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당근알바 공개 웹 데이터 표면으로 키워드·지역 기반 알바 공고 검색과 상세 조회를 수행한다. 지원/채팅 자동화는 제외한다.
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AI가 쓴 티가 나는 한국어 글을 자연스러운 사람 글로 고친다. 번역체, AI 상투어, 과도한 명사화·피동, 3의 법칙, 과장된 의의 부여, 마무리 상투구, 챗봇 잔재, 줄표·곡선따옴표 같은 한국어 특유의 AI 흔적을 심각도(S1/S2/S3)로 분류해 잡아내고 의미는 보존하면서 다시 쓴다. 목표 글자수를 함께 주면(예: "1000자로", length=1000) 그 분량에 맞춰 늘리거나 줄인다. "AI 티 안 나게", "사람이 쓴 것처럼", "자연스럽게 다듬어줘", "번역체 고쳐줘", "어색한 거 고쳐줘", "N자로 맞춰서" 같은 요청에 사용.
사업자등록번호 하나로 "이 사업자, 실제 문제 없나"를 확인한다 — 국세청 사업자등록 상태·국민연금 가입 사업장·국세 체납 명단·금융위 법인개요·조달청 부정당제재·지방행정 인허가 영업상태를 무료 공공 데이터로 교차 조회해 사실만 병렬하는 실사 리포트(점수·등급·위험 판정 없음).
금융위원회 기업기본정보(법인 개요)를 공공데이터포털 API(k-skill-proxy 경유)로 조회한다. 법인명으로 대표자·설립일·업종 등 법인 개요를 확인하고, 응답에 사업자번호가 있으면 입력 번호와 교차검증한다.
| name | daangn-jobs-search |
| description | 당근알바 공개 웹 데이터 표면으로 키워드·지역 기반 알바 공고 검색과 상세 조회를 수행한다. 지원/채팅 자동화는 제외한다. |
| license | MIT |
| metadata | {"category":"jobs","locale":"ko-KR","phase":"v1"} |
당근알바 공개 Remix _data JSON route로 채용/알바 공고 목록과 상세 정보를 읽기 전용으로 조회한다.
최종 사용자는 자연어로 요청해도 되고, 필요하면 아래의 Python helper를 직접 실행한다. 외부 패키지나 k-skill-proxy 없이 Python 표준 라이브러리만 사용한다.
https://www.daangn.com/kr/api/v1/regions/keyword?keyword=<지역명>_data: /kr/jobs/?in=<지역명>-<id>&search=<keyword>&_data=routes/kr.jobs._index<job-url> redirects to jobs.daangn.com/job-posts/<id> and exposes public HTML title/meta/JSON-LD. The helper first tries the legacy _data route and falls back to HTML meta when that route returns an empty response._data route를 호출한다.python3 daangn-jobs-search/scripts/daangn_jobs.py search "카페" --region "합정동" --limit 5
python3 daangn-jobs-search/scripts/daangn_jobs.py detail "https://www.daangn.com/kr/jobs/.../"
jobPost 원문 if the _data route is available; otherwise public page title, meta, and json_ld지역 필터가 있으면 먼저 당근 지역 검색 API로 내부 지역 id를 해석한다.
https://www.daangn.com/kr/api/v1/regions/keyword?keyword=합정동
→ 서울특별시 마포구 합정동, id=231
→ in=합정동-231
동일한 지명이 여러 지역에 있으면 다음 우선순위로 선택한다.
name, name1, name2, name3 중 하나와 정확히 맞는 후보depth=3 동 단위 후보응답에는 항상 effective_region 또는 실제 적용된 지역명을 포함한다. 사용자의 의도와 다른 지역으로 보이면 결과를 단정하지 말고 후보 확인을 요청한다. IP/쿠키 기본 위치에 의존하지 않는다.
_data 조회가 실패할 수 있다.