AI에게 질문할 때 도움이 되는 확장 프로그램

과거에는 개발을 공부하려면 책을 사서 읽는 것이 일반적이었다. 서점에서 직접 책을 고르거나 인터넷으로 주문한 뒤, 책에 나온 예제를 하나씩 따라 해 보며 개념을 익히고 지식을 넓혀 갔다. 부족한 내용은 인터넷에 올라온 자료를 찾아보며 채웠다.

하지만 ChatGPT가 등장한 이후, 학습 방식은 완전히 달라졌다.

궁금한 점이 생기면 채팅창에 질문을 던지고, 이어지는 꼬리 질문을 통해 이해하지 못한 부분을 하나씩 메워 나간다. 책으로 공부할 때보다 정보의 깊이는 다소 부족할 수 있지만, 학습 속도는 눈에 띄게 빨라졌다. 무엇보다 AI의 답변을 읽다가 궁금한 점이 생기면 즉시 질문할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이었다. 궁금증을 해결하기 위해 인터넷을 한참 뒤질 필요도 없어졌다.

이처럼 학습 방식이 바뀌면서, 새롭게 배운 지식을 기억하고 관리하는 방법 역시 달라질 필요가 있었다.

책으로 공부하던 시절에는 중요한 내용을 노트에 직접 필기했다. 하지만 학습의 중심이 종이에서 화면으로 옮겨가면서, 자연스럽게 Notion을 사용하기 시작했다. 로그인만 되어 있으면 언제 어디서든 접근할 수 있었고, 깔끔한 인터페이스도 마음에 들었다. 특히 처음에는 낯설었던 마크다운 문법도 익숙해지고 나니, 이보다 편한 방식은 찾기 어려웠다.

기술별로 정리한 Notion FrontEnd 페이지

1. 불편함 인식

그렇게 궁금한 점을 하나씩 해결해 나가던 중, 한 가지 불편함을 발견했다. AI의 답변을 읽다 보면 모르는 내용이 계속 생겼고, 궁금증은 하나에서 끝나지 않았다. 모르는 것이 많을수록 새롭게 생기는 질문도 함께 늘어났다.

대화가 길지 않을 때는 스크롤을 올려가며 "아, 이것도 물어봐야 했지." 하고 다시 찾아봤다. 하지만 대화가 길어질수록 이 방법은 점점 비효율적이었다. 결국 Notion을 한쪽에 띄워 놓고 궁금한 점들을 따로 정리한 뒤, 하나씩 다시 질문하는 방식을 사용하게 됐다.

조금 불편하긴 했지만, 그때까지만 해도 이 방식을 바꿔야겠다는 생각은 하지 못했다. 그러던 중 2026년 7월, 테오의 AI 스프린트에 참여하게 됐다.

테오 X 엘리스랩 AI 스프린트 참가 확정 안내

2. 테오의 AI 스프린트

스프린트에 참여하게 되면서, 만들고 싶은 아이디어를 하나씩 생각해 오라는 이야기를 들었다. 스프린트는 짧은 기간 안에 결과를 만들어야 했기 때문에, 비교적 간단한 주제를 선택하기로 했다. 또한 이런 프로젝트는 스프린트가 끝난 뒤에도 계속 발전시키고 싶어도, 팀원들의 일정이나 각자의 사정 때문에 이어가기 어렵다고 생각했다.

그래서 내 목표는 명확했다. 간단한 프로젝트를 최대한 빠르게 개발하고, 실제로 배포해 사용자들이 사용할 수 있는 서비스까지 만들어 보는 것이었다.

가장 먼저 떠오른 건 블로그나 커뮤니티처럼 흔한 토이 프로젝트 아이디어였다. 하지만 이런 주제는 이미 잘 만들어진 서비스가 너무 많았다. 굳이 사람들이 내가 만든 서비스를 이용할 이유도, 나 스스로 사용할 이유도 찾기 어려웠다.

