docs/result-states.md 의 1단계. 어댑터는 이미 구분을 알고 있는데 핸들러가 그 정보를 버리고
있었다(per_source[src] = {"error": 문자열}). 그래서 차단당해 못 본 몰이 화면에서 '그 몰엔 없음'
으로 둔갑했다. 새로 알아낼 정보는 없고, 흘리던 걸 잡아두기만 하면 된다.
- common/enums.py: SourceState 7상태 추가(MATCHED/NO_MATCH/EMPTY/BLOCKED/ENV_BLOCKED/
UNAVAILABLE/SKIPPED). `.confirmed` 프로퍼티로 **'봤다 vs 못 봤다' 경계를 한곳에** 둔다 —
이 경계가 무너지면 나머지 판단이 전부 틀어지므로 흩어놓지 않는다.
- AdapterError.state: 어댑터가 아는 구분을 실어 보낸다. blocked/fatal 은 '어떻게 대응할까'
(회전·재시도)를 위한 값이고 state 는 '사용자에게 뭐라 말할까'를 위한 값이라 쓰임이 다르다.
특히 blocked=False 하나에 결과0건(EMPTY)과 전송실패(UNAVAILABLE)가 섞여 있어 state 없이는
갈라낼 수 없었다. **기본값은 UNAVAILABLE** — 모르면 '못 봤다'가 안전하다(EMPTY 로 두면
확인도 안 한 몰을 '없음'으로 단정한다).
- browser_base: raise 지점 5곳에 상태 부여. 핵심 갈림은 0건 종착 한 곳 —
blocked=False → EMPTY(정말 없다) / blocked=True → BLOCKED(못 봤다).
- _search_round: {"state": ..., "count"|"error": ...} 로 구조화. EMPTY 는 '정상 응답'으로 세어
(confirmed) 쿠팡에 정말 없을 때 잡이 재시도로 낭비되지 않게 한다.
- _finalize_states: 수집만 된 소스를 AI 판정 뒤 MATCHED/NO_MATCH 로 확정한다. 실패 상태는
이미 확정이라 덮지 않는다.
검증(9조합 실측): empty → partial=False(확정) / blocked·env_blocked·unavailable → partial=True.
테스트 12건 추가, 전체 286 passed. 진행 상황은 docs/result-states.md 4절에 기록.
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배송 주체가 다르면(쿠팡 로켓 / 판매자로켓 / 네이버 판매자) 배송비 숫자만으로는 비교가
무의미하다. 그래서 **순위는 지금처럼 상품가**로 두되, 배송 정보는 사후 판단이 가능하도록 남긴다.
실측 조사(섬유유연제·생수 2L, 두 소스):
네이버 배송비무료 / 배송비3,000·3,900·4,500·5,000·8,800·9,000·10,000원 /
내일배송 8.6.(목) 도착 · 오늘출발 · 빠른배송 / **배송비포함 혜택가 N원**(가격비교 카드)
쿠팡 내일(목) 도착 보장 · 와우는 무료배송 ∙ 무료반품 ∙ 새벽도착 / 무료배송 ∙ 오늘출발 /
모레(금) 도착 예정. 뱃지=logo_rocket_filter(로켓)·logo_rocket_merchant(판매자로켓)
- NormalizedProduct.shipping_label: 화면 문구 원문. 같은 '무료배송'이어도 주체·조건
(와우회원·최소금액·새벽도착)이 다른데 숫자·분류로는 그게 사라진다
- 네이버: 배송비 문구 + 도착 정보를 잇는다. **_prices() 안에서 뽑는다** — 가격 노드에서
배송비를 decompose 하기 전에 읽어야 해서(나중에 추가했다가 가격비교 카드에서 라벨이 통째로 빔)
- 쿠팡: 배송 문구가 유틸리티 클래스(fw-text-[14px])에 담겨 셀렉터로 못 집는다 → 텍스트 패턴으로
조각을 모으고, 구분자 없이 붙은 상위 컨테이너("내일(목) 도착무료배송")는 조각 2개 이상을
품은 것으로 판별해 버린다. selectolax 의 node.css("*") 가 자기 자신을 포함해
'자손 매칭' 방식은 못 쓴다(실측)
- price_history.final_shipping_fee/type/label 추가(+마이그레이션). fee 는 0=무료,
NULL=미확인(로켓 조건부) — 둘은 다른 뜻이라 기본값을 두지 않았다
교차 검증(파싱값 vs 카드 원문, 6개 규칙): 네이버 40건·쿠팡 40건 **불일치 0**.
