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＋ 10개 단위 분할과 항목별 상한을 바로 적용했다
－ 분할할 때 기존 목차를 다시 붙이라는 지침이 빠졌다
출력이 중간에 잘릴 때 원인 잡는 프롬프트
매번 같은 데서 잘리면 길이 문제가 아닙니다. 이어쓰기는 마지막에 씁니다.
| 분류 | AI 사용법 › 대화 관리 |
|---|---|
| 태그 | 분석검토재작성 |
The output keeps getting cut off. **Fix it.** 1. **Where does it cut?** ***Always at the same point, or a different one each time?*** - **Same point** → something in the task is expanding there. *A list with no bound, a section that recurses* - **Different points** → it is a length limit 2. **Estimate where the length is going.** **Which section is eating the budget, and is that section worth it?** **Fixes, in the order to try them:** - **Cut the task, not the output.** ***Ask for one section at a time.*** **This works better than asking for more length** - **Bound anything unbounded** — "at most five", "one line each" - **Remove restatement** — the model repeating my request back, restating the structure before filling it - **Move examples out.** *An example inside the output costs more than the rule it illustrates* - **Split into passes** — an outline first, then fill each section, ***with the outline pasted back in each time*** - **Continuing** — **only when the content is genuinely sequential.** *A continuation often re-derives and contradicts what came before* **Also:** - ***Which parts of my request are asking for more than I need*** - **If the task cannot fit at all, say so** and propose how to break it up
붙여 넣으면 맨 아래에 채울 칸(시킨 일 · 어디서 잘리는지)이 나옵니다
어떤 프롬프트인가
출력이 항상 같은 지점에서 잘리면 길이 한계가 아니라 그 자리에서 내용이 부풀고 있는 것이다. 그리고 "계속"으로 이어받으면 모델이 앞을 다시 추론해 앞뒤가 어긋나기 쉽다. 이 프롬프트는 자르는 위치로 원인을 먼저 가르고, 출력을 늘리는 대신 과제를 쪼개는 순서로 해결한다.
모델 비교
ChatGPT는 구체적이고 안전한 분할안으로 가장 우수하다. Gemini는 구조는 좋지만 근거 없는 수치를 만들었고, [C]는 답이 없어 평가 불가다.
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＋ 예산 소모 항목과 해결 우선순위를 명확히 짚었다
－ 토큰 수치와 비중·API 분류를 근거 없이 단정했다
| 기준 | ChatGPT | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| 정확성 | 9 | 6 | ChatGPT +50% |
| 구체성 | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| 구성·가독성 | 9 | 9 | 동점 |
| 분량 적정성 | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
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.
시킨 일: 우리 회사 전체 API 엔드포인트 120개에 대한 문서를 마크다운으로 작성해줘. 각 엔드포인트마다 설명, 요청 파라미터, 응답 예시, 에러 코드를 포함해줘. 어디서 잘리는지: 매번 70번째 엔드포인트 근처, '에러 코드' 섹션을 쓰다가 중간에 끊겨요. 항상 비슷한 지점에서 잘려요.
매번 70번째 근처에서 끊긴다면, 현재 현상은 특정 섹션의 무한 반복보다는 응답 길이 제한일 가능성이 큽니다. 에러 코드는 엔드포인트마다 반복되므로 예산을 가장 많이 소모하는 부분일 수 있습니다.
한 번에 120개 전체를 요청하지 말고, 다음처럼 나누세요.
API 문서를 10개씩 작성해줘.
이번 범위: 엔드포인트 1~10
각 엔드포인트는 아래 형식을 정확히 지켜줘.
## [HTTP 메서드] [경로]
- 설명: 1~2문장
- 요청 파라미터: 표로 작성, 없으면 "없음"
- 응답 예시: JSON 1개, 최대 15줄
- 에러 코드: 최대 3개를 표로 작성
- 코드
- 발생 조건
- 대응 방법
규칙:
- 요청을 다시 요약하지 말 것
- 서론과 결론을 쓰지 말 것
- 예시는 실제 명세에 있는 필드만 사용할 것
- 각 엔드포인트 설명은 최대 80자
- 응답 예시는 축약하지 말고, 대신 필드를 최소화할 것
- 반드시 엔드포인트 1~10을 모두 끝낸 뒤 종료할 것
그 다음에는 다음 프롬프트를 사용하면 됩니다.
같은 형식으로 엔드포인트 11~20만 작성해줘.
이전 엔드포인트를 반복하지 말고, 서론도 쓰지 마.
권장 분할은 다음과 같습니다.
- 1차: 엔드포인트 목록과 분류만 작성
- 2차 이후: 10개씩 상세 문서 작성
- 에러 코드가 공통이면 별도 공통 섹션으로 이동
- 동일한 오류는 각 엔드포인트에서 반복하지 않고
공통 에러 코드를 참조
예를 들어 인증 오류나 유효성 검사 오류가 공통이라면 각 항목에 전체 설명을 반복하지 말고 다음처럼 줄일 수 있습니다.
- 401: 공통 에러 코드 [AUTH-001] 참조
정확한 문서를 만들려면 120개를 한 번에 생성하기보다, 실제 OpenAPI 명세나 엔드포인트 목록을 제공하고 범위를 명시해 순차 생성하는 방식이 안전합니다. 한 응답에 120개와 각 항목의 예시·오류 코드를 모두 포함하는 것은 사실상 길이 제한을 초과할 수 있습니다.
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