파트 4: 고장 나면 '원시 부품'을 직접 고치세요. AI 시대에 스스로 도구를 유지하는 자립심
요약
AI를 활용해 직접 만든 도구가 웹 UI 변경 등으로 고장 났을 때, 스스로 유지보수하며 자립심을 유지하는 방법을 다룹니다. 파싱 로직을 분리하는 설계 방식과 AI를 이용해 수정된 HTML 요소를 반영하는 구체적인 복구 프로세스를 제안합니다.
핵심 포인트
- 도구의 결함을 전제로 한 격리된 설계(parser.js 분리)의 중요성
- UI 변경 시 DevTools로 새 요소를 확인하고 AI에게 수리를 요청하는 워크플로우
- 코드 문법 암기보다 시스템 전체 구조를 파악하는 능력이 핵심
- AI를 도구 제작을 넘어 유지보수 및 자립을 위한 파트너로 활용
이 글은 원래 e-shikumi-labo에 게시되었습니다.
안녕하세요, e-Shikumi-Labo의 Shin입니다.
이것은 AI를 사용하여 자체 도구를 만들고 독립적으로 유지하는 '체계적 사고(Systematized Thinking)' 시리즈의 마지막 편(파트 4)입니다.
지금까지 저희는 Gemini 채팅 기록을 자동으로 저장하고, 이를 Obsidian에 통합하기 위해 Markdown으로 변환하며, 안전하고 완전히 자동화된 시스템으로 발전시키는 프로토타입을 만드는 과정을 논의했습니다.
마지막 편에서는 웹 데이터를 처리하는 도구를 운영할 때 피할 수 없는 문제인 **'화면 사양 변경으로 인한 다운타임에 대한 대처 방안'**과, AI 시대에 인간이 갖춰야 할 핵심인 **'자립심(self-reliance)'**에 대해 다룰 것입니다.
1. 웹 데이터 추출의 타협점:
이것은 도구의 결함이 아니라, 타인의 플랫폼에 의존하는 한 피할 수 없는 "운명"입니다.
중요한 것은 "절대 깨지지 않는 완벽한 도구"를 찾는 것이 아닙니다. 도구는 깨질 수 있다는 전제를 받아들이고, **"깨졌을 때 어디를 어떻게 고쳐야 하는지 파악하여, 스스로 빠르게 복구할 수 있는 상태를 만드는 것"**입니다.
3. "parser.js"를 활용한 격리된 설계와 AI를 이용한 수리
이번에 제작한 "Chat Saver for Gemini"에서는 화면에서 데이터를 읽어오는 과정 (DOM 파싱 (DOM parsing))을 parser.js라는 독립된 파일로 분리했습니다.
이처럼 통신 처리(content.js)와 파싱 처리(parser.js)를 분리해 두면, Gemini의 화면 디자인이 변경되더라도 parser.js 내부의 지정된 부분(CSS 선택자 등)만 수정하면 됩니다.
UI 업데이트로 인해 작동이 중단되었을 때의 복구 단계
화면 변경으로 인해 작동이 멈춘 경우, 인간이 수행해야 할 작업은 다음과 같습니다:
-
DevTools (검사 도구)로 새로운 요소 확인
Chrome에서 Gemini를 열고F12키를 누르거나 (또는 우클릭 > "검사"), 프롬프트 영역과 응답 영역의 새로운 HTML 구조를 확인하고 복사합니다. -
AI에게 수리 요청
직접 코드를 다시 작성할 필요는 없습니다. 복사한 최신 HTML 요소와 현재 가지고 있는parser.js를 AI에게 전달하고 수정을 요청하세요.
프롬프트 예시:
"Gemini UI 업데이트로 인해
parser.js가 작동하지 않습니다. 현재의parser.js코드와 프롬프트 영역 및 응답 영역의 최신 HTML 요소를 첨부합니다. 이 정보를 바탕으로 선택자(selector) 부분을 수정해 주세요."
직접 코드를 해독하지 못하더라도, 변경된 부분(입력 정보)을 제시하기만 하면 AI가 몇 초 만에 수정된 코드를 내놓을 것입니다.
4. [결론] AI를 제어함으로써 얻는 "자립심"의 의미
이 네 파트 전체를 통해 제가 전달하고 싶었던 것은 단순히 도구를 만드는 방법만이 아니었습니다.
- 파트 1: 코드 구문 (Syntax)을 완벽하게 이해하지 못하더라도, AI에게 맡기면 도구를 만들 수 있습니다.
- 파트 2: 자신의 비즈니스 과제(가독성 문제 등)에 맞춰 메커니즘을 확장합니다.
- 파트 3: AI가 생성한 코드의 위험성(계정 차단 등)을 인지하고 제어권을 가져옵니다.
- 파트 4: 도구가 고장 날 것을 전제로 구조를 준비하고, AI를 사용하여 스스로 유지보수합니다.
JavaScript 구문이나 상세한 코딩 방법을 암기할 필요는 없습니다.
인간에게 정말로 필요한 것은 전체 시스템 구조의 지도—"입력 (화면에서 추출)" -> "처리 (중복 제거)" -> "출력 (GAS로 전송)"—와 데이터 추출 소스에 대한 고려 관점입니다.
이 구조적 지도가 머릿속에 있는 한, AI가 생성한 위험한 코드를 알아차리고 수정을 명령할 수 있으며, 화면이 바뀌더라도 도구를 안전하게 계속 제어할 수 있도록 정확한 지시를 내릴 수 있습니다.
도구에 의해 사용되는 입장에서, AI를 지휘하며 시스템을 운영하는 입장으로.
여러분도 AI와 상호작용하는 올바른 방법을 배우고, 자신에게 최적화된 안전한 시스템을 구축하고 유지할 수 있는 "자립심"을 얻으시길 바랍니다.
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