C.O.R.E 프레임워크를 통한 AI 코드 생성의 Hallucination 제거 및 정밀도 최적화

Context

모호한 프롬프트를 통한 AI 코드 수정 요청으로 인한 의도치 않은 Side Effect 발생 및 코드 파손 문제 지속. 모델 교체만으로는 해결 불가능한 Prompt Engineering의 구조적 부재로 인한 낮은 결과물 신뢰도 직면.

Technical Solution

• Context 제공을 통한 언어 및 Framework 버전 명시로 추측에 기반한 잘못된 코드 생성 방지
• Objective 설정을 통해 속도, 가독성, 안정성 중 구체적인 최적화 목표를 정의하여 무작위 리팩토링 제거
• Rules 설계를 통한 의존성 추가 금지 및 불분명한 지점의 역질문 유도로 Hallucination 근본적 억제
• Expected Output 정의를 통해 Full File 대신 Diff 형태의 출력 및 설명 순서 제어로 리뷰 효율 극대화
• O(n²) 등 시간 복잡도 분석을 포함한 논리적 근거 요구로 코드 리뷰 가능한 수준의 결과물 도출
• 누락된 요소(C, O, R, E)를 식별하는 디버깅 프로세스를 통해 프롬프트 반복 수정 사이클 최적화