PromptQuorum 작동 방식

4단계 워크플로우: 9가지 프레임워크 중 하나를 사용해 구조화된 프롬프트를 작성하고, 본인의 LLM으로 최적화한 후, 25개 이상의 AI 서비스에 동시에 전송하고, 13가지 합의 분석 유형으로 모든 응답을 분석합니다.

완전히 브라우저에서 실행 — PromptQuorum 서버는 프롬프트나 API 키를 볼 수 없습니다

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작성/prompt

프롬프트를 구조화하세요

프레임워크로 구조화된 프롬프트는 더 높은 품질의 출력을 생성합니다. PromptQuorum에는 9개의 내장 프레임워크(Single Prompt Line, CRAFT, CO-STAR, RISEN, TRACE, APE, SPECS, Google Prompt, RTF)와 2개의 완전 맞춤형 프레임워크 슬롯이 포함됩니다.

✓Single Prompt Line — 빠른 작업을 위한 최소 구조
✓CRAFT — Context, Role, Action, Format, Target (창의적 글쓰기)
✓CO-STAR — Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response (마케팅, 비즈니스)
✓RISEN — Role, Instructions, Steps, End Goal, Narrowing (순차적 기업 작업)
✓TRACE — Task, Request, Action, Context, Example (퓨샷 학습)
✓APE, SPECS, Google Prompt, RTF — 특정 작업 유형에 최적화

프레임워크 마법사가 작업 유형에 따라 최적의 프레임워크를 추천합니다.

최적화/optimize

본인의 LLM으로 개선하세요

최적화를 통해 프롬프트 품질이 측정 가능하게 향상됩니다 — 구조화된 프롬프트는 LLM 평가에서 25~45% 더 높은 점수를 받습니다. PromptQuorum은 8가지 개선 유형(간결하게, 세부사항 확장, 단계별 분류, 구체성 높이기, 단순화, 품질 관리 추가, 다중 전문가 자문, 핵심으로 압축)과 스마트 온도 감지를 적용합니다.

✓품질 평가 — 명확성, 구체성, 구조, 제약 조건에 대한 0-100% 점수
✓스마트 온도 — 작업 유형에 따라 최적의 창의성 수준(0.0-1.0) 추천
✓버전 기록 — 모든 개선 사항 저장; 개선 경로 분기 및 비교
✓교육 모드 — 각 변경사항이 품질과 명확성을 어떻게 개선하는지 설명
✓원클릭 8가지 개선 — 구조화된 변환을 즉시 적용
✓맞춤 지시 — 본인의 LLM을 사용한 자유 텍스트 개선

내 LLM. 내 API 키. PromptQuorum 서버를 통과하는 것은 아무것도 없습니다.

전송/dispatch

25개 이상의 AI 서비스로 전송하세요

동일한 프롬프트를 여러 AI 모델에 전송하면 작업에 가장 적합한 모델이 어떤 것인지 알 수 있습니다. PromptQuorum은 복사-붙여넣기 없이 25개 이상의 목적지에 병렬 브라우저 탭을 엽니다.

✓자동 전송 (17개 서비스): OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude, Perplexity, xAI Grok, DeepSeek, Mistral, Cohere, Azure, Together, Groq 등
✓복사-붙여넣기 (8개 서비스): Qwen, Meta AI, Poe, Kimi, LM Studio, Jan AI, GPT4All 등
✓Perplexity 자동 제출 — 도착 즉시 프롬프트 전송
✓맞춤 URL 슬롯 2개 — 기본 목록에 없는 AI 서비스 구성 가능
✓전송 전 선택적 개선 — 전송 전 최종 LLM 향상
✓병렬 실행 — 모든 탭이 동시에 열림; 1분 이내에 응답 수집

모든 브라우저 탭이 동시에 열립니다. 탭 간 수동 복사-붙여넣기 없음.

Quorum/quorum

모든 모델에서 합의를 찾으세요

5개 이상의 독립 모델이 답변에 동의하면, 단일 모델보다 신뢰도가 높아집니다. 모든 응답을 PromptQuorum에 붙여넣고 13가지 합의 분석 유형을 적용하세요.

