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>
파이프라인의 비워둔 슬롯(이상치 뒤·top-N 앞)에 OpenAI 유사도 판정을 결합.
"스탠리 텀블러" 검색 시 빨대마개·커버 등 호환 액세서리가 최저가로 올라오던
문제를 해결한다(기계적 최저가 → 같은 상품 최저가).
- ai/similarity: SimilarityJudge(OpenAI structured output). 액세서리/부품/다른규격 불일치 판별
- pipeline/core: apply_filters + rank_result 로 분리(AI 를 그 사이에 끼움), run_price_pipeline 동작 불변
- handler: judge 주입 시 ai_match STAGE 추가(필터 후 후보만 판정 → 토큰 절약), 미주입 시 생략
- worker_main: OPENAI_API_KEY 있으면 판정 ON
- requirements: openai / tests: fake judge 필터링 검증 → 전체 32/32
- 라이브: '스탠리 퀜처 887ml' → ai_match(60→15) → 실제 텀블러 top-6(액세서리 제거)
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네이버 쇼핑 오픈API 어댑터(크롤링 불필요) + 핸들러를 다중 소스로 확장.
쿠팡(브라우저)+네이버(API)를 동시 검색·병합해 교차 최저가를 뽑는다.
- search/naver/adapter: httpx + 오픈API + 키 로테이션(429/403 순환), .env 키 로드
- search/naver/transform: 순수 변환(태그/엔티티 정리, lprice). 가격비교(catalog) lprice 는
'여러 판매자 중 최저가'라 최저가 솔루션엔 핵심 → 유지
- handler: asyncio.gather 동시 검색 + 소스별 실패 격리(일부 죽어도 결과) + 전체 실패 시 잡 실패
- worker_main: adapters={coupang, naver}
- tests: 네이버 변환 + 병합/실패격리/전체실패 4건 → 전체 31/31
- 라이브: 쿠팡30+네이버30 병합 top-N 최저가(소스 라벨 포함)
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검색 결과를 실제 최저가로 정제하는 파이프라인을 핸들러에 결합한다.
검색→필터→이상치→정렬→top-N. AI 유사도 판정 슬롯은 비워둠(키 대기).
- pipeline/filters: keep_only_mall·filter_out_malls·filter_by_price_band(요청 현재가 기준 targeted 컷)
- pipeline/outliers: IQR 기반 이상치 제거(z-score 대신 — 분포 가정 없음, stdlib만)
- pipeline/core: STAGE in/out 관측 로깅 + top-N 최저가(레퍼런스 pipeline_log 계승)
- handler: 검색→run_price_pipeline 결합, 요청 price 를 밴드 기준으로 사용
- tests: 정렬/IQR(극단 저·고가 제거)/밴드/mall/빈입력/STAGE/실 fixture 7건 → 전체 27/27
- 라이브 확인: 스탠리 텀블러 40건→top-5 최저가, STAGE 카운트 노출
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
큐를 실제로 돌린다: 적재 → 워커 claim → 핸들러 실행 → 결과 저장 → DONE.
API(적재)와 워커(소비)를 분리 프로세스로(코드베이스 공유, 독립 스케일).
- worker/notify: 전용 asyncpg LISTEN 리스너. enqueue 에서 pg_notify → 유휴 워커 즉시 기상(폴링 제거)
- worker/runner: Worker(claim→처리, 처리중 heartbeat 로 lease 갱신, complete/fail) + run_reaper
- worker/handlers: job_type 별 핸들러(주입식). SEARCH=소스 어댑터 검색→정규화 결과
- worker_main: API 분리 워커 진입점(브라우저 무거워 기본 동시성 1)
- job_crud.enqueue: 삽입 시 pg_notify (중복 스킵 시엔 미발생)
- tests: drain→DONE·실패→재시도→dead·reaper 회수 후 재처리·NOTIFY 기상 4건 (전체 20/20)
- 라이브 E2E 확인: 적재→워커가 실제 쿠팡 검색(8건)→DONE
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