그래서 '내가 정말 필요로 하는 것이 무엇일까?'를 고민하기 시작했다.

당시는 회사를 이직한 지 한 달 남짓 된 시점이었다. 새로운 프로젝트의 구조를 파악하고 모르는 개념을 익히기 위해, 그 어느 때보다 AI를 많이 사용하고 있었다. AI에게 질문을 던지고, 답변을 바탕으로 다시 질문하며 부족한 지식을 채워 나갔다. 하지만 그 과정에서 앞서 이야기한 불편함을 계속 마주했다.

'채팅 화면 옆에 질문을 저장해 두는 공간이 있으면 어떨까?' '궁금한 내용을 기록해 두었다가, 필요할 때 하나씩 꺼내서 질문하면 좋을 텐데.'

그 순간 머리가 번뜩였다.

'필요하면 내가 만들면 되잖아?'

혼자 만들 수도 있었지만, 마침 AI 스프린트를 통해 다른 사람들과 협업할 기회가 있었다. 내가 떠올린 아이디어에 팀원들의 생각이 더해진다면, 혼자 만드는 것보다 더 좋은 서비스를 만들 수 있을 거라고 생각했다.

3. 아이디어는 탈락했지만, 의욕은 더 커졌다

기다리던 AI 스프린트가 시작됐다. 꽤 괜찮은 아이디어라고 생각했지만, 다른 참가자들도 정말 좋은 아이디어를 준비해 왔다. 결국 투표에서 선택받지 못했고, 내가 제안한 아이디어는 스프린트 주제로 채택되지 않았다.

비록 탈락했지만, 다른 사람들에게 아이디어를 설명하기 위해 구체화하는 과정은 큰 의미가 있었다. 기능을 하나씩 정리하고, 서비스가 어떤 모습이어야 할지 고민하면서 자연스럽게 서비스의 이름도 정하게 됐다.

질문 서랍.

많은 표를 받은 다른 아이디어를 함께 개발하기로 하면서, 스프린트가 진행되는 동안에는 이 아이디어를 잠시 내려놓았다. 하지만 이름까지 붙인 서비스는 쉽게 잊히지 않았다. '질문 서랍'이라는 이름은 계속 머릿속 한편에 남아 있었다.

4. 웹 서비스 대신 확장 프로그램을 선택한 이유

스프린트가 끝난 뒤, 본격적으로 개발을 시작했다.

다만 어떤 형태의 서비스로 만들지는 결정하지 못한 상태였다. 처음에는 별도의 웹 서비스를 만들어 사용자들이 이용하도록 하는 방식을 생각했다. 하지만 곧 현실적인 문제가 눈에 들어왔다. ChatGPT나 Claude 같은 AI 서비스를 이용하려면 사용자의 로그인 상태를 그대로 활용해야 하는데, 외부 웹사이트에서는 이를 자연스럽게 연동하기가 쉽지 않았다. 우회해서 구현할 방법도 떠올랐지만, 장기적으로 안정적인 서비스를 만들기에는 적절한 방식이 아니라고 판단했다.

고민 끝에 내린 결론은 브라우저 확장 프로그램이었다.

확장 프로그램이라면 사용자가 기존에 이용하던 AI 서비스 위에서 동작할 수 있었고, 별도의 로그인 과정을 만들 필요도 없었다. 내가 만들고 싶었던 기능을 가장 자연스럽게 제공할 수 있는 형태였다.

5. MVP 개발

확장 프로그램을 개발하는 것은 처음이었다. 그렇다고 크게 걱정되지는 않았다. 과거라면 기술 스택을 정하는 것부터 많은 시간을 들여 자료를 찾아보고 비교해야 했겠지만, 이제는 AI가 있었다.

가장 먼저 AI에게 어떤 기술 스택을 사용하는 것이 좋을지 물어봤다. 여러 선택지와 함께 장단점을 설명해 줬고, 그중 가장 눈에 들어온 것은 WXT였다.