테스트 3건 추가, 전체 231 passed.
'가장 싼 값'과 '실제로 살 수 있는 가장 싼 값'은 다르다. 리뷰·평점이 전혀 없는 오퍼는
재고 없는 미끼가격일 수 있고, 그걸 최저가로 보고하면 사용자는 그 가격에 살 수 없다 —
조금 비싼 정답보다 나쁘다. 판단 근거를 수집해 둔다.
- NormalizedProduct.rating / review_count 추가. 두 소스 모두 카드에 노출하는 값만 담아
교차 비교가 되게 했다. **없으면 None 유지** — '리뷰 0개'와 '리뷰 정보 없음'은 다른 뜻이다
- 네이버: product_grade 의 <strong>평점</strong><em>리뷰수</em>. 텍스트를 통째로 정규식
돌리면 '평점4.7473' 이 4.74/73 인지 4.7/473 인지 못 가르므로 노드로 분리해 읽는다.
'1.7만' 같은 축약은 parse_ko_count 로 푼다(그대로 int() 하면 1 이 된다)
- 쿠팡: 별점은 채워진 별 개수가 아니라 컨테이너 aria-label 에, 리뷰 수는 괄호 텍스트에 있다
- price_history.final_rating/final_review_count 추가(+마이그레이션) → "리뷰 0인 최저가가
몇 %인가"를 SQL 로 물을 수 있다. NULL 과 0 을 구분해야 해서 기본값을 두지 않았다
정렬 점검(사용자 제기): 두 소스 다 정렬 파라미터 없이 **랭킹/추천순**이다(픽스처 가격이
오름차순이 아님으로 확인). 가격순(sort=price_asc)은 차단 없이 동작하고 실측상 더 싼 후보를
찾지만(15,400→10,900), 리뷰·평점 없는 유령상품을 위로 끌어올려 미채택 — 추천순 유지.
신뢰 신호가 쌓이면 "리뷰 N 이상" 가드를 걸고 가격순을 켜는 선택지가 열린다.
e2e: TR-1/TR-2 최저가에 평점 4.89·리뷰 7,314/102,000 이 함께 기록됨. 테스트 5건 추가, 228 passed.
한 DECODO 계정을 여러 워커 프로세스가 나눠 쓰는 전제로 전환한다. 인메모리 장부는
프로세스마다 따로라 (1) 같은 IP 를 동시에 잡고 (2) 한쪽이 태운 IP 를 다른 쪽이 곧바로
집으며 (3) 재시작하면 쿨다운이 통째로 사라졌다.
proxy_port 테이블 = 단일 진실. 상태는 세 시각으로만 표현한다(leased/rest/cooldown_until).
- acquire: 한 UPDATE 안에서 FOR UPDATE SKIP LOCKED 로 후보를 잠그고 임대까지 끝낸다
(잡 큐와 같은 방식 — SELECT 후 UPDATE 로 나누면 그 틈에 다른 프로세스가 같은 행을 집는다)
- 회전은 LRU(last_used_at). 프로세스가 몇 개든 '가장 오래 안 쓴 IP'를 집으므로 전체가
자연히 한 바퀴씩 돈다 → 프로세스별 seed_offset 계산 제거
- 죽은 프로세스 회수: leased_until 만료로 자동 복귀(별도 reaper 불필요)
- 차단·휴식은 전역이라 재시작해도 유지된다
DB 왕복은 비동기라 검색 루프(동기)에서 곧바로 못 한다 → 회전·차단을 pending 에 적어두고
ensure_port(브라우저 재기동 직전, async)에서 한 번에 flush. _close_ctx 에서도 flush 해
종료 시 유실(=태운 IP 를 남이 그대로 집는 상황)을 막는다.
