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
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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
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