docs: integrate core prompt engineering rules (role, few-shot, verification) and update script

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 ### 1️⃣ 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
 
-에이전트가 주체적으로 판단하고 행동의 방향성을 잃지 않도록 역할 페르소나를 설계하고, **ReAct(Reason + Action)**와 같은 단계별 사고 흐름(Thought ➡️ Action ➡️ Observation)을 유도하는 기법입니다.
+모델의 발전과 자체 추론 기능의 향상으로 예전만큼 미시적인 프롬프트 트릭에 집착할 필요는 줄어들고 있습니다. 하지만 프롬프트는 여전히 **AI 에이전트 활용의 시작점이자 뼈대**입니다. 구체적이고 명확한 작동 지침을 만들기 위해 프롬프트 작성 시 반드시 반영해야 할 3대 핵심 고려사항입니다.
 
-* **핵심 설계 요소**:
-  - **페르소나 설계**: 전문 도메인 지식과 행동 양식(예: "너는 주니어 개발자를 코칭하는 꼼꼼한 테크리더 에이전트다") 부여
-  - **추론 가이드라인**: 계획을 건너뛰고 섣부른 답변을 내지 않도록 논리적인 생각 단계를 의도적으로 설정
-* **실제 프롬프트 구조 예시**:
-  ```text
-  [System Prompt]
-  너는 복잡한 수식을 계산하는 수학 에이전트다. 다음 형식으로 사고해라:
-  - Thought: 문제 해결을 위한 다음 행동 계획을 작성해라.
-  - Action: 호출할 도구 이름과 인자값을 JSON으로 적어라. (예: Calculator)
-  - Observation: 도구 실행 결과가 여기에 채워질 것이다.
-  - Thought: 실행 결과를 바탕으로 성찰하고, 필요하면 다음 Action을 설계해라.
-  ```
+- **역할 및 페르소나 지시 (Role)**
+  에이전트에게 전문 도메인 지식과 행동 경계를 지정해 줍니다. (예: *"너는 주니어 개발자를 코칭하는 꼼꼼한 테크리더 에이전트다. 직접 고치지 말고 가이드라인만 제공해라."*)
+- **구체적인 작업 예시 제공 (Few-shot)**
+  원하는 출력 형식이나 중간 추론 과정의 모범 예시를 제공하여, 에이전트의 답변 일관성과 가독성을 극대화합니다.
+- **자가 검증 방법 제시 (Verification)**
+  에이전트 스스로 작업의 무결성을 점검하게 하거나, 외부 시스템이 실행 결과를 확인 및 통제할 수 있도록 정형화된 출력 규격(예: 최종 통과 시 `[VERDICT: PASS]` 명시 요구)을 정의해 줍니다.
+
+---
+
+### 💡 실제 프롬프트 구조 예시 (ReAct 사고 방식)
+
+에이전트가 단번에 대답하지 않고 단계별로 계획을 세워 도구를 사용하도록 프롬프트 구조를 강제하는 기법입니다.
+
+```text
+[System Prompt]
+너는 복잡한 수식을 계산하는 수학 에이전트다. 다음 형식으로 사고해라:
+- Thought: 문제 해결을 위한 다음 행동 계획을 작성해라.
+- Action: 호출할 도구 이름과 인자값을 JSON으로 적어라. (예: Calculator)
+- Observation: 도구 실행 결과가 여기에 채워질 것이다.
+- Thought: 실행 결과를 바탕으로 성찰하고, 필요하면 다음 Action을 설계해라.
+```
 
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