📡 22B Labs · 오픈소스 공개
출력 파일 —
트렌드 수집은 모으는 게 문제가 아닙니다 — trend-radar
Short-Trend-Rader — YouTube·Reddit·Google Trends·RSS를 한 번 모아서 Markdown+JSON으로 남기는 트렌드 인텔리전스 CLI
트렌드 수집 작업이 실패하는 이유는 대부분 데이터를 못 모아서가 아닙니다. 모은 뒤에 정리되지 않아서입니다. 누군가는 링크를 모으고, 누군가는 따로 메모를 쓰고, 누군가는 나중에 다시 검색합니다. 그 사이에 타이밍이 사라집니다.
trend-radar는 그 틈을 줄이기 위해 만들어졌습니다. YouTube, Reddit, Google Trends, RSS에서 공개 트렌드 신호를 한 번 모아서 사람이 읽을 수 있는 Markdown과 다른 도구가 읽을 수 있는 JSON으로 같은 자리에 남깁니다.
"좋은 시스템은 가장 많은 소음을 모으는 시스템이 아닙니다.
신호가 사라지지 않게 붙잡아 두는 시스템입니다."
신호가 사라지지 않게 붙잡아 두는 시스템입니다."
📌 이름 안내
GitHub 저장소명은 Short-Trend-Rader지만, 실제 CLI와 Python 패키지 이름은 trend-radar입니다. 터미널에서는trend-radar로 씁니다.
architecture
4개 레이어 구조
LAYER 1
collectors
플랫폼별 수집 모듈. YouTube·Reddit·Google Trends·RSS·Naver DataLab.
LAYER 2
runner
수집기 선택·병렬 실행·중복 제거·공통 필드 정규화 오케스트레이터.
LAYER 3
outputs
Markdown·JSON·digest 파일을
~/.22b/trends에 기록.LAYER 4
cli
init·run·status·digest·doctor 진입점.data sources
수집 소스
기본 DEFAULT
▶️ YouTube
공개 페이지 기반 트렌딩·Shorts 수집
기본 DEFAULT
💬 Reddit
서브레딧 공개 JSON 엔드포인트
기본 DEFAULT
📈 Google Trends
RSS 기반 안정 수집 (pytrends 보조)
기본 DEFAULT
📰 Generic RSS
원하는 피드 직접 추가 가능
선택 OPTIONAL
🇰🇷 Naver DataLab
API 키 설정 시 활성화
📌 아직 지원하지 않는 것 — TikTok·Instagram·X/Twitter·Whisper 전사·장기 daemon은 후속 단계입니다. 공개 배포 시점의 기본 경로를 안정적으로 유지하기 위해 의도적으로 미뤘습니다.
outputs
출력 파일 — ~/.22b/trends
| 파일 | 용도 |
|---|---|
feeds/<platform>/YYYY-MM-DD.json | 플랫폼별 구조화 데이터 (도구용) |
feeds/<platform>/YYYY-MM-DD.md | 플랫폼별 요약 (사람용) |
digest/daily-YYYY-MM-DD.md | 오늘 수집 전체 일일 브리프 |
index.json | 22B Labs 도구 간 공용 요약 인덱스 |
run-state.json | 최근 실행 상태 + 수집기별 경고 |
Markdown과 JSON을 둘 다 쓰는 이유가 있습니다. Markdown은 사람의 판단 속도를 올리고, JSON은 도구 간 연결 비용을 낮춥니다. 하나만 있으면 결국 다른 쪽이 다시 생깁니다.
installation
설치 — 명령어 하나로
# 저장소 클론
git clone https://github.com/sinmb79/Short-Trend-Rader.git
cd Short-Trend-Rader
# Linux / macOS
chmod +x setup.sh && ./setup.sh
# Windows
setup.bat
# 완료 후 브라우저에서
# http://localhost:5678 → n8n 워크플로우 바로 확인 가능
💡 setup 스크립트가 자동으로 처리하는 것
Python 패키지 설치 → n8n 설치 → n8n 실행 → 워크플로우 임포트까지 한 번에.
Python 패키지 설치 → n8n 설치 → n8n 실행 → 워크플로우 임포트까지 한 번에.
commands
주요 명령어
- trend-radar init대화형으로 config.yaml 생성
- trend-radar run --once한 번 수집 실행 → 결과 파일 저장
- trend-radar status최근 실행 시각·활성 플랫폼·수집 건수 확인
- trend-radar digest today오늘 수집 결과 읽기 쉬운 형태로 출력
- trend-radar doctorPython·config·출력 경로·환경변수 점검
- trend-radar config show기본값 + 사용자 설정 병합 최종 설정 확인
n8n integration
n8n 연동
n8n이 CLI를 대체하는 게 아닙니다. 이미 잘 만든 CLI를 반복 가능하고 연결 가능한 워크플로우로 감쌉니다. n8n/ 디렉토리에 바로 임포트할 수 있는 워크플로우 2개가 있습니다.
n8n/workflow.json # 수동·웹훅·예약 실행 통합 수집 워크플로우
n8n/workflow-digest.json # 일일 digest 생성 보조 워크플로우
n8n/README.md # 설치·임포트·경로 수정·보안 가이드
GitHub에서 바로 시작하세요
MIT 라이선스 · 완전 무료 · Python 3.11+
v0.2.1 · YouTube / Reddit / Google Trends / RSS / Naver DataLab
n8n 워크플로우 포함