idea-lab: Skill for Claude Code

Fashion Trend — KREAM 인기 트렌드 리포트

키워드의 남/여 인기순 상품을 긁어 이미지가 들어간 트렌드 리포트를 만들고, 주간으로 쌓아 순위 변화를 추적한다.

매주 KREAM을 직접 둘러보며 "요즘 뭐가 뜨나" 확인하던 일을 자동화한다. 인기순(노출 순위)을 인기 신호로 삼고, 거래량은 스테디셀러 편향이 있어 보조로만 쓴다. 같은 키워드를 매주 쌓으면 순위 변화(Δ)가 진짜 트렌드를 드러낸다.

이 워크스페이스의 리서치 트랙(①)의 특화 도구다: 원자료는 30-research/에, 리포트는 60-output/에 남아 다음 아이데이션·기획의 근거가 된다.

⚠️ 크롤링 주의 — robots.txt·이용약관 확인, 과도한 요청 자제, 수집 데이터는 본인 분석용으로만.

워크플로우

Step 1: 입력 확인 + URL 조립

타입: prompt

키워드와 성별 범위를 AskUserQuestion으로 확인한다. 키워드 기본값은 반팔티이며, 사용자가 다른 키워드(후드티·맨투맨 등)를 말하면 그 키워드로 바꾼다.

• 키워드(기본 반팔티) · 성별(남/여/둘 다, 기본 둘 다)
• 날짜는 오늘(YYYY-MM-DD)로 잡는다.

키워드를 URL 인코딩해 정렬별 URL 2개를 만든다:

남성: https://kream.co.kr/search?keyword={키워드}&tab=products&sort=male_popularity
여성: https://kream.co.kr/search?keyword={키워드}&tab=products&sort=female_popularity

Step 2: 수집 (insane-search)

타입: api_mcp

각 URL을 insane-search engine으로 스크래핑해 응답 HTML을 30-research/_raw/에 저장한다. KREAM은 봇 차단 + Nuxt SPA라 일반 fetch로는 안 되므로 insane-search가 필요하다.

mkdir -p 30-research/_raw
cd <insane-search engine 디렉토리>   # ~/.claude/plugins/cache/.../insane-search/.../skills/insane-search
python3 -m engine "<URL>" > <workspace>/30-research/_raw/_raw-{성별}.html 2>/dev/null

insane-search 플러그인이 없으면 설치를 안내한다: /plugin marketplace add https://github.com/fivetaku/gptaku_plugins.git → /plugin install insane-search

Step 3: 파싱 → 상품 표 저장

타입: script

scripts/parse.py로 __NUXT_DATA__를 파싱해 상품 표(마크다운)를 30-research/에 저장한다. 관심/리뷰/거래의 "만·천" 단위 축약은 반드시 실수치로 환산한다(parse.py가 처리) — 누락하면 거래가 최대 1만배 축소되는 버그가 생긴다. 이미지 URL도 상품 카드에서 추출해 함께 저장한다.

python3 .claude/skills/fashion-trend/scripts/parse.py \
  30-research/_raw/_raw-남성.html 남성 {키워드} {날짜} 30-research
python3 .claude/skills/fashion-trend/scripts/parse.py \
  30-research/_raw/_raw-여성.html 여성 {키워드} {날짜} 30-research

→ 30-research/kream-{키워드}-{성별}-{날짜}.md (이미지URL 컬럼 포함). 날짜 파일명 규칙은 주간 추적의 핵심이므로 고정한다. 파일 상단에 출처(KREAM 검색 URL)·수집일이 기록되는지 확인한다 (리서치 원자료 규칙).

Step 4: 분석

타입: prompt