**프로필 슬롯**(services/search/profile_slot): Chrome 은 user_data_dir 당 1 인스턴스다.
예전엔 워커 인덱스로만 갈라서 프로세스 2개면 같은 경로를 잡아 두 번째가 통째로 죽었다
(실측: 잡 3건 중 2건 DEAD, TargetClosedError). 파일 락으로 슬롯을 선점한다 — PID 경로가
아니라 슬롯이라 재시작 시 재사용돼 웜 쿠키(cf_clearance·Akamai)를 버리지 않는다.
검증: 프로세스 2개 동시 acquire 20회 → 중복 배정 0건. 워커 2프로세스 e2e → 잡 3건 모두
DONE(네이버가 삼다수 최저가 획득 8,960 < 13,200). 테스트 14건 추가, 전체 217 passed.
설정이 .env(compose 주입)·config.toml·코드 곳곳의 os.environ 직독 3계층에
흩어져 관리가 어려웠다. TOML 하나로 통합한다(협의 결정).
- 신설 [WorkerConfig](동시성·폴백·프로필·데드라인·유예·Chrome·하트비트),
[AlertConfig](웹훅·쿨다운·임계 10종). [WebServerConfig].api_keys(guard),
[DecodoConfig].ip_request_budget/port_cooldown_sec 추가 — 흩어져 있던
LPS_* env 20여 개를 섹션으로 흡수.
- server_configs 의 env override 계층(DB_*·시크릿·NAVER_KEYS 등) 삭제.
남는 env 는 APP_ENV(부트스트랩)·PROCESS_COUNT/WORKER_CONCURRENCY(실행
스크립트 대화형 입력 전용)·LPS_LIVE(테스트 옵트인)뿐.
- Docker: env 주입 → config.docker.toml 마운트 + APP_ENV=docker.
이미지 무시크릿 유지, 마운트 누락 시 FileNotFoundError 즉시 실패.
.env.example 삭제, config.docker.toml.example 신설.
- negodata 호출부: guard 키를 env 직독에서 [WebServerConfig].lps_api_key
(+기존 관례대로 env override)로 이동.
- 실행 스크립트: 프로필·폴백·예산 프롬프트 제거(toml 소스 안내),
동시성/프로세스 수만 임시 override 로 유지.
- docs 7종·example toml 의 env 표기를 toml 키로 일괄 갱신.
- 전체 145 passed + APP_ENV=docker 로딩·API 기동 스모크 확인.
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기존 ops-monitor 는 임계 초과가 지속되면 30초마다 같은 웹훅을 반복 발송했고
(쿨다운 없음), 해소 여부도 알 수 없었다. 감시 항목도 큐 지표 4종뿐이었다.
- common/alerts.py AlertManager 신설: 룰 키별 상태 관리 — 발화 1회 +
쿨다운(LPS_ALERT_COOLDOWN_MIN, 기본 30분)마다 리마인드, 해소 시 회복
알림 1회. sender/clock 주입으로 네트워크·대기 없이 단위 테스트.
- 워커 ops-monitor 를 AlertManager 로 이관(기존 4룰 유지) + 신규 2룰:
db_pool(풀 포화율 ≥ LPS_ALERT_POOL_PCT 90%) ·
source_fail:<src>(최근 30분 시도 ≥ LPS_ALERT_SOURCE_FAIL_30M(5) & 성공 0
— 쿼터 소진·셀렉터 드리프트·전면 차단 신호).
- DBSessionManager.pool_status(): 전 엔진 합산 checked_out/capacity/pct.
- SearchAdapter 에 시간 윈도우 성공/실패 카운터(recent_stats) — 누적
카운터로는 '최근 30분 성공 0건'을 볼 수 없어 추가. 쿠팡(브라우저)·
네이버(API) 성공/실패 지점에 배선.
- API 자체 풀 모니터: lifespan 백그라운드 태스크(run_pool_monitor) —
대량 폴링으로 풀을 고갈시키는 주범이 API 자신일 수 있다.
