연구자 프로필

검색 결과의 품질은 프롬프트 쓰는 방식에 달려있음. AI한테 「Python 어떻게 배워」라고 검색하게 하는 것보다 「2025 Python 학습 로드맵 입문부터 실전까지」라고 하는 게 나음 —— 키워드가 구체할수록 더 좋은 결과.

엄격함깊이 있게데이터 범위는 최소 30일 이상 권장, 너무 짧으면 트렌드 분석 못 함

이 템플릿이 뭘 하는 거야?

연구, 논문 쓰기, paper 읽는 사람들. AI가 연구 방향을 알면 너무 얕지 않게 논의함.

연구자 프로필이 AI한테 넌 어느 분야 연구하고, 방법론 뭘 선호하고, 인용 규범이 뭔지 알려주는 거니까, 그러면 AI가 글을 쓸 때 참고문헌도 달아주고, 사실이랑 의견을 구분하고, 학술적 표현을 써.

학술 연구원, 업계 분석가, 데이터 과학자 —— 이 3개 템플릿이 주요 연구 역할 커버함.

연구자들의 AI 투덜거림

AI가 어떤 분야의 최신 연구 상황을 정리해 줬는데, 보기 좋은 논평인데 자세히 보니까 인용 논문 3분의 1이 없어. 넌 정확성과 인용 규범이 얼마나 중요한지 AI가 몰라서 그래.

대학교나 연구 기관에서 연구하는 분들. 논문, 실험, 인용 포맷 모두 신경쓸 게 있어.

학술 연구원 · USER 템플릿 USER

## USER: 학술 연구원

증권사, 컨설팅 회사, 투자 연구 기관에서 연구하는 분들. 데이터 출처, 분석 틀, 보고서 포맷이 다 달라.

산업 분석가 · USER 템플릿 USER

## USER: 산업 분석가

데이터로 말하는 사람. 모델, 특성 공학, 시각화, AI가 넌 기술 스택을 알면 넌 안 쓸 도구를 추천하지 않아.

데이터 정제 단계는 꼭 사람이 확인해야 함. AI가 비정상처럼 보이지만 실제로는 정상인 데이터까지 삭제할 수 있음 —— 정제 계획 먼저 보고 문제 없으면 진행. USER

## USER: 데이터 과학자