Aviation Web Scraper & Document Generator

항공 기관 공식 웹사이트에서 정보를 수집하고, 구조화된 JSON으로 저장한 뒤, 다양한 형식의 문서로 변환하는 종합 스킬.

워크플로우

[1. 대상 사이트 확인] → [2. 웹 정보 수집] → [3. JSON 구조화 & 태깅] → [4. 문서 생성] → [5. (선택) 스케줄 등록]

Step 1: 대상 사이트 확인

사용자에게 어떤 항공 기관의 어떤 정보를 수집할지 확인한다.

주요 항공 기관 사이트

수집 가능한 정보 유형

• 규정/고시 (Regulations): AD, AC, STC, 기술기준
• 안전 정보 (Safety): NOTAM, 안전 권고, 사고 보고서
• 뉴스/공지 (News): 보도자료, 공지사항, 정책 변경
• 통계 데이터 (Statistics): 운항 통계, 사고 통계
• 인증/승인 (Certification): 형식증명, 부품승인

Step 2: 웹 정보 수집

수집 방법

OpenClaw 환경에서 사용 가능한 도구를 순서대로 시도한다:

1. 웹 브라우징 스킬 (기본): OpenClaw의 브라우저 통합이 있으면 사용
2. Python 스크립트: scripts/scraper.py로 검색 패턴 생성 후, 쉘에서 curl이나 requests로 수집
3. 수동 안내: 위 방법이 모두 불가하면 사용자에게 직접 URL 접근을 안내

수집 시 주의사항

• robots.txt를 존중하고 과도한 요청을 보내지 않는다
• 저작권 콘텐츠는 원문 전체 복사 대신 요약 + 출처 링크를 저장한다
• 수집 날짜/시간과 페이지 URL을 반드시 기록한다

검색 패턴 참고

scripts/scraper.py --list-agencies로 기관별 검색 패턴을 확인할 수 있다.

예시:

# FAA 규정 검색 패턴
site:faa.gov airworthiness directive {검색어}

# ICAO 안전 보고서
site:icao.int safety report {검색어}

Step 3: JSON 구조화 & 태깅

수집한 데이터를 아래 스키마에 맞춰 구조화한다.

JSON 스키마

{
  "metadata": {
    "collection_id": "uuid",
    "collected_at": "ISO 8601 timestamp",
    "source_agency": "FAA",
    "source_url": "https://...",
    "collector": "aviation-web-scraper",
    "version": "1.0"
  },
  "items": [
    {
      "id": "item-001",
      "title": "항목 제목",
      "content": "본문 내용 또는 요약",
      "original_url": "https://...",
      "published_date": "2026-04-01",
      "category": "regulation",
      "tags": ["AD", "airworthiness", "boeing-737"],
      "priority": "high",
      "language": "en",
      "attachments": []
    }
  ],
  "summary": {
    "total_items": 15,
    "categories": {"regulation": 5, "safety": 3, "news": 7},
    "date_range": {"from": "2026-03-01", "to": "2026-04-05"}
  }
}

태깅 체계

scripts/scraper.py의 auto_tag()와 auto_priority() 함수를 활용하거나, 아래 규칙을 수동으로 적용한다.

카테고리 (하나 선택): regulation, safety, news, statistics, certification, notice

도메인 태그 (복수 가능): 기관명, 항공기 모델(boeing-737 등), 주제(airworthiness, maintenance 등)

우선순위 자동 판별:

• critical: Emergency AD, 긴급 안전 경보, 치명적 사고
• high: 일반 AD, 안전 권고
• medium: Advisory Circular, 정책 변경
• low: 일반 뉴스, 참고 정보

용어가 헷갈릴 때는 references/aviation_glossary.md를 참고한다.

JSON 저장

aviation-data/
├── collections/
│   ├── 2026-04-05_FAA_regulations.json
│   └── ...
├── index.json
└── tags/
    └── tag_index.json

Python으로 저장할 경우:

from scripts.scraper import create_collection, save_collection
collection = create_collection('FAA', items_list, 'regulation')
save_collection(collection, './aviation-data')

Step 4: 문서 생성

Markdown (.md)

scripts/json_to_docs.py를 사용한다:

python3 scripts/json_to_docs.py --input collection.json --format md --output ./reports/

Excel (.xlsx)

xlsx 데이터를 준비한 뒤 Python openpyxl로 생성:

python3 scripts/json_to_docs.py --input collection.json --format xlsx-data --output ./reports/
# 생성된 JSON을 바탕으로 openpyxl 스크립트 실행

Word (.docx) / PDF

보고서 구조: 표지 → 목차 → 요약 → 카테고리별 상세 → 태그 인덱스 → 출처

Python의 python-docx나 reportlab 등을 활용하여 생성한다.

Step 5: 스케줄 수집 (선택)

사용자가 정기적 수집을 원할 경우:

OpenClaw에서의 스케줄링

1. 시스템 cron 활용: OpenClaw CLI를 cron에 등록

# 매주 월요일 오전 9시 실행
0 9 * * 1 cd ~/aviation-scraper && openclaw run "FAA와 ICAO에서 이번 주 안전 정보를 수집해서 보고서 만들어줘"

2. OpenClaw 자체 스케줄 (지원 시): 에이전트에게 반복 작업을 요청
3. 수동 반복: 동일 프롬프트를 주기적으로 실행

정기 수집 시 추가 처리

• 이전 수집 결과와 diff를 계산하여 신규/변경/삭제 항목 식별
• 변경 이력을 aviation-data/changelog.json에 기록
• 문서에 "신규" / "변경" 마크 추가

Python으로 diff:

from scripts.scraper import diff_collections
changes = diff_collections('이전_파일.json', new_collection)
# changes = {"new": [...], "changed": [...], "removed": [...]}

에러 처리

참고 파일

• scripts/scraper.py — 웹 수집 유틸리티 (기관 설정, 자동 태깅, JSON 저장)
• scripts/json_to_docs.py — JSON → 마크다운/Excel 데이터 변환
• references/aviation_glossary.md — 항공 용어 사전
• templates/report_template.md — 보고서 마크다운 템플릿