“2023년, 프롬프트 엔지니어는 스타였다. AI 시대의 골드러시를 상징했다. AI에게 똑똑한 답을 받기 위해, 똑똑하게 물어보는 사람. 연봉 2억. 실리콘밸리에서 가장 잘나가는 직업 중 하나. 그랬던 직업이 불과 2년도 채 안 돼 사라졌다. 대체 무슨 일이 일어난 걸까?”

예전엔 “그건 API 호출로 되나요?”였는데, 요즘 회사에서 자주 나오는 말은 “이거 프롬프트 잘 짜면 되지 않나요?”라는데, 공감? 프롬프트 엔지니어 연봉이 높네, 장래가 밝네, 하는 소릴 들은 게 얼마 전인 것 같은데. 요즘은 생각보다 그런 이야기가 잘 들려오지 않는 것 같아. 그런 와중에 아마도 프롬프트를 다루는 게 일반화된 능력으로 정착되어 가고 있는 건 아닐까? 개발자 입장에서 보면, 마치 git처럼 안 쓸 수는 없고, 잘 쓰면 칭찬은 안 받지만 못 쓰면 티나는 그렇게 된게 아닌가 싶어. 그러고 보니 언제부턴가 기획자도, 마케터도, 심지어 영업팀에서도 “GPT 써봤는데요…”를 입에 올리기 시작한 것 같은 느낌적 느낌. 이거 나만 느끼는 건가?
프롬프트 능력이 기본이 된 시대에 결국 남는 것은 질문력이라고 해. 어떤 질문을 하느냐가 어떤 개발자가 되느냐를 가르는 그런 시대가 되었다는 거지. 그와 관련해 생각해 볼만한 글이 있어서 소개할게. 잠깐 글을 곱씹으며 요 며칠 사이를 되돌아보는 것도 좋을 것 같아. 스며들어서 자연스러워진 환경을 돌아보면 와, 정말 변화가 빠르구나! 새삼 느끼지 않을까 싶어.

프롬프트 엔지니어는 왜 사라졌을까?

■ IT 스냅샷: 이달의 화두는?‍

• • [#프롬프트] 챗GPT를 사용한다면 꼭 알아야 하는 프롬프트 질문법 12가지
    “챗GPT에게 질문했지만, 원하는 답변이 나오지 않은 적 있으신가요? 이럴 땐 챗GPT에게 정교하고 구조적으로 질문해야 더욱 정확하고 고품질의 결과를 얻을 수 있답니다.”

• • [#RAG] RAG 도입기 — 챗봇을 만들다, 조용히 그리고 낭만적으로…
    “솔직히 1년 전만 해도 저도 안일하게 생각했던 것 같습니다. 카테고리별로 정해진 답변만 하면 되는 거 아냐? 생각보다 단순하겠는데? 하지만 직접 만들고 보니 생각이 완전히 달라졌습니다.”

• • [#자동화] Gemini와 삽질로 개발자의 뒤죽박죽 업무 메모 AI로 심폐소생 시키기
    “하지만 이 모든 과정에서 가장 큰 현실적인 병목 지점이자 지속가능성을 가로막는 허들은 바로 ‘수작업’ 데이터 입력 과정이었습니다. Gemini가 똑똑해질수록 더 많은 정보를 먹여줘야 했는데, Jira에서 XML 내보내고, Wiki 다운받거나 캡처하고, Slack이랑 Google Docs 뒤져가며 복붙하는 과정은 생각보다 훨씬 번거롭고 귀찮았죠.”

• • [#SQL] 데이터 맛집의 비밀 레시피: AI로 SQL 쿼리 자동화하기
    “어찌 보면 ‘칼럼 하나만 추가해주세요’ 단순해 보이는 요청인데, 저희 입장에서 생각하면 ‘여기가 비어있는데 산을 그려주세요’ 이런 느낌이에요.”

• • [#타입 안전성] 타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기
    “서버 응답 모델이 변경될 때마다 모든 JSON 파일을 열어 일일이 수정해야 했습니다. 단 하나라도 수정이 누락되면 해당 시나리오에서 렌더링 오류가 발생해, 예상치 못한 디버깅 작업이 뒤따랐습니다.”

