봇 방지 보호 감지됨
- Cloudflare
- 엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
- DataDome
- ML 모델을 사용한 실시간 봇 탐지. 장치 핑거프린트, 네트워크 신호, 행동 패턴 분석. 전자상거래 사이트에서 흔함.
- 속도 제한
- 시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
- 브라우저 핑거프린팅
- 브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.
- Behavioral Analysis
Arc 정보
Arc이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
최고의 원격 근무 인재 마켓플레이스
Arc(구 CodementorX)는 검증된 전 세계 원격 소프트웨어 엔지니어와 기술 전문가를 위한 선도적인 글로벌 마켓플레이스입니다. 일반적인 채용 게시판과 달리, Arc는 빠르게 성장하는 스타트업부터 기성 테크 거물에 이르기까지 최고 수준의 개발자를 연결하는 고도로 큐레이팅된 플랫폼을 운영합니다. 이 플랫폼은 특히 엄격한 검증 프로세스와 단기 기그(gig)가 아닌 장기 원격 역할에 집중하는 것으로 잘 알려져 있습니다.
풍부한 기술 중심 데이터
이 웹사이트는 상세한 직무 설명, 지역별 급여 benchmark, 특정 기술 요구 사항을 포함한 방대한 구조화 데이터 저장소입니다. 각 목록에는 일반적으로 필수 기술 스택, 타임존 겹침 요구 사항, 원격 근무 정책(예: '어디서나 근무' vs '특정 국가')과 같은 풍부한 속성 세트가 포함되어 있습니다.
Arc 데이터의 전략적 가치
리크루터와 시장 분석가에게 Arc.dev 스크래핑은 보상 트렌드 및 신규 기술 채택에 대한 높은 신뢰도의 데이터를 제공합니다. 게시물은 검증되고 자주 업데이트되기 때문에, 큐레이팅되지 않은 애그리게이터에서 발견되는 데이터보다 훨씬 정확하며, 이는 경쟁 분석(competitive intelligence) 및 전문 채용 파이프라인 구축을 위한 보물창고가 됩니다.

왜 Arc을 스크래핑해야 하나요?
Arc에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
기술 직무에 대한 글로벌 원격 급여 benchmark 분석
테크 섹터 내 채용 트렌드 및 고성장 기업 식별
특정 프로그래밍 언어 및 프레임워크에 대한 수요 모니터링
기술 채용 대행사를 위한 고품질 리드 목록 구축
니치 커리어 포털을 위한 프리미엄 원격 채용 정보 수집
국제 테크 기업 간의 원격 근무 정책 변화 추적
스크래핑 과제
Arc 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
공격적인 Cloudflare 및 DataDome 보호 시스템
무거운 JavaScript 렌더링이 필요한 Next.js SPA 아키텍처
사이트 빌드 시 변경되는 동적 CSS 클래스 이름
행동 지문(fingerprinting) 기반의 복잡한 rate limiting
React hydration 상태 내의 복잡하게 중첩된 데이터 구조
AI로 Arc 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Arc에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Arc을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
데이터 받기
CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
스크래핑에 AI를 사용하는 이유
AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Arc을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Arc에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Arc을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
- 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
- Cloudflare 및 브라우저 지문 인식 장애물을 자동으로 우회
- 코딩 없이 JavaScript 렌더링 및 복잡한 React 상태 처리
- 동적 CSS 클래스 업데이트를 관리하는 지능형 셀렉터 사용
- 실시간 채용 모니터링을 위한 간편한 스케줄링 지원
- 고품질 구조화 데이터를 Google Sheets 또는 JSON으로 직접 내보내기
Arc을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Arc을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
노코드 도구의 일반적인 워크플로
일반적인 문제점
학습 곡선
셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
셀렉터 깨짐
웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
동적 콘텐츠 문제
JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
CAPTCHA 제한
대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
IP 차단
공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음
Arc을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Arc을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
노코드 도구의 일반적인 워크플로
- 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
- 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
- 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
- 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
- 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
- CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
- 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
- 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
- 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
- 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
- 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
- CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
- IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음
코드 예제
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 참고: 기본 요청은 Arc의 Cloudflare 설정에 의해 자주 차단됩니다.
# 적절한 User-Agent와 잠재적으로 프록시 사용이 필수적입니다.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
# Cloudflare 차단을 나타내는 403 Forbidden 확인
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 더 나은 안정성을 위해 Next.js JSON 스크립트에서 데이터 추출
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
print('페이지 소스를 성공적으로 가져왔습니다.')
else:
print(f'안티봇에 의해 차단됨. 상태 코드: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'오류: {e}')사용 시기
JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.
장점
- ●가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
- ●최소한의 리소스 소비
- ●asyncio로 쉽게 병렬화 가능
- ●API와 정적 페이지에 적합
제한 사항
- ●JavaScript 실행 불가
- ●SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
- ●복잡한 봇 방지 시스템에 어려움
코드로 Arc 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 참고: 기본 요청은 Arc의 Cloudflare 설정에 의해 자주 차단됩니다.
