플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 트렌드·커뮤니티·검색 데이터를 사람이 반복 확인해야 했습니다. - 인기 키워드가 실제 구매 수요인지 구분하기 어려웠습니다. - 플랫폼마다 데이터 구조와 접근 정책이 달라 통합 비교가 어려웠습니다. 2) 프로젝트 목표 - 여러 소스의 수요 신호를 하나의 데이터 구조로 통합 - 반복 확인 작업을 정기 실행 가능한 파이프라인으로 전환 - 판매 가능한 서비스 후보를 점수화하고 우선순위
프로젝트 성과
반복 리서치의 자동 파이프라인 전환
수집, 정규화, 점수화, 저장, 리포트 생성을 단일 CLI 실행 흐름으로 통합했습니다.
핵심 기능
멀티소스 수집·정규화·수요 점수화
RSS, 공식 API, 승인된 JSON·Webhook 데이터를 통합하고 중복 제거 후 우선순위를 계산합니다.
진행 단계
요구사항 정의부터 테스트·자동 실행 구성
2026.08
공통 모델, 소스 어댑터, SQLite 저장, 점수화, 반응형 리포트와 정기 실행 구성을 구현했습니다.
프로젝트 상세
한국 시장의 자동화·AI 수요를 여러 소스에서 수집하고, 서비스 상품으로 만들 가치가 높은 항목을 자동 선별하기 위한 대시보드입니다. 소스별 데이터를 공통 모델로 정규화한 뒤 성장률, 구매 의도, 대상 고객, 구현 가능성 등의 신호를 점수화해 종합 순위를 생성했습니다. 수집 결과와 이전 실행 상태는 SQLite에 저장하고, 중복을 제거한 최신 결과를 반응형 HTML 리포트로 출력합니다. Google
