[실험] NotebookLM에 'BEM 방법론'을 학습시켰더니 생긴 일

안녕하세요! 오늘은 최근 구글 랩스에서 가장 핫한 도구인 NotebookLM을 조금 특별하게 활용해 본 후기를 공유하려고 합니다.

보통 AI에게 "BEM 방식으로 코드 짜줘"라고 하면, 인터넷의 수많은 정보를 짜깁기해서 어설픈 결과를 줄 때가 많죠? 하지만 NotebookLM은 다릅니다. 내가 직접 준 자료(Source)만을 바탕으로 대답하기 때문입니다.

그래서 제가 직접 BEM 공식 가이드와 Airbnb React Style Guide를 학습시켜 보았습니다.

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1️⃣ "가짜"가 없는 AI, NotebookLM

일반 챗봇은 가끔 모르는 것도 아는 척(할루시네이션)을 하지만, NotebookLM은 철저히 내가 업로드한 문서 기반으로만 답합니다.

• 학습 자료: BEM 방법론 공식 문서 링크, Airbnb Style Guide(웹사이트 링크), 나만의 컨벤션 문서.
• 결과: "BEM에서는 이런 경우 수식어(Modifier)를 어떻게 쓰지?"라고 물으면, 제가 올린 문서의 페이지 번호까지 인용하며 정확히 답변해 줍니다.

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2️⃣ 나보다 더 깐깐한 '선생님'의 탄생

가장 놀라웠던 점은 코드 리뷰 기능입니다. 제가 작성한 마크업과 CSS를 올리고 "우리 가이드에 맞게 리뷰해줘"라고 했더니 다음과 같은 피드백을 주더군요.

단순히 틀렸다고 하는 게 아니라, 근거 문서를 대며 지적하니 수긍할 수밖에 없었습니다.

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결론: 이제 공부는 AI와 '함께' 하세요

NotebookLM에 내가 공부하고 싶은 분야의 수준 높은 문서들을 넣어보세요.

• BEM이 헷갈릴 때 물어보는 용도로
• Airbnb 가이드에 내 코드가 맞는지 검사받는 용도로
• 팀원들과 공유하는 컨벤션 백과사전으로

이제 AI는 단순히 코드를 대신 짜주는 도구가 아닙니다. 우리가 더 정확한 원칙(BEM, Clean Code)을 지키며 성장할 수 있게 도와주는 가장 스마트한 학습 파트너입니다.