개발자라면, 검색 시간 62% 줄인 ‘이 툴’을 무조건 써야 한다

들어가며

개발할 때 제일 자주 하는 일이 뭘까요? 저는 단연코 검색이라고 생각합니다.

새로운 기술 도입할 때, 에러 로그 해결할 때, 심지어 발표 준비나 브랜딩 콘텐츠 쓸 때도 결국엔 해외 문서나 여러 아티클을 뒤지게 되죠.

그럴 때마다 보통은 GPT나 클로드에 물어보면서 요약이나 번역을 함께 쓰는데…
솔직히 귀찮습니다.
한 번 물어보려면 페이지에서 복사해서 붙여넣고, 다시 답을 확인하고, 또 출처를 열어보고 — 이걸 하루에도 수십 번 반복하니까, 작은 컨텍스트 스위칭이 계속 쌓여서 집중력이 금방 바닥나더라고요.

게다가 가끔은 할루시네이션이 섞인 답이 돌아올 때도 있어서 “이게 맞나?” 싶어 다시 검증하느라 시간을 더 쓰게 됩니다. 결국, 요약하려고 쓴 시간보다 검증 시간이 더 길어지는 경우도 있었어요.

그런데 얼마 전, 이 모든 문제를 한 번에 해결해주는 방식을 발견했습니다.
별도 창을 열 필요도 없고, 문서 읽다가 바로 그 자리에서 물어보고, 정확한 답을 출처와 함께 받아볼 수 있죠.

이걸 회사 업무 및 강의준비, 취업 컨설팅 운영에 같이 써봤는데, 진짜로 생산성이 미쳤습니다.
이전에 지도를 보며 길을 찾던 느낌이라면, 지금은 네비게이션 옆에 두고 운전하는 것 같달까요.

오늘은 제가 그 방식을 어떻게 활용하고 있는지,
그리고 왜 “검색 시간이 62% 줄었다”고 말할 수 있는지 그 얘기를 자세히 해보려 합니다.

Comet을 써야 하는 이유 (개발자에게 특히 좋은 이유)

처음엔 솔직히 이런 생각이 들었어요. “그냥 브라우저에서 GPT 띄워놓고 쓰면 되는 거 아니야?”

저도 그렇게 생각했는데, 막상 직접 써보니 완전히 달랐습니다. 검색하고, 읽고, 요약하고, 정리하는 과정이 한 번에 이어지는 경험. 이게 진짜 압도적으로 편했어요.

단순히 ‘GPT가 붙은 브라우저’가 아니라, ‘검색-읽기-정리’가 하나로 이어지는 완전히 새로운 작업 흐름이었어요. 제가 실제로 써보면서 느낀 세 가지 포인트는 이렇습니다.

기존의 검색 루틴을 완전히 뒤엎는 학습 생산성

개발자라면 매일 새로운 기술이나 도구를 학습해야 하잖아요.
보통은 이렇게 흘러갑니다.

문서 읽기 → 궁금한 점 생김 → 새 탭 열기 → 검색 → 다시 원래 문서로 돌아오기

이 과정을 하루에도 몇십 번 반복합니다. 저는 주로 해외 개발 문서를 참고하는데, 그때마다 번역이 애매해서 GPT나 클로드에 복붙하고, 다시 확인하고, 또 문서로 돌아가고… 이게 은근히 피로합니다.

그런데 Comet에서는 이게 다 한 번에 해결돼요.
새 탭을 열 필요 없이, 바로 그 페이지 위에서 AI 어시스턴트에게 질문하면 됩니다. 예를 들어, 영어 주소 입력해야 할 때 굳이 변환 사이트를 찾을 필요 없이 “이 주소 영어로 바꿔줘” 하면 끝.

또, 기존 GPT 웹검색은 결과가 너무 축약되거나 할루시네이션이 섞여서 결국 출처를 다시 검증해야 했는데, Comet은 일단 관련 키워드 기반으로 웹페이지를 정확히 추려줍니다. 그다음엔 그 페이지 안에서 바로 “이 부분 요약해줘”, “여기서 핵심만 정리해줘” 이렇게 물어볼 수 있어요.

가장 인상 깊었던 순간은 잡플래닛 기업 후기 50개를 읽어야 할 때였어요. 예전 같으면 몇십 분은 걸렸을 내용이, “이 회사 리뷰를 기반으로 장단점 요약해줘” 한 문장으로 끝나더라고요. 심지어 실제 리뷰 내용을 바탕으로 요약해서 정보의 신뢰도도 꽤 높았어요.

덕분에 정보 파악 속도가 체감상 2배는 빨라졌고, 하루 종일 문서 열고 닫던 루틴에서 완전히 벗어날 수 있었습니다.

정보의 정확도와 신뢰도

AI를 써본 사람이라면 다 공감할 거예요. 가끔은 “이게 진짜 맞는 말인가?” 싶은 답이 돌아오죠. 할루시네이션 한 번 터지면, 신뢰가 바로 무너집니다. 결국 그 뒤엔 또 검증하느라 시간이 두 배로 걸리고요.

