① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
IT 인프라 운영 일을 하면서 정보처리기사 실기를 준비하고 있습니다. 교대근무라 공부 시간이 들쭉날쭉해서 강의를 처음부터 끝까지 듣기는 어려웠어요. 출근 전이나 근무 사이에 짬이 날 때 문제 몇 개 푸는 게 제 공부의 대부분이었습니다.

그렇게 공부하다 보니 불편한 점이 계속 보였습니다. 내가 어떤 유형에 약한지 한눈에 안 보였고, 틀린 문제는 따로 정리하지 않으면 그냥 지나갔습니다. 폰으로 풀던 걸 집에 와서 PC로 이어 풀기도 애매했고요.

처음엔 ChatGPT에게 “SQL 문제 10개만 내줘” 하는 정도였어요. 그러다 '이럴 거면 내 공부 방식에 맞는 걸 아예 만들면 되지 않나?' 싶었습니다. 그렇게 시작한 게 개인용 학습 웹앱 JEONGCHEOGI입니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT와 Claude를 같이 썼습니다. 처음엔 AI 하나에게 기획부터 코딩까지 다 맡겼는데 금방 꼬였어요. 대화가 길어지면 앞에서 정한 걸 잊어버렸고, 자기가 짠 코드의 버그는 잘 못 찾더라고요.

그래서 역할을 나눴습니다. 학습 구조, 28일 계획, 필요한 기능 같은 큰 그림은 ChatGPT와 정리했어요. 문제풀이, 채점, 오답 관리, 진행 상태 저장 같은 실제 기능은 코딩용 AI에게 맡겼습니다. 결과물이 나오면 개발에 참여하지 않은 다른 AI를 새 대화로 열어 코드와 테스트 결과를 검토하게 했어요. 일종의 감사 담당인 셈이죠. 작업 지시, 결과, 검토 기록은 모두 GitHub에 Markdown 문서로 남겼습니다.

제 역할은 무엇을 먼저 만들지 정하고, 나온 결과물이 공부에 실제로 쓸 만한지 직접 써보면서 판단하는 거였습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
지금은 비공개 베타 테스트를 하고 있습니다. 진단 테스트를 보고 28일 학습 계획을 받는 것부터 유형별 문제풀이와 채점, 틀린 문제 다시 보기, 약한 영역 복습, 풀던 곳에서 이어 풀기까지 돼요. 폰과 PC 둘 다에서 쓸 수 있습니다.

순탄하지만은 않았어요. 학습 기록이 기기 간에 제대로 동기화되지 않는 문제로 한동안 고생했습니다. 증상과 테스트 로그를 AI에게 그대로 보여주면서 원인을 하나씩 좁혀가며 고쳤어요.

아직 이걸로 점수가 올랐는지, 합격에 도움이 되는지는 모릅니다. 검증은 이제부터예요. 다만 AI를 쓰는 방식은 확실히 달라졌습니다. 예전엔 물어보면 답해주는 도구였다면, 지금은 일을 나눠 맡기는 팀처럼 쓰고 있어요.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
핵심은 ‘AI가 만든 걸 다른 AI가 검사하게 한다'입니다. 코드를 짠 AI에게 같은 대화에서 "버그 없지?"라고 물으면 대체로 괜찮다고 답해요. 그래서 검토는 꼭 다른 모델에게 새 대화에서 맡겼습니다. 문제가 나오면 고치고, 다시 테스트하는 과정을 반복했어요.

또 하나는 문서입니다. AI는 대화가 끊기거나 모델이 바뀌면 앞의 맥락을 다 잃어버리잖아요. 매번 처음부터 설명하기가 너무 번거로워서 문서 세 개를 만들었습니다. TASK.md에는 이번에 할 일을, HANDOFF.md에는 지금까지 한 일과 넘겨줄 내용을, AUDIT.md에는 검토 결과를 적어요. 새 대화를 시작할 때마다 이걸 먼저 읽게 했습니다. 사람끼리 인수인계하는 것과 같은 방식이에요.

해보니 AI 성능보다 일을 어떻게 나눠 맡기고 결과를 어떻게 확인하느냐가 더 중요했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 저도 개발이 본업은 아닙니다.