이 글은 여러 LLM 제공업체를 활용하여 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 전략에 대해 다루고 있습니다. 핵심은 모듈화, 관심사 분리와 같은 전통적인 소프트웨어 공학 원칙을 AI 시스템에도 적용하는 것이에요. 문제를 작고 복잡하게, 혹은 크고 단순하게 나누는 법, 프롬프트 캐싱을 위한 system prompt와 user prompt의 구분법, 그리고 데이터 형식에 따른 최적의 제시 방법 등을 상세히 설명합니다. 또한 Anthropic, OpenAI, Google 등 주요 모델 제공업체별 특징과 Cursor 같은 AI 코딩 어시스턴트를 효율적으로 사용하는 팁도 확인해 보세요! 좋은 엔지니어링 관행을 AI 시스템에 적용하면 훨씬 더 신뢰할 수 있고 유지보수가 쉬운 시스템을 만들 수 있습니다.