• • [#리팩터링] 무신사 Web 테스트 자동화 2.0: 더 빠르고 효율적인 테스트 환경 만들기
    “과거에는 약 350개의 테스트 케이스를 수행하는 데 1시간 40분(100분)이 소요되었으나, 최적화를 통해 현재는 약 740개의 테스트 케이스(TC)를 동일한 시간 내에 완료할 수 있게 되어 기존 대비 테스트 효율이 크게 향상되었습니다.”

• • [#마이그레이션] 신세계백화점 PC 메인 React 전환기
    “작은 수정사항 하나라도 생기기라도 하면 기획자나 디자이너는 저희 팀에 수정 요청을 하고, 저희 팀에서는 또 수정사항을 서버개발 쪽에 요청하는 상당히 비효율적인 방식이었죠.”

• • [#백엔드 경험담] 코딩을 할 수 있게 된 것일 뿐: 실무에서 마주한 주니어 백엔드 개발자의 위기
    “개발자 A는 커넥션을 풀에 반환하지 않는 코드가 남아 있는지 다시 살펴봤다. 하지만 그런 코드는 없었다. 아무리 생각해도 원인을 알 수 없던 개발자 A는 다시 선배 개발자에게 도움을 요청했다.”

• • [#업무자동화] 루틴 속 익숙해진 불편함, AI로 새롭게 해결하기까지
    “처음엔 맥락을 놓치거나 환각이 발생하기도 했지만, 분석 단계를 멀티턴으로 나눠 안정성을 높였어요.”

• [#예외매핑] IllegalArgumentException은 400 Bad Request인가?
  “IllegalArgumentException은 서버 버그로도 발생할 수 있으므로, 이를 무조건 400 Bad Request로 매핑하면 서버 문제를 뒤늦게 발견할 위험이 있습니다.”

■ 독자탐구생활‍

• • 
    <제대로 시작하는 챗GPT와 AI 활용 with 파이썬> by TheoryDB 님
    “LLM의 중요한 장점 중 하나는 일반인이 프로그래밍 세계로 진입하는데 장벽을 매우 낮춰준다는 점이다. 덕분에 이 책에서 다루는 내용과 같이 일반인도 LLM의 도움을 받아 기존에 엄두도 내지 못했던 기능을 구현할 수 있게 되었다. 현시점만 놓고 봤을때 사실상 AI의 중요한 본질은 정량화, 비정형 데이터의 해석력에 있다고 생각한다. 비정형 해석 장벽이 낮아지면서 자연어로 프로그래밍 혹은 서비스를 만들 수 있는 가능성이 높아졌다. 이 책은 OpenAI 진영의 비정형 데이터를 해석할 수 있는 다양한 모델들을 실습해보는 예제이다.”
    ​

• 
  <패턴으로 익히고 설계로 완성하는 리액트> by 담다미 님
  “프론트엔드 개발 분야는 다른 개발 영역과 달리 정해진 특정 패턴과 패러다임이 명확하게 존재하지 않습니다. 이는 자유롭게 개발할 수 있다는 장점이 되기도 하지만, 동시에 ‘무엇이 정석인가’라는 고민을 끊임없이 하게 만드는 단점이 되기도 합니다. 코드의 일관성과 품질을 위해 클린코드를 작성하고 싶지만, 너무나 다양한 의견과 접근법이 존재하다 보니 어떤 방식을 택해야 할지 결정하기 어려웠습니다. 이런 상황에서 이 책은 개발자들에게 중요한 이정표 역할을 해줍니다.”
  ​

■ 데브주요뉴스‍

• • 구글I/O 2025에서 발표된 개발자 AI 도구 총정리
• • 두고 봐야겠지만 I/O데모에 비친 구글의 대담한 시나리오
• • 에이전트 다음은 피지컬 AI…“미·중 대규모 투자 시작”
• • AI 부정행위로 아마존 합격한 21세 한인, 75억 투자 받고 데이트까지 속여 논란?
• • [인터뷰] 스트림릿, 6개월 작업을 6일로…“AI 시대, 중요한 건 문제해결 방식”
• • 코드 품질 개선 기법 : 반복되는 호출에 함수도 지친다
• • 새로운 출발을 앞두고 있는 ‘개발자’들을 위해 이 책을 썼습니다
• • AI에 익숙한 ‘Z세대’, 생산성도↑ 리스크도↑