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10 stars 품질 47 트렌드 8NOASSERTION

KREAM 크롤링으로 실시간 패션 트렌드를 수집하고 다크 매거진 스타일 HTML 리포트를 자동 생성하는 Claude Code 스킬

개요

KREAM(크림) 크롤링으로 실시간 패션 트렌드를 수집하고, 다크 에디토리얼 매거진 스타일의 HTML 리포트를 자동 생성하는 Claude Code 스킬. 한 문장만 말하면 — "요즘 인기있는 남성신발" — 카테고리 파싱 → KREAM 크롤링 → 트렌드 분석 → HTML 리포트까지 약 1분 내 완성된다. - — 남성/여성 인기순, 검색, TOP 100 큐레이션 지원 - — 단순 집계가 아닌, 패션 에디터 관점의 인사이트(브랜드 판도, 카테고리 시프트, 가격대 분석, 시즌 인사이트 등) - — 다크 매거진 테마, 모바일 반응형, 상품 카드 그리드 - — Scrapling stealthy-fetch로 보호된 페이지 접근 - — 30초 대기 후 1회 재시도, 실패 시 사용자에게 안내 설치 후 Claude Code를 재시작하거나 새 세션을 열면 스킬이 자동으로 인식된다. Scrapling과 Playwright 브라우저가 필요하다. **하므로 수동 설치는 필요 없다. 수동으로 설치하려면: 설치 후 Claude Code에서 자연어로 부르면 된다. 키워드를 감지해 자동 실행된다. 명확한 의도(카테고리+성별+정렬)가 이미 들어있으면 추가 질문 없이 바로 크롤링 → 리포트 생성으로 진입한다. 결과물은 trend-report/{YYYYMMDD}-{카테고리}.html로 저장되고, 브라우저에서 바로 열어볼 수 있다.

README

fashion-trend

KREAM(크림) 크롤링으로 실시간 패션 트렌드를 수집하고, 다크 에디토리얼 매거진 스타일의 HTML 리포트를 자동 생성하는 Claude Code 스킬.

한 문장만 말하면 — "요즘 인기있는 남성신발" — 카테고리 파싱 → KREAM 크롤링 → 트렌드 분석 → HTML 리포트까지 약 1분 내 완성된다.


Features

  • 실시간 KREAM 랭킹 수집 — 남성/여성 인기순, 검색, TOP 100 큐레이션 지원
  • Claude 기반 트렌드 분석 — 단순 집계가 아닌, 패션 에디터 관점의 인사이트(브랜드 판도, 카테고리 시프트, 가격대 분석, 시즌 인사이트 등)
  • 감각적 HTML 리포트 — 다크 매거진 테마, 모바일 반응형, 상품 카드 그리드
  • 안티봇 우회 크롤링 — Scrapling stealthy-fetch로 보호된 페이지 접근
  • 차단 자동 감지 + 재시도 — 30초 대기 후 1회 재시도, 실패 시 사용자에게 안내

Installation

Claude Code 스킬 폴더에 이 레포를 복사하면 끝.

전역 설치 (모든 프로젝트에서 사용)

git clone https://github.com/fivetaku/fashion-trend.git ~/.claude/skills/fashion-trend

프로젝트 로컬 설치

cd 
git clone https://github.com/fivetaku/fashion-trend.git .claude/skills/fashion-trend

설치 후 Claude Code를 재시작하거나 새 세션을 열면 스킬이 자동으로 인식된다.

의존성

Scrapling과 Playwright 브라우저가 필요하다. 첫 실행 시 스킬이 자동으로 설치하므로 수동 설치는 필요 없다. 수동으로 설치하려면:

pip install "scrapling[all]"
scrapling install

Usage

설치 후 Claude Code에서 자연어로 부르면 된다. 키워드를 감지해 자동 실행된다.

요즘 인기있는 남성신발 알려줘
KREAM에서 여자 가방 인기순 보여줘
남자 스니커즈 트렌드 리포트 만들어줘
요즘 뭐가 인기야

명확한 의도(카테고리+성별+정렬)가 이미 들어있으면 추가 질문 없이 바로 크롤링 → 리포트 생성으로 진입한다.

결과물은 trend-report/{YYYYMMDD}-{카테고리}.html로 저장되고, 브라우저에서 바로 열어볼 수 있다.


How it works

사용자 입력
    ↓
[Step 0] Scrapling 설치 확인 (최초 1회)
    ↓
[Step 1] 의도 파싱 (카테고리/성별/정렬)
    ↓
[Step 2] KREAM URL 조합 + stealthy-fetch 크롤링
    ↓
[Step 3] 마크다운 파싱 → 상품 데이터 구조화
    ↓
[Step 4] (선택) 상위 상품 상세 크롤링 — 프리미엄율 계산
    ↓
[Step 5] Claude가 트렌드 인사이트 작성 + HTML 리포트 생성

자세한 워크플로우는 SKILL.md 참고.


File structure

fashion-trend/
├── README.md           # 이 파일
├── LICENSE             # MIT
├── SKILL.md            # 스킬 본체 (Claude Code가 읽는 프롬프트)
└── scripts/
    ├── setup.sh        # Scrapling 설치 확인/자동 설치
    └── crawl.sh        # KREAM 크롤링 실행 + 차단 감지

Requirements

  • macOS / Linux (Windows는 테스트되지 않음)
  • Python 3.11 이상
  • pip, bash
  • Claude Code CLI

setup.sh는 현재 macOS의 ~/Library/Python/3.x/bin 경로를 우선 탐지한다. Linux/다른 환경에서는 command -v scrapling 폴백을 사용한다.


Disclaimer (중요)

이 스킬은 개인 학습 및 리서치 목적으로만 사용해야 한다.

  • 상업적 이용 및 재배포 금지 — 생성된 리포트에는 KREAM CDN의 상품 이미지와 브랜드 정보가 포함되며, 이에 대한 저작권은 원 권리자에게 있다.
  • KREAM 이용약관 준수 책임은 사용자에게 있다 — 이 스킬은 Scrapling의 stealthy-fetch로 봇 탐지를 우회하지만, 대상 사이트의 ToS 및 robots.txt를 확인하고 준수할 책임은 사용자 본인에게 있다.
  • 과도한 요청 금지 — 스킬은 상세 크롤링 시 요청 간 2초 간격을 기본으로 두지만, 짧은 시간 내 반복 실행은 대상 사이트에 부담을 줄 수 있으므로 자제한다.
  • 법적 책임 — 이 스킬 사용으로 인해 발생하는 모든 법적/윤리적 이슈는 사용자에게 있으며, 이 레포의 작성자는 어떠한 책임도 지지 않는다.

요약하면 — 내가 공부/실험용으로 쓰는 건 OK, 크롤링 결과물을 공개 배포하거나 상업적으로 쓰는 건 NO.


License

MIT


Credits

  • Scrapling — 안티봇 우회 웹 크롤링 프레임워크
  • Claude Code — AI 기반 개발 환경
GitHub에서 전체 README 보기

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