✓합의 요약 — 공유 주제와 만장일치 합의 식별
✓모순 감지 — 모델이 분기되는 지점 표시; 소수 의견 식별
✓환각 감지 — 소수 모델에만 나타나는 주장 식별; 잠재적 허위 사실
✓신뢰도 점수 — 모델별, 주장별 확실성 수준
✓최적 답변 선택 — 가장 높은 품질의 개별 응답 선택
✓가중 병합 — 모든 모델의 최선 요소를 사용하여 혼합 응답 합성

5개 이상의 독립 모델이 동일한 답변으로 수렴하면, 단일 모델보다 환각 위험이 낮습니다.

9가지 내장 프롬프트 프레임워크

프레임워크로 구조화된 프롬프트는 비구조적 요청보다 측정 가능하게 더 나은 출력을 생성합니다. 각 프레임워크는 특정 작업 유형에 대해 입력을 다르게 구성합니다. 프레임워크 마법사가 최적의 것을 추천하거나, 맞춤 프레임워크 2개를 만드세요.

프레임워크	구조	최적 용도
Single Prompt Line	—	구조 없는 빠른 임시 쿼리
APE	Action · Purpose · Expectation	3개 필드 최소 구조; 단순한 작업
CRAFT	Context · Role · Action · Format · Target	창의적 글쓰기; 범용 작업
CO-STAR	Context · Objective · Style · Tone · Audience · Response	마케팅 카피; 비즈니스 커뮤니케이션
SPECS	Situation · Purpose · Expected Output · Context · Style	분석; 연구; 기술 글쓰기
RISEN	Role · Instructions · Steps · End Goal · Narrowing	다단계 기업 워크플로우
TRACE	Task · Request · Action · Context · Example	퓨샷 학습; 예시 기반 작업
Google Prompt	Task · Context · Persona	전문 작업; 역할 기반 프롬프트
RTF	Role · Task · Format	최소 구조; 핵심 3개 필드만

13가지 Quorum 분석 유형

여러 모델의 응답에 2가지 또는 13가지 분석 전체를 적용하세요. 각 분석은 PromptQuorum 서버가 아닌 연결된 LLM에 의해 실행됩니다. 모든 출력에서 합의, 모순, 환각, 신뢰 수준을 식별하세요.

합성 (3)

→합의 요약 — 모든 모델에서 공유된 주제
→가중 병합 — 각 모델의 최선을 결합한 혼합 응답
→원자적 사실 추출 — 주장을 개별 사실로 분해; 모델 간 합의 집계

비교 (3)

→겹침 매핑 — 동일한 결과를 생성한 모델 식별
→모순 감지 — 모델이 분기되는 주장 표시
→신뢰도 점수 — 모델별, 주장별 확실성 수준 측정

품질 (3)

→완전성 확인 — 필요한 모든 정보가 있는지 확인
→환각 감지 — 소수 모델의 주장 식별; 잠재적 허위 데이터
→중복 제거 — 중복 또는 거의 중복된 주장 제거

선택 (4)

→최적 답변 선택 — 가장 높은 품질의 개별 응답 선택
→다중 모델 앙상블 — 모델 신뢰도 가중치로 결과 결합
→논란 표시 — 모델 간 합의가 약한 주장 강조
→맞춤 분석 — 사용자 정의 분석 템플릿

6가지 형식으로 결과 내보내기

.txt.md.json.csv.html.pdf

여러 형식 → .zip 파일로 다운로드. 폴더 선택을 위한 File System Access API (Chrome/Edge/Safari 16+).

