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Ch.8 AI에게 좋은 지시를 내리기 위한 CS 키워드 사전

Ch.7에서 "CS 키워드가 AI 프롬프트의 방향을 결정한다"는 걸 봤다. 그런데 "그래서 어떤 키워드를 알아야 하는가?"에 대한 답은 아직 하지 않았다. 이번 챕터에서 카테고리별로 정리한다.

키워드는 외우는 게 아니다. "어느 카테고리의 키워드를 꺼내야 하는가"를 판단하는 능력이 핵심이다.


이 챕터에서 다루는 것

  • 같은 증상("API가 느리다")을 5가지 카테고리에서 다르게 진단하는 법
  • OS 키워드: process, thread, system call, context switching, blocking I/O, GIL, OOM 등
  • 네트워크 키워드: TCP/IP, connection pool, keep-alive, TIME_WAIT, RTT, CORS, TLS 등
  • DB 키워드: index, N+1, query plan, isolation level, transaction, sharding 등
  • 자료구조 키워드: hash map, B-tree, bloom filter, time complexity, BFS/DFS 등
  • 아키텍처 키워드: monolith, microservice, event-driven, message queue 등
  • "이 문제는 어느 카테고리인가"를 판단하는 결정 트리

이번 챕터에서 나오는 키워드는 대부분 Ch.2~6과 이후 챕터에서 다루는 것들이다. 여기서는 "AI에게 줄 수 있는 형태"로 한 번에 모아본다.

1. 환경 세팅

Ch.7과 동일하다. 별도 코드 실행 없이, AI 프롬프트의 키워드가 어떤 차이를 만드는지 비교하는 게 핵심이다.

도구 용도 비고
AI 코딩 도구 (아무거나) 프롬프트 비교 실습 Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT 중 아무거나
진단 도구 (선택) 실제 진단 흐름을 체험하고 싶은 경우 htop, EXPLAIN, netstat 등

AI 도구가 없어도 본문 프롬프트/응답 비교를 읽는 것만으로도 충분하다. 진단 도구는 Ch.2~6에서 이미 한 번씩 만났던 것들이다.

학습 목표

이 챕터를 마치면 아래 세 가지를 할 수 있어야 한다.

  1. 모호한 증상("느리다", "죽는다")을 받았을 때 "어느 카테고리부터 의심해야 하는가"를 판단한다
  2. 각 카테고리의 핵심 키워드 몇 개를 떠올려서 진단 도구로 좁힐 수 있다
  3. 좁힌 결과를 카테고리 키워드와 함께 AI 프롬프트에 녹여서 답을 받아낼 수 있다

키워드를 전부 외우는 게 목표가 아니다. "이런 카테고리가 있고, 이런 식으로 활용된다"는 인지를 만드는 게 목표다.

목차

  1. 사례: 같은 문제, 다른 카테고리의 키워드
  2. OS와 네트워크 키워드
  3. DB와 자료구조 키워드
  4. 유사 사례와 키워드 정리

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