개아범

프롬프트를 3~4번 고쳐쓰는 게 기본값이 됐다면, 이미 돈이랑 시간을 버리고 있는 거다.

GitHub에 별 1만 개 넘게 찍힌 prompt-master라는 Claude 스킬이 있다. 이름만 보면 '또 프롬프트 엔지니어링 강의 같은 거겠지'라고 넘기기 쉬운데, 실제로는 Claude에 직접 설치해서 쓰는 스킬 파일이다. 내가 원하는 결과물을 Claude한테 대충 말하면, Claude가 그걸 해당 AI 도구에 맞는 최적화된 프롬프트로 변환해서 바로 뽑아주는 구조다.

이게 해결하는 문제가 딱 이거다.

막연하게 입력 → 원하는 결과 아님 → 다시 → 또 아님 → 4번째에 겨우 맞음.

나도 매일 이 패턴 반복하는데. API 직접 쓰는 입장에선 그 3번이 다 돈이고, 퇴근 후 남는 시간에 만지는 입장에선 그 시간이 너무 아깝다.

지원 범위가 꽤 넓다. Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Cursor, Bolt, v0, Lovable 같은 코딩 도구는 물론이고, Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, ComfyUI, Sora, ElevenLabs, Zapier, Make까지 커버한다.

프롬프트를 감으로 짜고 있다는 걸 인정하기 싫었는데, 어느 순간부터 Claude 결과가 너무 들쑥날쑥해서 뭔가 문제가 있다는 건 알았다.

같은 작업인데 어떻게 쓰냐에 따라 결과 퀄리티가 다르더라. 근데 그게 모델 문제인지 내 프롬프트 문제인지 어떻게 구분하냐 -- 애매하게 그냥 쓰다가 찾은 게 PromptForge다.

GitHub 별 776개. Go로 만들어서 빠르다는 도구인데, 이름 뜻이 대장간(Forge)이다. 프롬프트 단조하는 작업대. 써보면 이름이 과장된 게 아니다. 데모 링크도 있지만 로컬로 띄워서 쓰는 게 편하다.

Docker 한 줄 치면 localhost:8080 에 웹 UI가 뜨고, 프롬프트 입력하면 AI가 분석을 먼저 뱉어준다. Quick Review 하면 즉각 최적화 제안이 나오고, Deep Analysis 들어가면 모범 사례 기준 점수까지 매겨준다. 점수가 나오면 어디가 약한지 명확하게 보인다. 감으로만 하던 걸 수치화해주는 거다.

제일 쓸모 있다 싶었던 건 자동 테스트 스위트 생성이다.