# 적절한 User-Agent와 잠재적으로 프록시 사용이 필수적입니다.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
# Cloudflare 차단을 나타내는 403 Forbidden 확인
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 더 나은 안정성을 위해 Next.js JSON 스크립트에서 데이터 추출
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
print('페이지 소스를 성공적으로 가져왔습니다.')
else:
print(f'안티봇에 의해 차단됨. 상태 코드: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'오류: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_arc():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
# 실제 사용자 프로필 또는 스텔스 설정 사용
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# 탐색 및 콘텐츠 하이드레이션 대기
page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', wait_until='networkidle')
# 채용 카드 요소 대기
page.wait_for_selector('div[class*="JobCard_container"]')
jobs = page.query_selector_all('div[class*="JobCard_container"]')
for job in jobs:
title = job.query_selector('h2').inner_text()
company = job.query_selector('div[class*="JobCard_company"]').inner_text()
print(f'스크래핑됨: {title} @ {company}')
browser.close()
scrape_arc()Python + Scrapy
import scrapy
class ArcSpider(scrapy.Spider):
name = 'arc_jobs'
start_urls = ['https://arc.dev/remote-jobs']
def parse(self, response):
# Arc.dev를 위해서는 Scrapy에 (scrapy-playwright와 같은) JS 미들웨어가 필요합니다
for job in response.css('div[class*="JobCard_container"]'):
yield {
'title': job.css('h2::text').get(),
'company': job.css('div[class*="JobCard_company"]::text').get(),
'salary': job.css('div[class*="JobCard_salary"]::text').get(),
'tags': job.css('div[class*="JobCard_tags"] span::text').getall()
}
next_page = response.css('a[class*="Pagination_next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
await page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', { waitUntil: 'networkidle2' });
const jobData = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll('div[class*="JobCard_container"]'));
return cards.map(card => ({
title: card.querySelector('h2')?.innerText,
company: card.querySelector('div[class*="JobCard_company"]')?.innerText,
location: card.querySelector('div[class*="JobCard_location"]')?.innerText
}));
});
console.log(jobData);
await browser.close();
})();Arc 데이터로 할 수 있는 것
Arc 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
원격 근무 급여 지표
인사(HR) 부서에서 원격 우선 기술 직무에 대해 경쟁력 있는 보상 패키지를 구축하는 데 사용합니다.
구현 방법:
- 1시니어 개발자의 급여 범위가 포함된 모든 공고를 스크래핑합니다.
- 2통화를 USD로 정규화하고 기술 스택별 중앙값 급여를 계산합니다.
- 3인플레이션과 시장 수요 변화를 추적하기 위해 매월 지표를 업데이트합니다.
Automatio를 사용하여 Arc에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Arc 데이터로 할 수 있는 것
- 원격 근무 급여 지표
인사(HR) 부서에서 원격 우선 기술 직무에 대해 경쟁력 있는 보상 패키지를 구축하는 데 사용합니다.
- 시니어 개발자의 급여 범위가 포함된 모든 공고를 스크래핑합니다.
- 통화를 USD로 정규화하고 기술 스택별 중앙값 급여를 계산합니다.
- 인플레이션과 시장 수요 변화를 추적하기 위해 매월 지표를 업데이트합니다.
- 채용 파이프라인 생성기
기술 채용 대행사는 엔지니어링 부서를 공격적으로 확장 중인 기업을 식별할 수 있습니다.
- 여러 개의 우선순위 높은 직무를 동시에 게시하는 기업을 Arc에서 모니터링합니다.
- 기업 상세 정보와 성장 신호(예: 'Exclusive' 배지)를 추출합니다.
- 전문화된 인재 리드를 가지고 해당 기업의 채용 담당자에게 연락합니다.
- 니치 테크 애그리게이터 게시판
개발자는 Arc의 검증된 공고를 필터링하고 재게시하여 전문 채용 게시판(예: 'Rust 원격 전용')을 만들 수 있습니다.
- 'Rust' 또는 'Go'와 같은 특정 태그로 필터링된 공고를 스크래핑합니다.
- 설명을 정제하고 다른 게시판의 중복 항목을 제거합니다.
- 니치 사이트나 자동화된 텔레그램 채널에 게시하여 팔로워에게 공유합니다.
- 기술 스택 채택 분석
투자자와 CTO는 이 데이터를 사용하여 전문 시장에서 어떤 프레임워크가 우위를 점하고 있는지 파악합니다.
- 모든 활성 공고에서 '기본 스택' 및 '태그' 필드를 추출합니다.
- Next.js vs React vs Vue와 같은 프레임워크의 빈도를 집계합니다.
- 분기별 데이터를 비교하여 전년 대비 성장 트렌드를 파악합니다.
- 타임존 호환성 도구
유럽이나 라틴 아메리카의 스타트업은 이 데이터를 사용하여 호환 가능한 타임존 요구 사항을 가진 기업을 찾을 수 있습니다.
- 글로벌 공고에서 '타임존 겹침' 요구 사항을 스크래핑합니다.
- 지역별로 필터링합니다(예: '유럽 겹침' 또는 'EST 호환성').
- 어느 기술 허브가 원격 근무 시간에 가장 유연한지 분석합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Arc 스크래핑 프로 팁
Arc에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
복잡한 HTML 셀렉터를 파싱하는 대신 `__NEXT_DATA__` 스크립트 태그를 타겟팅하여 페이지의 전체 JSON 상태를 가져오세요.
항상 고품질 주거용 프록시를 사용하세요. 데이터센터 IP는 거의 항상 DataDome에 의해 즉시 차단됩니다.
사람의 브라우징 동작을 모방하도록 스크래핑 빈도를 제한하세요. Arc는 빠르고 반복적인 요청에 매우 민감합니다.
데이터 볼륨을 관리하고 일반 검색 제한을 우회하기 위해 특정 카테고리(예
/remote-jobs/react)에 집중하세요.
지속적인 차단이 발생하면 User-Agent를 최신 모바일 브라우저 문자열로 교체해 보세요.
공격적인 트래픽 급증 방지 시스템을 트리거하지 않도록 (UTC 기준) 비혼잡 시간대에 스크래핑을 수행하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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