Thunderbit

핵심 동작은 이렇다. 페이지를 열고 한 번 클릭해 AI가 쓸 만한 필드를 제안하게 한다. 레이아웃을 읽고 이름, 가격, 평점, 판매자 같은 열을 제안한 뒤 보이는 내용으로 채운다. 그게 전부다. 선택자를 배운 적 없는 사람에게는 이 버튼 하나가 제품 전체다.

AI만이 길은 아니다. Amazon, eBay, Google Maps 같은 인기 사이트라면 템플릿이 매번 같은 필드를 즉시 돌려주고 AI 크레딧도 쓰지 않는다. 대상이 주류 마켓플레이스나 디렉터리라면 템플릿이 속도와 비용 모두에서 새 AI 실행을 대개 이긴다. 그뿐이다.

페이지가 특이할 때는 원하는 것을 평범한 문장으로 적으면 스크래퍼가 어떤 요소가 맞는지 찾아낸다. 템플릿이 없는 일회성 사이트에서 시간을 아끼는 대목이다. 열 하나를 뽑기도 전에 요소 경로를 따라가거나 클래스 이름을 추측할 필요가 없다. 동시에 품질은 요청을 얼마나 명확히 쓰는지에 달린다.

Thunderbit은 스크래핑하는 동안 출력을 재구성할 수 있다. 요약 열을 더하거나 행을 범주로 나누거나 같은 실행 안에서 필드를 다른 언어로 번역한다. 페이지 원문이 엉망이라 그렇지 않으면 나중에 손으로 정리해야 할 때 유용하다.

결과는 Google Sheets, Airtable, Notion, Excel로 가거나 다른 곳에 복사해 붙여넣는다. 데이터가 팀이 이미 쓰는 도구에 떨어지므로 스크래핑과 행동 사이의 연결 작업이 줄어든다. 수작업 흐름이 조용히 오후를 통째로 잃는 곳이 대개 이 구간이다.

확장 프로그램을 넘어 Thunderbit은 스크래핑을 자체 애플리케이션과 사내 흐름으로 흘려보내는 API도 제공한다. 추출을 브라우저 탭이 아니라 제품 안에서 돌리고 싶은 팀을 위한 길이다. 올바른 페이지를 보면서 버튼을 누르는 일을 아무도 기억하지 않아도 된다. 정확한 한도는 요금제에 달렸다.