저도 실무에서 그랬어요. GPT가 요약해준 내용을 믿고 진행했다가, 막상 공식 문서를 다시 보니 중요한 옵션 하나가 빠져있거나 설명이 틀린 경우가 여러 번 있었죠. 그래서 항상 “출처를 직접 확인하는 습관”을 들이게 됐습니다.

근데 Comet은 이 부분이 정말 다릅니다. 모든 답변 아래에 참고한 사이트 출처가 명시돼요. Stack Overflow, GitHub Discussions, 공식 Docs 등 어떤 문서를 근거로 요약했는지가 투명하게 표시되죠. 결국 “정보의 신뢰도”를 제가 스스로 판단할 수 있게 된 거예요.

이게 단순히 편하다는 차원이 아닙니다. ‘정보 검증’이라는 리스크가 사라진다는 건, 개발자 입장에선 심리적 피로도가 크게 줄어든다는 뜻이에요.

예를 들어 이런 식이에요.

“NestJS에서 ConfigService를 커스텀해서 주입할 때 주의할 점 알려줘.” 이 질문을 하면, Comet은 Stack Overflow의 특정 답변이나 공식 문서의 일부를 근거로 바로 정리해줍니다. 그리고 답변 맨 아래에는 “참조: StackOverflow / NestJS Docs” 식으로 링크가 남아요.

이렇게 되면 확인도 쉽고, 무엇보다 “AI가 아무 말이나 한 게 아니라는 확신”이 생기죠. 그 덕분에 요즘은 GPT보다 Comet을 더 자주 열게 됐습니다.

저는 이제 이걸 “AI기반 검증형 학습 환경”이라고 부르고 싶어요. AI가 알려주는 내용을 곧이곧대로 믿는 게 아니라, AI가 검증 가능한 정보를 효율적으로 정리해주는 파트너가 되는 느낌이랄까요.

흐름이 자연스럽고, 맥락이 끊기지 않는다

개발자라면 누구나 겪어봤을 겁니다. 탭 20개쯤 열어놓고, “아까 이거 어디서 봤지?” 하면서 정신없이 오가던 그 상황요.

회사 일 하면서 기술 리서치나 문서 검토를 하다 보면 하나의 주제를 파다가도 계속 새로운 궁금증이 생깁니다. API 문서를 읽다가 다른 버전 비교가 필요해지고, 그걸 찾으려 새 탭을 열고, 다시 돌아오면 “내가 뭘 보고 있었더라…” 하고 멍해지는 거죠.

이게 바로 컨텍스트 스위칭 지옥이에요. 작은 전환이 쌓일수록 집중력은 바닥나고, 생산성은 체감상 절반 이하로 떨어집니다.

그런데 Comet을 쓰면, 이 문제가 거의 사라집니다.

가장 큰 이유는, 탭 간의 맥락(문맥)을 그대로 이어서 가져갈 수 있기 때문이에요. 예를 들어 한 탭에서 “Next.js vs Remix 성능 비교”를 하다가, 다른 탭으로 넘어가 “우리 팀 서비스 구조에 어떤 게 더 적합할까?”라고 물으면 이전 대화 내용을 기반으로 자연스럽게 이어집니다.

다시 말해, 설명 반복이 필요 없습니다. “내가 아까 말한 그 프로젝트 말인데…” 이런 맥락 설명 없이, 대화의 흐름이 쭉 이어지는 거죠.

실무에서는 이게 진짜 큽니다. 보통 한 번 리서치할 때 탭을 10개 넘게 띄워두는데, Comet에서는 주제별로 탭을 나누고, 각 탭 안에서 대화형으로 학습 맥락을 유지할 수 있어요.

문서들을 빠르게 요약하고, 필요한 부분들을 학습하면서도 여러 문서를 오갈 수 있게 됩니다. 문서별로 검토해서 내가 종합하는게 아니라, Comet이 하나의 탭 안에서 내가 필요한 부분들만 기억해서 요점만 알려주는 느낌이에요.

덕분에 지금은 “탭이 많다”는 게 피로하지 않습니다. 이전에는 탭이 많을수록 머리가 복잡했는데, 이제는 오히려 정리된 작업 공간처럼 느껴집니다.

저는 이걸 “흐름이 끊기지 않는 학습”이라고 부르고 싶어요. AI가 단순히 답을 주는 게 아니라, 제가 학습하고 있는 맥락 전체를 기억해주는 느낌이랄까요.

덕분에 하루 일과 중 리서치에 쓰는 시간이 절반 가까이 줄었고, 무엇보다 집중력 소모가 확실히 덜합니다. ‘탭을 닫는 순간 머리도 비워지는 느낌’이 사라졌어요.

