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aeongiing/SellGo

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Trend-to-Cart

한국 셀러가 베트남 Shopee에 진입할 때 필요한 TikTok 트렌드 수집, 트렌드 분석, 마진 계산, 리스팅 생성을 한 흐름으로 연결하는 MVP 프로젝트입니다.

주요 기능

  • Apify TikTok Scraper를 활용한 베트남 K-뷰티 해시태그 데이터 수집
  • 수집 데이터를 JSON 파일로 저장
  • React 기반 프론트엔드 MVP
  • 온보딩, 트렌드 대시보드, 마진 계산기, 리스팅 다운로드 화면 구현 예정
  • Shopee 판매가 계산 및 Excel 리스팅 다운로드 기능 구현 예정

기술 스택

Data Collector

  • Python
  • requests
  • python-dotenv
  • Apify TikTok Scraper

Frontend

  • Vite
  • React
  • TypeScript
  • Tailwind CSS
  • React Router
  • xlsx

프로젝트 구조

SellGo/
├── collect.py                 # TikTok 데이터 수집 스크립트
├── data/                      # 수집된 TikTok JSON 데이터
├── docs/                      # 기획 및 구현 계획 문서
├── frontend/                  # React 프론트엔드
├── requirements.txt           # Python 의존성
├── CLAUDE.md                  # 프로젝트 작업 메모
└── README.md

시작하기

1. Python 환경 설정

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. 환경변수 설정

프로젝트 루트에 .env 파일을 만들고 Apify 토큰을 설정합니다.

APIFY_TOKEN=your_apify_token

.env 파일은 Git에 올리지 않습니다.

3. TikTok 데이터 수집

python collect.py

수집이 완료되면 data/ 폴더에 다음 형식의 JSON 파일이 생성됩니다.

data/tiktok_YYYYMMDD_HHMMSS.json

프론트엔드 실행

1. 의존성 설치

cd frontend
npm install

2. 개발 서버 실행

npm run dev

기본 개발 서버 주소:

http://localhost:5173

3. 프로덕션 빌드

npm run build

빌드 결과물은 frontend/dist/에 생성됩니다.

4. 빌드 결과 미리보기

npm run preview

5. 린트 검사

npm run lint

브랜치 컨벤션

브랜치는 아래 형식을 사용합니다.

type/작업-내용

예시:

feat/onboarding-flow
fix/trend-score-calculation
style/dashboard-card-ui
refactor/data-transformer
chore/frontend-build-config
docs/readme-guide
remove/unused-assets

커밋 컨벤션

커밋 메시지는 아래 형식을 사용합니다.

type: 변경 내용
타입 설명
feat 새로운 기능 추가
fix 버그 수정
style UI/스타일 변경, 기능 변화 없음
refactor 코드 리팩토링, 기능 변화 없음
chore 설정, 패키지, 빌드 관련 변경
docs 문서 수정, README 등
remove 파일 또는 코드 삭제

예시:

feat: add onboarding flow
fix: correct engagement score calculation
style: update dashboard card layout
refactor: split trend data transformer
chore: configure frontend build
docs: add project README
remove: delete unused Vite assets

현재 진행 상태

  • TikTok 데이터 수집 스크립트 구현 완료
  • 수집 데이터 JSON 생성 완료
  • React 프론트엔드 프로젝트 생성 완료
  • 프론트엔드 기본 빌드 확인 완료
  • 실제 MVP 화면 구현 진행 예정

배포 계획

  • 프론트엔드는 정적 빌드 후 S3 또는 정적 호스팅 환경에 배포
  • 초기 MVP는 수집된 JSON을 직접 로드
  • 이후 EC2 또는 Lambda API, DynamoDB, LLM 리스팅 생성 기능으로 확장

About

2026 인하대학교 컴퓨터공학과 클라우드컴퓨팅 팀프로젝트 레포지토리입니다.

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