# task-570.1 완료 보고서

> 팀: dev2-team | 팀장: 오딘 | 작업일: 2026-03-15

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## SCQA 보고서

**S**: 제이회장님이 크롤링 기능이 필요한 프로젝트(InsuWiki, 보험 데이터 등)를 예정 중이며, 현재 시스템은 browser.py(184줄, Playwright CDP 래퍼) + WebFetch(Claude Code 내장)로 기본 수준의 크롤링만 가능하다.

**C**: browser.py는 안티봇 우회 기능이 전무(0단계)하여 봇 탐지 사이트에서 즉시 차단되며, HTML 파싱/셀렉터/프록시/재시도/병렬처리 등 고급 기능이 없다. Scrapling(v0.4.2, 6,000+ lines) 라이브러리는 3단계 안티봇 우회(TLS/Browser/Stealth) + Smart Matching + Spider 프레임워크를 제공하여 이 격차를 메울 수 있다.

**Q**: Scrapling의 어떤 기능을 어떤 방식으로 도입하면 우리 크롤링 시스템을 고도화할 수 있는가?

**A**: 소스코드 직접 분석 결과, **35개 도입 가능 기능**을 식별했다. 즉시 적용 가능한 Phase 1(browser.py 스텔스 플래그 + 리소스 차단)은 반나절이면 구현 가능하며, 전체 5 Phase 로드맵으로 4-5일 내 Scrapling 기반 고급 크롤링 시스템 구축이 가능하다. 보험 데이터 정기 크롤링에는 Scrapling 직접 사용(Spider + Smart Matching)을, 단순 페이지 수집에는 browser.py 스텔스 강화를 권장한다.

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## 작업 내용

### 수행 사항
1. Scrapling GitHub 레포 클론 + 전체 소스코드 직접 분석 (README만이 아닌 6,000+ lines 코드 분석)
2. 3명 팀원(토르/미미르/헤임달) 병렬 분석 수행
   - 토르: Fetcher 시스템 + 브라우저 엔진 + 안티봇 우회 기법 (20개 파일)
   - 미미르: Parser + Custom Types + Smart Matching + Storage + AI (14개 파일)
   - 헤임달: Spider + Toolbelt + Benchmarks + Agent Skill (20개 파일)
3. 기존 browser.py(184줄)와의 비교 분석 (18개 항목 비교표)
4. 전체 도입 가능 목록 작성 (35개 항목, 8개 카테고리)
5. 스킬 고도화 로드맵 설계 (5 Phase)

### 핵심 발견 사항

**파싱 영역 (6개 항목)**:
- lxml 기반 고속 파서 (BS4 대비 3-10x 빠름)
- CSS/XPath 셀렉터 (Scrapy 호환 ::text, ::attr 확장)
- TextHandler 체이닝 API, find_similar() 유사 요소 자동 탐색

**안티봇 영역 (8개 항목)**:
- STEALTH_ARGS: 38개 Chrome 플래그 (즉시 차용 가능)
- curl_cffi: JA3/JA4 TLS 핑거프린트 위장
- Patchright: Playwright 포크, navigator.webdriver 패치
- Cloudflare 4타입 Challenge 자동 솔버
- browserforge: OS별 실제 브라우저 헤더 생성

**Smart Matching (4개 항목)**:
- 요소 fingerprinting: tag/attributes/path/parent/siblings/children 7차원
- difflib.SequenceMatcher 기반 다차원 유사도 계산 (0~100%)
- SQLite WAL 모드 + RLock 영속 저장소
- 구조 변경 시 자동 재탐색 (relocate 알고리즘)

**Spider 시스템 (6개 항목)**:
- anyio TaskGroup 기반 병렬 크롤링 (최대 50탭 동시)
- PriorityQueue + SHA-1 중복 필터
- pickle 기반 체크포인트 자동 저장 (5분 주기)
- 다중 세션 관리 (HTTP/브라우저/스텔스 동시)

### 전략 권장

| 시나리오 | 권장 전략 |
|---------|----------|
| 보험 데이터 정기 크롤링 | Scrapling 직접 사용 (Spider + Smart Matching) |
| 단일 페이지 수집 | browser.py 스텔스 강화 (A-1~A-4) |
| Cloudflare 보호 사이트 | StealthyFetcher 직접 사용 |
| AI 에이전트 크롤링 | Scrapling MCP 서버 활용 |

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## 산출물

| 파일 | 경로 | 설명 |
|------|------|------|
| 분석 보고서 | `memory/research/scrapling-analysis.md` | 전체 구조 분석 + 35개 도입 가능 목록 + 비교표 + 로드맵 |
| 완료 보고서 | `memory/reports/task-570.1.md` | 본 문서 |

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## 셀프 QC

- [x] 1. 이 변경이 다른 파일에 영향을 미치는가? → 영향 없음 (리서치 + 분석 + 설계 작업, 코드 변경 없음)
- [x] 2. 엣지 케이스는? → Scrapling의 보안 리스크 기능(Cloudflare 솔버 등) 명시적 경고 표시 완료
- [x] 3. 작업 지시와 정확히 일치하는가? → 소스코드 직접 분석(README 아님), 전체 도입 가능 목록(Top N 아님), 스킬 고도화 설계 모두 포함
- [x] 4. 에러 처리와 보안? → 안티봇 기법의 법적 리스크, patchright 의존성 리스크 명시
- [x] 5. 테스트가 모든 경로를 커버하는가? → 리서치/분석 작업으로 테스트 대상 없음

### 발견 이슈 (Zero Issue Red Flag 대응)

1. **Scrapling v0.4.2는 Beta**: 프로덕션 안정성 미검증. Spider 모듈은 비교적 최근 추가.
2. **patchright 의존 리스크**: Playwright 포크이므로 업스트림 업데이트 지연 가능. Playwright 1.58.0 고정 의존.
3. **curl_cffi 빌드 이슈**: C 라이브러리(libcurl) 의존으로 일부 환경에서 설치 어려움 가능.
4. **Smart Matching 성능**: 전체 DOM 순회(O(n))로 대규모 페이지에서 느릴 수 있음. 5,000+ 요소 시 벤치마크 필요.
5. **Cloudflare 솔버 윤리적 이슈**: 합법적 사용 범위 사전 정의 필요 (보험사 공개 데이터만 대상).

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## QC 자동 검증

```json
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  "verified_at": "2026-03-15T03:39:17",
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```