코테 풀 줄 알아도, 말하면서 푸는 건 다른 이야기!
코딩 테스트는 풀 수 있어도, 말하면서 푸는 연습은 혼자 하기 어렵습니다. Recall은 그 경험을 직접 겪어 만든 코딩 테스트 준비용 크롬 익스텐션입니다.
에빙하우스 망각곡선 기반으로 복습 시점을 자동 계산해 알고리즘 문제를 체화하고, AI 면접관과 말로 설명하며 푸는 라이브 코딩 테스트를 연습할 수 있습니다.
취준을 하면서 코딩 테스트가 가장 큰 벽이었습니다.
많은 분들이 "한 문제 30분 고민하고 답지 보라"고 하지만, 저는 그 방식이 잘 맞지 않았습니다. 빠르게 답지를 보더라도 에빙하우스 망각곡선 이론에 따라 반복 복습하는 게 저에게는 더 효과적이었습니다. 문제를 아는 것과, 나중에도 기억하는 것은 다른 얘기였으니까요.
그런데 복습보다 더 큰 문제가 있었습니다.
코테 스터디를 한 적이 있었는데, 스터디가 모의 면접 방식으로 진행되었습니다. 직접 경험해보니 "코테를 푸는 것"과 "말로 설명하면서 푸는 것"은 완전히 다른 능력이라는 걸 실감했습니다. 실제 기업 라이브 코딩 테스트는 후자를 요구하는데, 혼자서는 연습하는 데 명확한 한계가 있었습니다.
그래서 AI 면접관과 함께하는 라이브 코딩 연습 기능을 만들었습니다.
현재 소규모 스터디에서 실사용하며 피드백을 받고 개선 중입니다.
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| 분류 | 기술 |
|---|---|
| Extension |  |
| Frontend |    |
| 상태관리 |  |
| 스타일링 |  |
| 로컬 DB |  |
| 검증 |  |
| AI |   |
| 모노레포 |   |
| 코드 품질 |  |
| 분석 |  |
문제를 풀고 넘어가면 며칠 안에 잊어버립니다. Recall은 1 → 3 → 7 → 14 → 30일 간격으로 복습 시점을 자동 계산해, 오늘 풀어야 할 문제만 대시보드에 모아줍니다.
- 문제 등록 시 다음 복습일 자동 지정
- 복습 완료 시 다음 단계로 진행, 진행 상태 시각화
- 복습 주기 커스터마이징 가능
프로그래머스에서 문제를 열면 Recall이 문제 정보를 자동으로 감지합니다. AI 면접관에게 말로 설명하면서 문제를 풀며 실전 라이브 코딩 테스트를 시뮬레이션합니다.
- 면접관 스타일 선택: 친절 / 보통 / 압박
- 제한 시간 설정: 30분 / 45분 / 60분
- 종료 후 4개 항목 점수 + AI 피드백 제공 (문제 이해 · 소통 능력 · 코드 품질 · 시간 관리)
- AI 제공자 선택: OpenAI GPT-4o-mini / Claude Haiku
면접 이력을 쌓으면 내 성장 흐름과 AI 사용 비용을 한눈에 파악할 수 있습니다.
- 점수 추이 그래프로 실력 변화 확인
- 면접관 스타일별 · AI 프로바이더별 평균 점수 비교
- 세션당 토큰 소비량 및 누적 비용 추적 (
$0.0000단위) - 기간 필터: 최근 10회 / 최근 30일 / 전체
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