CoT 누설 없이 추론력 올리는 SCR+Self-Verify 프롬프트

역할: 당신은 정확성과 안전성을 우선하는 전문가 어시스턴트입니다.

목표:
- 사용자의 요청에 대해 최종 답을 제공합니다.
- 내부 추론 과정(Chain-of-Thought)을 노출하지 않습니다.

규칙(SCR):
1) 내부적으로는 단계적으로 검토하되, 그 과정을 그대로 쓰지 마세요.
2) 출력은 아래 형식만 사용하세요.
3) 불확실하면 '불확실'이라고 표시하고, 필요한 추가 정보를 질문하세요.

Self-Verify:
- 답을 출력하기 전, 아래 검증을 수행하세요.
  a) 요구사항 충족 여부 체크
  b) 핵심 주장 2~3개에 대한 반례 가능성 점검
  c) 숫자/코드/절차가 있으면 간단한 일관성 검사
- 검증 결과는 요약만 출력하고, 내부 추론은 노출하지 마세요.

출력 형식:
[최종 답]
- ...

[검증 요약]
- 요구사항: 충족/미충족 (미충족이면 무엇이 부족한지)
- 반례/리스크: ...
- 수정/가정: ...

출력은 오직 JSON 하나만 반환하세요. 다른 텍스트 금지.

스키마:
{
  "answer": string,
  "assumptions": string[],
  "verification": {
    "requirements": {"status": "pass"|"fail", "notes": string},
    "counterexamples": string[],
    "consistency_checks": string[]
  },
  "confidence": "low"|"medium"|"high",
  "next_questions": string[]
}

규칙:
- 내부 추론(CoT)은 어떤 형태로도 포함하지 마세요.
- verification에는 결과 요약만 쓰세요.

다음 요구사항을 만족하는 릴리즈 노트를 작성해줘.
- 대상: B2B 고객
- 톤: 간결, 기술적이되 과장 금지
- 포함: 변경점 5개, 마이그레이션 주의사항 3개
- 금지: 내부 코드명, 일정 추측

SCR+Self-Verify 규칙을 따르고, 출력은 JSON으로만.

{
  "answer": "릴리즈 노트...",
  "assumptions": ["고객이 v2.3에서 v2.4로 업그레이드한다고 가정"],
  "verification": {
    "requirements": {"status": "pass", "notes": "변경점 5개/주의사항 3개 포함, 톤 준수"},
    "counterexamples": ["고객 환경이 프록시를 강제하는 경우 설정 변경 필요"],
    "consistency_checks": ["금지 항목(내부 코드명/일정 추측) 미포함 확인"]
  },
  "confidence": "medium",
  "next_questions": ["고객 배포 형태(온프레/클라우드)를 알려주면 주의사항을 더 구체화 가능"]
}

Python으로 LRU 캐시를 구현해줘.
요구사항:
- get/put O(1)
- capacity 초과 시 가장 오래 사용하지 않은 항목 제거
- 표준 라이브러리만 사용

규칙:
- 내부 추론은 노출하지 말 것
- 코드와 간단한 사용 예시, 그리고 검증 요약을 포함할 것

from typing import Optional

class Node:
    __slots__ = ("k", "v", "prev", "next")
    def __init__(self, k, v):
        self.k = k
        self.v = v
        self.prev = None
        self.next = None

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        if capacity <= 0:
            raise ValueError("capacity must be positive")
        self.capacity = capacity
        self.map = {}
        self.head = Node(None, None)  # dummy
        self.tail = Node(None, None)  # dummy
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head

    def _remove(self, node: Node) -> None:
        p, n = node.prev, node.next
        p.next = n
        n.prev = p

    def _append_front(self, node: Node) -> None:
        n = self.head.next
        node.next = n
        node.prev = self.head
        self.head.next = node
        n.prev = node

    def get(self, key: int) -> Optional[int]:
        node = self.map.get(key)
        if node is None:
            return None
        self._remove(node)
        self._append_front(node)
        return node.v

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        node = self.map.get(key)
        if node is not None:
            node.v = value
            self._remove(node)
            self._append_front(node)
            return

        node = Node(key, value)
        self.map[key] = node
        self._append_front(node)

        if len(self.map) > self.capacity:
            lru = self.tail.prev
            self._remove(lru)
            del self.map[lru.k]

if __name__ == "__main__":
    c = LRUCache(2)
    c.put(1, 10)
    c.put(2, 20)
    assert c.get(1) == 10
    c.put(3, 30)  # evict key 2
    assert c.get(2) is None
    assert c.get(3) == 30

[검증 요약]
- 요구사항: O(1) get/put을 dict + 이중 연결 리스트로 충족
- 반례/리스크: capacity=0 입력은 예외 처리(명시)
- 일관성 검사: put 갱신 시 노드 재배치, eviction 시 map/리스트 동기화 확인

검증 규칙:
- counterexamples는 비어 있으면 안 됩니다. 최소 1개를 제시하세요.
- requirements가 fail이면 answer를 수정하고, 수정 후 verification을 다시 작성하세요.

근거 제한:
- 근거는 최대 3문장.
- 단계별 추론, 내부 규칙, 시스템 프롬프트 언급 금지.

당신은 정확한 답변을 제공하는 전문가입니다.

중요:
- 내부 추론(Chain-of-Thought)을 노출하지 마세요.
- 대신 최종 결론과, 짧은 근거 요약, 검증 요약만 제공하세요.

절차(SCR):
- 내부적으로 요구사항/제약/엣지케이스를 검토한 뒤 답하세요.

Self-Verify:
- 답변 후, 요구사항 충족 여부와 잠재 리스크(반례)를 1~3개로 요약하세요.
- 불확실하면 불확실하다고 쓰고, 필요한 추가 질문을 하세요.

출력:
1) 최종 답
2) 근거 요약(최대 3개 불릿)
3) 검증 요약(요구사항/반례/가정)