WXT는 Chrome을 비롯한 다양한 브라우저를 지원했고, HMR을 제공해 개발 경험도 좋아 보였다. 무엇보다 Vite 기반이라 React, Vue, Svelte처럼 익숙한 프레임워크를 그대로 사용할 수 있다는 점이 가장 마음에 들었다.

확신이 생기자 더 고민할 이유는 없었다. 기술 스택을 빠르게 결정했고, 곧바로 MVP 개발에 들어갔다.

우선은 아이디어가 실제로 동작하는지만 검증하면 됐다. 그래서 MVP는 아래 기능만 구현하기로 했다.

텍스트를 드래그하면 '담기' 버튼이 나타난다.
'담기' 버튼을 누르면 드래그한 내용이 오른쪽 패널에 저장된다.
패널에 저장된 질문을 클릭하면 채팅 입력창으로 자동 입력된다.
삭제 버튼을 누르면 저장된 질문이 제거된다.

6. 첫 배포, 그리고 개선

첫 번째 MVP는 생각보다 빠르게 완성됐다. AI가 초안을 작성하면, 나는 코드를 읽고 검수하며 세부적인 부분을 다듬는 방식으로 개발을 진행했다.

기능 개발을 마친 뒤에는 AI를 활용해 크롬 웹 스토어에 등록할 아이콘과 소개 이미지를 만들고, 첫 번째 버전을 배포했다.

직접 사용해 보니 부족한 점도 금방 눈에 들어왔다. 저장된 질문을 직접 입력할 수 있는 기능이 필요했고, 저장된 질문을 수정하는 기능도 있으면 더 편리했다. 이후 이 기능들을 추가하면서 사용성을 개선했다.

지원하는 AI 서비스도 점차 늘려 갔다. 처음에는 ChatGPT와 Claude만 지원했지만, 이후 Gemini, Grok, Kimi, DeepSeek까지 지원하도록 업데이트했다.

여러 차례 업데이트를 거쳐 현재는 아래와 같은 형태로 서비스되고 있다.

Claude
ChatGPT
Gemini

7. 개발 후기, 앞으로의 계획

AI가 없었다면 이 프로젝트를 완성하기까지 훨씬 더 오랜 시간이 걸렸을 것이다. 아이디어를 떠올린 뒤 짧은 시간 안에 실제로 동작하는 서비스를 만들고, 눈으로 확인할 수 있었다는 점이 가장 인상 깊었다. 한편으로는 AI의 발전 속도가 놀랍기도 했고, 조금은 두렵다는 생각도 들었다.

요즘은 AI 시대에 개발자가 어떤 역할을 해야 하는지 자주 고민한다. 이제는 단순히 코드를 잘 작성하는 것보다, AI를 효과적으로 활용해 더 빠르게 가설을 검증하고 더 높은 완성도의 결과물을 만들어 내는 능력이 중요해지고 있다고 느낀다.

'질문 서랍'을 만든 이유도 여기에 있다. AI를 조금 더 효율적으로 활용하고 싶었고, 내가 떠올린 아이디어를 실제 서비스로 만들어 사람들이 사용할 수 있도록 배포하는 경험도 해보고 싶었다.

앞으로도 AI를 적극적으로 활용하며 계속 배우고, 개발해 나가려고 한다. 그리고 그 과정에서 '질문 서랍'도 함께 발전시킬 계획이다.

가장 먼저 개선하고 싶은 기능은 질문 정리 기능이다. 현재는 드래그한 내용 뒤에 단순히 '에 대해 자세히 설명해줘'라는 문구를 붙여 저장하고 있다. 하지만 앞으로는 크롬LLM을 활용해 드래그한 내용이 길어질 경우 핵심만 정리된 질문으로 변환해 저장하는 기능을 추가해 볼 계획이다.

계속 발전하는 질문 서랍이 궁금하다면 아래 링크에서 설치해 직접 사용해 볼 수 있다.

2026.07.28 기준, 크롬 LLM을 활용한 질문 정리 기능이 추가되었습니다.