CO-STAR Framework
Context · Objective · Style · Tone · Audience · Response
싱가포르 GovTech의 데이터 사이언스·AI 팀에서 나온 것으로 알려졌고, 싱가포르 최초의 GPT-4 프롬프트 엔지니어링 대회 우승에 쓰인 프레임워크. 어조와 독자, 출력 형식을 최대한으로 제어할 수 있다.
작성 Hans Kuepper · 최종 업데이트
- 정의
- CO-STAR 프레임워크(Context · Objective · Style · Tone · Audience · Response)는 AI 요청을 6개의 개별 필드로 나누는 프롬프트 엔지니어링 구조입니다. 비즈니스 커뮤니케이션과 마케팅 카피에 가장 적합합니다.
6가지 필드
Context
AI가 과제와 상황을 이해하는 데 필요한 배경 정보.
Objective
AI가 달성하기를 원하는 구체적인 목표나 결과.
Style
글쓰기 스타일 — 예를 들어 격식체, 대화체, 저널리즘풍, 학술적 스타일 등.
Tone
감정적 어조 — 예를 들어 설득력 있는, 공감적인, 권위 있는, 친근한 어조 등.
Audience
결과물이 향할 대상. 어휘 수준, 깊이, 전제 지식을 결정한다.
Response
정확한 출력 형식 — 예를 들어 글머리 기호 목록, 500단어 기사, JSON, 표 등.
실제 예시
시나리오: CTO를 대상으로 한 SaaS 툴의 제품 출시 이메일 작성
Context: PromptQuorum은 2026년 7월에 출시되는 멀티 모델 AI 툴입니다. Objective: 가입을 이끌어낼 제품 출시 이메일을 작성하세요. Style: 군더더기 없이 명확하고 직접적으로. Tone: 자신감 있고 전문적으로. Audience: 중견 테크 기업의 CTO. Response: 제목이 포함된 200단어 분량의 이메일.
CO-STAR를 사용해야 할 때
자주 묻는 질문
CO-STAR는 무엇의 약자인가요?
CO-STAR는 Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response의 약자로, AI 출력을 정밀하게 제어할 수 있는 여섯 가지 요소입니다.
CO-STAR는 어디에서 왔고, 싱가포르 GPT-4 대회에서 우승했나요?
CO-STAR는 싱가포르 GovTech의 데이터 사이언스·AI 팀에서 나온 것으로 알려져 있습니다. Sheila Teo 님이 이를 활용해 GovTech가 연 첫 GPT-4 프롬프트 엔지니어링 대회(참가자 400명 이상)에서 우승했고, 그 접근법을 Towards Data Science 기사로 설명했습니다. 프레임워크 자체가 우승한 것이 아니라 우승은 Teo 님의 성과입니다. 핵심 아이디어는 Style(표현 방식)과 Tone(감정적 어조)을 분리하는 것입니다.
CRAFT 대신 CO-STAR는 언제 써야 하나요?
어조와 독자층을 세밀하게 제어해야 할 때는 CO-STAR를 사용하세요. 명확한 타깃 페르소나가 있는 역할 기반 구성을 원할 때는 CRAFT를 사용하세요. CO-STAR 프롬프트의 효과를 측정하는 방법은 https://www.promptquorum.com/ko/prompt-engineering/how-to-evaluate-prompt-quality 에서 확인할 수 있습니다.