/v1/lps/ops 에 pool_checked_out/pool_capacity/pool_pct 노출(스모크 확인).
- 테스트 9건 추가(발화·쿨다운·회복·룰 독립·윈도우 카운터·풀 현황), 전체 135 passed.
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쿠팡 크롤 IP 를 '막힐 때까지' 쓰던 방식을 '막히기 전에 교체'로 전환한다.
- 요청 예산(LPS_IP_REQUEST_BUDGET, 기본 3): IP당 요청 수가 예산에 닿으면
차단 전에 선제 회전. 실측상 5회 부근 차단 이력이 있어 보수적으로 3회.
선제 교체된 포트는 평판이 깨끗해 로테이션 복귀 시 재사용된다.
- 포트 쿨다운(LPS_PORT_COOLDOWN_SEC, 기본 max(sticky,30분)): 차단 감지·
전송오류 포트는 격리하고 _port() 가 건너뛴다. 전 포트 쿨다운이면 만료
임박 포트 사용(가용성 우선). 포트 수는 config 범위에서 동적 산출.
- 차단 재시도 소진 시에도 회전 예약 — 불탄 포트로 다음 검색을 하지 않음.
- ip_session 테이블 신설: 세션마다 요청 수·성공/차단·종료 사유(budget/
block/proxy_error/window/idle/shutdown)를 기록. bot_detection 과 달리
무사 종료도 남아 예산 상한 튜닝의 원천 데이터가 된다(쿼리 database.md).
models.py·migrations·init.sql(lps_db 섹션) 동행 갱신, dev DB 적용 완료.
- 테스트 17건 추가(쿨다운·예산 판정·세션 기록·CRUD), 전체 126 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
몰이 열린 집합이라 와이드 컬럼(gmarket_*, st11_* …) 대신 JSONB 한 컬럼으로 담는다
— 몰 추가 시 마이그레이션 0. naver/coupang/final 3선 컬럼은 그래프 하위호환 유지.
- models: price_history.by_mall JSONB 추가
- crud: record/list 에 by_mall 왕복(json.dumps + CAST jsonb)
- handler: _price_snapshot 에 summarize_by_mall 적재, final 은 소스무관 전체 최저로
- protocol/service: history API 응답에 by_mall 노출
- migrations/2026-07-09: 기존 dev DB 동기화용 ALTER(추적 파일)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
같은 상품 반복 검색 시 최저가를 스냅샷으로 적재 → 네이버/쿠팡/최종 3개 선 그래프.
배치 아님(조회된 상품만, 실제 검색 시각에 기록) — 트래픽/리소스 절약.
- price_history 테이블: product_code·triggered_at(X축)·naver/coupang/final 최저가+상세·outcome
- crud/price_history: record() + list_by_product(시각 오름차순)
- handler: AI 매칭 후 소스별 min + 전체 min 스냅샷 기록(_price_snapshot).
found/not_found 기록, 네거티브 캐시 히트·기술실패는 미기록
- API: GET /v1/lps/products/{product_code}/history → 그래프 데이터(시각 오름차순)
- tests: 스냅샷 계산/기록·조회/핸들러 기록규칙/API → 전체 54/54
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
backend 와 동일한 프레임워크로 lps/ 폴더를 신설한다. 구체적인 도메인
로직(크롤링/오픈API/최저가 산정)은 미정이라 골격만 구성한다.
- FastAPI 부트스트랩(web_main/router) + lifespan·CORS·gzip·로그 미들웨어 + /healthz
- TOML 설정 로더(APP_ENV) + pydantic config + DB env override
- DB 세션 매니저(논리 DB × R/W, service→람다 위임) — 엔진 lazy 라 DB 없이도 부팅
- 공통 응답 규약(gmodel) + ErrorType/DBType/DBWRType
- router→services→crud 계층 컨벤션(services/crud 는 빈 폴더로 자리만)
- 포트 9400(backend 9300·agent 9500 회피), Dockerfile/run_local_server.sh/README
- tests/test_health.py 스모크(healthz, DB 없이 통과)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