핵심 개념

다중 모델 디스패치: 한 번의 클릭으로 25개 이상의 AI 모델에 프롬프트를 동시에 전송합니다. PromptQuorum은 URL을 통해 각 목적지에 프롬프트를 미리 로드합니다 — 복사-붙여넣기 없이, 모든 탭이 동시에 열립니다.
Quorum 분석: 합의, 모순, 신뢰 수준을 식별하기 위한 여러 AI 모델 응답의 구조화된 비교. PromptQuorum은 환각 감지와 최적 답변 선택을 포함한 13가지 분석 유형을 제공합니다.
합의 점수: 여러 모델 응답이 얼마나 일치하는지에서 도출된 신뢰 등급. 합의가 높을수록 신뢰도가 높습니다. 합의가 낮으면 불확실성 또는 잠재적 환각 영역을 나타냅니다.
환각 감지: 하나 또는 소수의 모델에만 나타나는 사실적 주장을 식별하여 AI가 만들어냈을 가능성을 나타냅니다. 5개 이상의 독립 모델을 교차 확인하면 감지되지 않은 환각률을 크게 줄입니다.
BYOM — 본인 모델 가져오기: 본인의 API 키를 AI 제공업체에 직접 연결합니다. 키는 브라우저의 localStorage에만 저장되고 제공업체에 직접 연결됩니다 — PromptQuorum 서버는 자격 증명을 수신하거나 전송하지 않습니다.

본인 모델 가져오기 (BYOM) — PromptQuorum 인프라 없음

PromptQuorum은 LLM 모델을 호스팅하거나 실행하지 않습니다. 모든 API 호출은 브라우저에서 직접 선택한 제공업체로 이동합니다. API 키는 브라우저의 localStorage에 남아 있으며 PromptQuorum 서버로 전송되지 않습니다.

클라우드 API (본인 API 키 가져오기)

OpenAI (GPT-4, GPT-4o)
Anthropic (Claude 3.5)
Google Gemini 1.5
Grok (xAI)
DeepSeek
Mistral
Cohere
Together AI
Groq
OpenRouter (free tier)

로컬 모델 (API 키 없음; 내 기기에서 실행)

Ollama (localhost:11434)
LM Studio (localhost:1234)
Jan AI (localhost:1337)
GPT4All (localhost:4891)
Open WebUI
KoboldCpp
vLLM
oobabooga
Any OpenAI-compatible endpoint

✓

원격 측정 없음

분석, 추적, 로깅, 데이터 수집 없음. 익명 사용 통계나 세션 시간조차 없습니다.

✓

가입 없음

가입 불필요. 이메일, 계정, 로그인 없음. 앱을 열고 바로 시작하세요.

✓

오프라인 작동

데스크톱 앱(Electron)과 모바일 앱(Capacitor)은 Ollama, LM Studio, Jan AI 또는 호환 엔드포인트를 통한 로컬 모델로 완전 오프라인 작동을 지원합니다.

테스트 방법

PromptQuorum 기사에서 인용된 성능 데이터는 PromptQuorum을 사용한 통제된 디스패치 세션을 기반으로 합니다. 기사에서 특정 수치(프롬프트 품질 점수, 온도 비교, 벤치마크 값)를 인용할 때, 이는 명시적으로 표시된 경우를 제외하고는 편집 테스트 또는 공개 벤치마크 데이터를 반영합니다.

→프롬프트 디스패치: PromptQuorum의 원클릭 디스패치를 통해 명시된 모델에 동시 전송
→샘플 크기: 달리 명시되지 않는 한 편집 테스트는 조건당 최소 30개 프롬프트 사용
→평가: 응답은 맹검 검토에서 최소 2명의 독립 평가자에 의해 점수 매겨짐
→제3자 벤치마크 (HumanEval, SWE-bench, MBPP): 공식 모델 간행물 또는 커뮤니티 리더보드에서 추출; 평가 날짜는 각 기사에 인용됨
→로컬 모델 테스트: 기사에 명시된 양자화 수준에서 소비자 하드웨어에서 실행
→공개: PromptQuorum 내부 테스트가 인용된 경우, 기사 본문에서 "Tested in PromptQuorum" 레이블로 식별됨

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PromptQuorum은 퍼블릭 베타 단계입니다 — 지금 바로 다운로드하세요. 대기자 명단이나 가입이 필요하지 않습니다.

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