Gemini 2.5 Flash를 활용한 브라우저 확장 프로그램 북마크 자동 정리 솔루션 개발기

핵심 기술

Gemini 2.5 Flash의 무료 티어를 활용하여 브라우저 확장 프로그램의 북마크 자동 정리 기능을 개발했습니다. AI를 통해 북마크의 콘텐츠를 분석하여 태그를 지정하고, 이를 기반으로 계층적 폴더 구조를 생성하는 방식입니다.

기술적 세부사항

• 기능 구현: 북마크를 자동으로 분류하고 해당 폴더에 저장하는 '원클릭 북마크 정리' 기능 개발.
• AI 활용: Gemini API를 두 번 호출하여 북마크에 대한 태그 생성(Tagging)과 태그를 더 넓은 범주로 묶는 분류(Categorization)를 수행.
  • 태그 생성 프롬프트: 웹 링크의 URL, 제목, 키워드를 기반으로 콘텐츠의 핵심 주제를 나타내는 1~2개의 구체적인 영어 태그를 추출하도록 지시.
  • 분류 프롬프트: 추출된 태그들을 기능이나 목적에 따라 그룹화하고, 각 그룹에 명확하고 간결한 범주 이름을 부여하도록 지시.
• 개발 절차: 백엔드에 Gemini API 호출을 위한 두 개의 엔드포인트 구현. 프론트엔드(브라우저 확장 프로그램)는 최대 30개의 링크를 배치로 서버에 전송하여 처리.
• 폴더 구조화: 분류된 태그를 상위 폴더, 개별 태그를 하위 폴더로 사용하여 북마크를 정리. 최적화로 하나의 북마크만 포함된 폴더는 상위 폴더에 병합하는 방안 제시.

개발 임팩트

• 생산성 향상: 수백 개의 북마크를 수동으로 정리하는 데 드는 시간을 획기적으로 단축하여 개발자의 작업 효율성 증대.
• AI 통합 경험: 개인 개발자가 AI 기술을 실제 제품에 통합하는 과정을 공유하며 실질적인 인사이트 제공.

커뮤니티 반응

• AI 결과의 변동성: AI 출력의 일관성이 예상보다 낮아, 안정적인 결과 도출을 위해 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 강조. 개발자가 예측 가능한 코드 실행과는 다른 AI의 특성에 대한 적응 필요성을 언급.
• 프롬프트 엔지니어링 공유 요청: AI 스킬 향상을 위해 커뮤니티의 프롬프트 엔지니어링 팁 공유를 독려.