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DB 없는 모듈형 CLI 기반 자동화 리서치 파이프라인 구축
Why I built a CLI to automate web research instead of relying on browser tabs
AI 요약
Context
웹 리서치 과정의 반복적인 데이터 수집 및 정제 작업으로 인한 생산성 저하 발생. 기존 LLM 채팅 도구의 반복 수행 능력 부재와 단순 Scraping 스크립트의 구조적 데이터 추출 한계를 극복하기 위한 전용 파이프라인 필요성 대두.
Technical Solution
- Main, Scraper, Analyzer, Notifier, ConfigManager로 역할을 분리한 Modular Architecture 설계로 컴포넌트 간 결합도 최소화
- Readability-lxml 기반 추출 실패 시 BeautifulSoup 기반의 Structural Pass로 전환하는 Fallback Parsing 전략 적용
- Provider-specific 함수를 Router로 통합하여 Gemini, OpenAI, Claude 등 서로 다른 API 규격을 단일 Interface로 추상화
- 키워드 밀도 및 위치 가중치 기반의 Sentence Scoring 알고리즘을 통한 Offline Summarization 로직 구현
- SQLite 대신 Timestamped Markdown 및 JSON 파일 시스템을 채택하여 Schema 관리 및 Migration 비용 제거
- 스케줄링 기반의 Loop Mode 및 외부 Webhook 연동을 통한 실시간 모니터링 체계 구축
실천 포인트
- 데이터 규모가 작고 정형화된 설정이 주를 이룬다면 DB 도입 전 파일 시스템 기반 저장소 검토 - 외부 API 연동 시 Provider 계층을 추상화하여 벤더 종속성 제거 및 교체 가능성 확보 - 정형 데이터 추출 실패를 대비해 단순-정밀 순의 다단계 Parsing Fallback 전략 수립 - 복잡한 스크립트 작성 전 기능별 파일 분리를 통한 단일 책임 원칙(SRP) 준수