[3줄 요약]
AI가 웹 검색 요약만 대충 보고 내용을 채우다 보니, 실제 내 환경과는 다른 엉뚱한 정보를 위키에 적는 걸 발견했습니다.
노트북LM이나 외부 도구(MCP)를 써보려 했지만 사용자 평이 갈리고 설정도 복잡해, 우선 'PC 내부의 검증된 파일'을 진실의 기준으로 삼기로 했습니다.
화려한 신기술보다 내 컴퓨터에 있는 '확실한 데이터'를 믿는 것이 비개발자가 AI를 리딩하는 가장 확실한 방법임을 깨달았습니다.
[인트로: AI가 소설을 쓰고 있었다]
구글 안티그래비티(Antigravity)로 나만의 강의 위키를 만들던 중, 재미있는 현상을 발견했습니다. 에이전트가 아주 당당하게 내 컴퓨터에는 없는 폴더 구조와 단축키를 설명하고 있었거든요. 알고 보니 search_web 도구가 구글 검색 결과의 짧은 요약(Snippet)만 보고, 나머지는 그럴싸하게 상상해서 채워 넣은 것이었습니다. AI의 '지나친 창의력'을 목격한 순간이었죠.
[실전 기록: 기술 이 아닌 '데이터'로 승부하기]
처음에는 기술적으로 해결하려고 했습니다. 요즘 핫하다는 Perplexity를 참고하거나, **노트북LM(NotebookLM)**을 MCP로 연결해 보려고 했죠.
하지만 사람들의 사용기를 찾아보니 생각보다 평이 좋지 않았습니다. 게다가 MCP를 제대로 쓰려면 구글 OAuth 설정 등 복잡한 과정을 거쳐야 하는데, 이제 막 시작하는 비개발자 대상 '기초 강의'에서 다루기엔 배보다 배꼽이 더 큰(과한) 설정이라는 생각이 들었죠.
그래서 "외부 툴로 포장하기 전에, 내가 이미 가진 자료부터 정확히 반영하는 게 순서 아닐까?" 라는 본질적인 고민을 하게 되었습니다. 웹 검색으로 살을 붙이는 건 뼈대가 튼튼해진 다음의 일이니까요.
그래서 방향을 완전히 틀었습니다. "AI가 인터넷을 헤매게 하지 말고, 내가 가진 '진짜 자료'만 보게 하자."
문제 정의: 웹 검색은 깊이가 얕고 부정확하다.
해결책:
화려한 외부 툴(MCP) 의존도를 낮춤.
대신 내 PC에 있는 **검증된 로그 파일(
Context_Handover.md)**과 직접 확인한 로컬 파일을 '팩트'로 주입.웹 검색은 나중에
Context7같은 전문 도구가 정상화되거나, 안티그래비티 브라우저로 직접 문서를 읽게 할 때까지 보류.
결국 **"검증된 자료를 활용해 내 상황에 딱 맞는 강의록을 만드는 것"**이 최우선이라는 결론에 도달했습니다. 개발자가 아니라서 코드를 뜯어고칠 순 없지만, '무엇이 진짜 정보인지' 골라주는 건 사람이 더 잘할 수 있으니까요.
[아루나의 인사이트]
AI는 정말 똑똑하지만, 재료가 부실하면(불정확한 검색 결과) 결과물도 아쉬울 수밖에 없습니다. 비개발자인 제가 할 일은 복잡한 코딩이 아니라, AI의 책상 위에 '정확한 교과서(검증된 자료)'를 올려두는 것이었습니다. 이것이야말로 비개발자가 AI 시대에 가질 수 있는 진짜 경쟁력이 아닐까요? 심층 웹 검색이 가능해질 때까지, 저는 제 PC의 '로컬 파일'들을 가장 신뢰하기로 했습니다.
[FAQ]
Q: 비개발자도 로컬 파일 검증이 가능한가요?
A: 네! 오히려 더 유리합니다. 코드는 몰라도 "내 폴더에 이 파일이 있는지", "오늘 내가 무슨 작업을 했는지"는 내가 제일 잘 아니까요. 그 사실(Fact)을 AI에게 알려주기만 하면 됩니다.
Q: 안티그래비티가 뭔가요?
A: 구글에서 개발 중인 차세대 AI 코딩 에이전트입니다. 저는 이걸로 코딩 공부 대신 '나만의 시스템'을 만드는 실험을 하고 있어요.
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