사고의 연쇄 프롬프팅

AI에게 답을 바로 내놓기보다 단계별로 추론 과정을 설명하도록 유도하는 프롬프팅 기법이다. 2022년 Google Brain의 Jason Wei 등이 발표한 논문에서 제안되었으며, '생각을 한 단계씩 풀어서 설명해줘(Let's think step by step)'라는 한 마디만 추가해도 복잡한 문제의 정확도가 크게 높아진다는 것이 핵심 발견이다. 바이브 코딩에서는 복잡한 아키텍처 설계, 다단계 데이터 처리 로직, 보안 분석 등에서 특히 효과적이다. 예를 들어, 'API 인증 흐름을 단계별로 분석해줘. 각 단계에서 어떤 토큰이 생성되고, 어디에 저장되고, 언제 만료되는지 설명해줘'처럼 단계별 분해를 명시적으로 요청하면, AI가 중간 과정을 생략하지 않고 논리적으로 추론하여 더 정확한 결과를 제공한다. CoT는 AI의 '생각 과정'을 투명하게 만들어 개발자가 추론을 검증할 수 있게 하므로, 하네스 엔지니어링에서도 에이전트의 의사결정을 이해하는 데 활용된다. o1, o3 같은 추론 특화 모델은 CoT를 내부적으로 자동 수행한다.