cot-and-plan

예시 — CoT와 Plan-Mode

예시 1 — Zero-shot CoT (분리 출력)

다음 문제를 풀어라.

<problem>
어떤 가게에서 사과를 30개 사고, 다음 날 그 절반을 팔았다. 그 다음 날 남은 것의 1/3을 또 팔았다. 며칠 후 남은 사과는 몇 개인가?
</problem>

<format>
<thinking> ... 단계별 풀이 ... </thinking>
<answer>숫자만</answer>
</format>

먼저 단계별로 사고한 뒤 답하라.

호출 코드는 <thinking>을 로그로만 남기고, 사용자에겐 <answer>만 보여준다.

예시 2 — Few-shot CoT

<example>
Q: 한 반에 학생이 25명 있다. 그중 60%가 안경을 쓴다. 안경을 쓴 학생은 몇 명인가?
사고: 25 × 0.60 = 15
A: 15명
</example>

<example>
Q: 책 80권 중 1/4이 소설이고, 소설 중 절반이 추리물이다. 추리물은 몇 권인가?
사고: 소설 = 80 × 1/4 = 20. 추리 = 20 × 1/2 = 10.
A: 10권
</example>

Q: {{user_question}}
사고:

예시 3 — ReAct 스타일 (의사코드)

당신은 도구 사용 에이전트다. 매 단계 다음 형식을 지켜라.

Thought: 무엇을 알고 무엇을 모르는지
Action: 도구이름(인자)
Observation: 도구 결과(시스템이 채움)
... 반복 ...
Final: 사용자에게 줄 답

예시 4 — Plan-Mode 프롬프트(시스템 층)

[운영 모드: Plan-Mode]
파일 변경, 명령 실행, 외부 호출 전에 반드시 다음을 출력하라.

<plan>
1. 무엇을 할지 (한 줄씩, 5단계 이내)
2. 영향 받는 파일 / 자원
3. 위험 등급 (low / med / high)
4. 롤백 방법
</plan>

그리고 멈춰라. 사용자가 "approve"라고 답하기 전까지는 어떤 부작용도 만들지 마라.

예시 5 — Self-Consistency 의사코드 (호출자 측)

votes = []
for _ in range(7):
    answer = call_claude(prompt, temperature=0.7)
    votes.append(extract_final(answer))
final = most_common(votes)

비용은 7배지만, 단일 호출 대비 정확도가 의미 있게 오른다. high-stakes 산술·의료·법률에 적합.