10 by gpt-5.6-sol with model names hidden (2026-09-24). This is an AI review, not a measurement.
Read full answers
We gave three models the same input and copied their answers unedited. Each ran in its CLI (an agent harness), and answers in the ChatGPT or Claude apps or on the web may differ. Outputs are in Korean.
Your prompt: 너는 전문 마케터야. 우리 제품에 대한 좋은 블로그 글을 써줘. 자세하고 전문적으로 써주고 SEO도 고려해줘. What goes wrong: 매번 뻔하고 일반적인 글만 나온다. 우리 제품 얘기가 거의 없고 아무 제품에나 쓸 수 있는 내용이다.
1. 작업이 실제로 stated되어 있나?
문제: 작업 동사인 **“써줘”**는 있습니다. 즉, 블로그 글을 작성하라는 작업 자체는 stated되어 있습니다.
왜 증상을 만드나: 다만 “우리 제품에 대한 글”이라는 범위만 있고, 어떤 독자를 위해 어떤 목적의 글을 써야 하는지는 없습니다. 모델은 가장 무난한 일반론적 블로그 글로 채우게 됩니다.
추가할 것: 제품을 소개할지, 구매를 유도할지, 문제 해결 정보를 제공할지 등 글의 목적을 추가해야 합니다.
2. 판단 기준이 있나?
문제: “좋은”, “자세하고”, “전문적으로”, “SEO도 고려”가 구체적인 평가 기준으로 바뀌어 있지 않습니다.
왜 증상을 만드나: 모델은 무엇이 좋은 글인지 스스로 정합니다. 그 결과 제품 정보보다 일반적인 전문성을 보여주는 방향으로 작성할 수 있습니다.
추가할 것: 예를 들어 다음 기준이 필요합니다.
- 제품의 어떤 특징을 반드시 설명할 것
- 독자의 어떤 문제를 해결하는지 보여줄 것
- 경쟁 제품과 무엇이 다른지 설명할 것
- 글 마지막에 어떤 행동을 유도할 것
- 일반론보다 제공된 제품 정보를 우선할 것
3. 필요한 정보가 빠져 있나?
문제: 증상의 가장 큰 원인입니다. 모델이 제품에 대해 아는 정보가 거의 없습니다.
왜 증상을 만드나: “우리 제품”이라는 표현만으로는 제품의 고유한 내용을 생성할 수 없습니다. 모델은 빈칸을 일반적인 업계 내용으로 채우므로 어떤 제품에도 적용 가능한 글이 됩니다.
모델이 추측해야 하는 것:
- 제품명
- 제품이 해결하는 문제
- 주요 기능
- 핵심 장점과 차별점
- 타깃 고객
- 사용 상황
- 산업군 또는 시장
- 경쟁 제품과의 차이
- 가격이나 요금제
- 실제 고객 사례와 성과
- 반드시 포함해야 할 사실
- 언급하면 안 되는 내용
- 목표 키워드와 검색 의도
- 글을 읽은 뒤 독자가 하길 바라는 행동
- 브랜드의 말투
- 글의 길이와 구조
추가할 것: 특히 제품 설명, 타깃 독자, 차별점, 실제 근거, 핵심 키워드를 제공해야 합니다. 이 정보가 없으면 “제품 얘기가 거의 없는 글”이 나오는 것이 자연스럽습니다.
4. 지시가 서로 충돌하나?
문제: 명시적인 충돌은 없습니다.
왜 증상을 만드나: “자세하게”와 “전문적으로”는 충돌하지 않지만, 분량 제한이나 독자 수준이 없어서 모델이 어느 정도까지 자세하고 전문적이어야 하는지 판단하지 못합니다.
추가할 것: 독자의 전문 수준과 목표 분량을 정해야 합니다. 예: “비전문가를 대상으로 2,000자 내외로 작성”.
5. 출력 형식이 지정되어 있나?
문제: 제목, 목차, 소제목, 본문, 메타 설명, CTA 등의 형식이 없습니다.
왜 증상을 만드나: 매번 글의 구조와 강조점이 달라집니다. 구조가 없으므로 제품 정보를 어디에 얼마나 배치할지도 모델이 임의로 정합니다.
추가할 것: 최소한 다음을 지정해야 합니다.
- 제목
- 도입부
- 소제목 구성
- 제품 소개 섹션
- 차별점 또는 사용 사례
- 결론
- CTA
- SEO 제목과 메타 설명
- 목표 키워드 배치 방식
6. 모델이 따를 수 없는 지시가 있나?
문제: 명백히 불가능한 지시는 없습니다. 다만 “SEO도 고려해줘”는 필요한 키워드와 검색 의도가 없어서 제대로 실행할 수 없습니다.
왜 증상을 만드나: 모델은 키워드를 임의로 추측하거나 흔한 키워드를 사용합니다. 그러면 SEO도 일반적인 수준에 머물고 제품과 밀착되지 않습니다.
추가할 것: 목표 키워드, 관련 키워드, 타깃 검색어, 검색 의도, 경쟁 글과의 차별화 방향을 제공해야 합니다.
아무 기능도 하지 않는 지시
문제: “전문 마케터야”, “좋은”, “전문적으로”는 거의 아무것도 결정하지 않습니다.
왜 증상을 만드나: 이 표현들은 역할이나 품질을 선언할 뿐, 제품에 어떤 내용을 어떤 기준으로 써야 하는지 알려주지 않습니다. 모델의 결과를 제품 중심으로 만들지 못합니다.
추가할 것: 역할 표현 대신 구체적인 행동과 기준을 적어야 합니다. 예를 들어 “제품의 차별점 세 가지를 실제 사용 상황과 함께 설명하라”처럼 써야 합니다.
두 사람이 다르게 읽을 부분
문제: 다음 표현들이 모호합니다.
- “우리 제품에 대한 글”: 제품 소개 글인지, 문제 해결 글인지 불명확함
- “좋은”: 설득력, 정보성, 검색 유입 중 무엇이 중요한지 불명확함
- “자세하게”: 글자 수와 설명 범위가 없음
- “전문적으로”: 전문가 대상인지, 전문적인 어조인지 불명확함
- “SEO도 고려”: 키워드, 검색 의도, 메타 정보 중 무엇을 뜻하는지 불명확함
- “우리 제품”: 모델이 제품 정보를 실제로 알고 있는지 불명확함
왜 증상을 만드나: 작성자에게는 제품 맥락이 이미 분명하지만, 프롬프트에는 그 맥락이 없습니다. 모델은 그 빈칸을 일반적인 내용으로 채우기 때문에 결과가 뻔하고 범용적인 글이 됩니다.
핵심 원인은 지시의 문체가 아니라 제품에 관한 사실과 작성 목적이 프롬프트에 거의 없다는 점입니다.
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