실전 꿀팁: 개발자 업무 루틴에 100% 활용하기

AI 브라우저가 아무리 좋아도 “그래서 이걸 어떻게 써야 나한테 도움이 되는데?” 이 포인트가 없다면, 결국 손이 안 가죠.

저는 Comet을 ‘일상적인 리서치 시간’을 줄이는 데 집중해서 활용하고 있습니다. 특히 아래 두 가지 상황에서 체감이 확실했어요.

1️⃣ 기술 검토용 — 기술 비교, 도입 결정 속도 두 배

새로운 기술을 검토할 때마다 문서부터 블로그, GitHub, 레딧 토론까지 끝없이 이어지는 검색의 늪에 빠집니다. 여러가지 선택지를 놓고, 장단점을 비교하며 어떤 것이 가장 적합할지 선택하는 일은 꽤나 어려워요.

실제 예시로, 얼마전 사용하는 프레임워크 버전 업그레이드를 진행했는데요. 어떤 변경사항이 이슈가 될지 알 수 없는 상황이었죠. 큰 장애로 이어질 수 있었기 때문에 그저 AI만 믿고 업그레이드를 진행할 수도 없었습니다.

“Rails 7.2에서 뭐가 바뀌었는지” 확인하려면 릴리즈 노트를 열고, 이전 버전과 비교하고, 변경점이 실제 코드에 어떤 영향을 주는지도 일일이 찾아봐야 하죠.

Comet에서는 이게 훨씬 간단합니다. 공식 문서를 열어놓은 상태에서 “7.1과 7.2의 주요 변경점만 정리해줘.” 라고 물어보면, 관련 섹션을 기반으로 핵심만 추려줍니다.

심지어 “이 변경이 서비스 배포 시 어떤 영향을 줄 수 있을까?”처럼 좀 더 실무적인 질문도 바로 이어서 할 수 있죠. 덕분에 기술을 검토하고 도입 여부를 판단하는 데 걸리는 시간이 기존의 절반 수준으로 줄었습니다.

결정적으로, 관련 링크와 문서 출처가 그대로 남기 때문에 팀원들에게 공유할 때도 “이건 GPT가 요약한 거야”가 아니라 “이건 공식 문서 기반으로 정리된 내용이야.” 라고 확신 있게 전달할 수 있었어요.

2️⃣ 면접 준비용 — 회사 리서치 시간을 압도적으로 줄이는 법

면접 준비를 하다 보면 지원하려는 회사의 기술스택, 문화, 실제 개발팀 분위기를 가능한 한 빨리 파악해야 합니다. 그래서 잡플래닛 후기, 기술 블로그, 뉴스 기사, 채용공고까지 모두 들여다보게 되죠.

예전엔 이걸 다 탭으로 열어두고, 하나씩 읽고 정리하느라 2~3시간이 훌쩍 갔습니다. 그런데 Comet을 쓰면 이게 한 번에 끝나요.

“이 회사 관련 뉴스 기사랑 기술 블로그, 잡플래닛 후기에서 주요 키워드와 공통된 특징만 요약해줘.”

이렇게 물어보면 각 페이지의 실제 콘텐츠를 바탕으로 장점·단점을 정리해서 보여줍니다. 예를 들어,

결국 면접 준비 과정에서 “정보 수집”보다 “답변 준비”에 훨씬 더 많은 시간을 쓸 수 있게 된 거예요. 

제가 실제 활용하는 방법을 예시로 넣어봤는데요. 그 이외에도 적용할 수 있는 곳은 무궁무진합니다. Comet을 단순한 브라우저가 아니라 ‘개발자의 리서치 도우미’로 생각하면, 활용할 수 있는 영역은 훨씬 넓어요.

마무리하며

요즘 개발자 커리어를 보면, 결국 ‘얼마나 빠르게 배우고 적용할 수 있느냐’가 경쟁력이잖아요. 기술은 하루가 다르게 변하고, 그만큼 새로운 걸 익히는 시간은 점점 더 짧아지고 있고요.

그래서 저는 요즘 “내가 얼마나 오래 일하느냐”보다 “얼마나 효율적으로 배울 수 있느냐”가 더 중요하다고 생각합니다.

Comet을 써보면서 느낀 건, 이건 단순히 브라우저가 아니라 ‘일하는 프로세스 자체를 업그레이드해주는 도구’라는 거예요. 탭을 넘나들며 찾던 정보가 이젠 바로 옆에서 대화처럼 이어지고, 검증도, 요약도, 비교도 모두 한 흐름 안에서 끝나니까요.

덕분에 요즘은 어떤 업무가 들이닥쳐도,
전처럼 걱정돼서 미리 준비하거나, 야근을 미리 각오하는 일이 없어졌습니다.

그래서 이렇게 말하고 싶어요.

개발자라면, Comet을 꼭 한 번 써보세요. 그 한 번이, 당신의 집중력과 시간을 통째로 되돌려줄지도 모릅니다.

[👉 지금 검색시간 62% 줄이기]