제자의 댓글 1만 건 분석 요청에서 시작한 ICECrawler

제자 한 명이 물어왔다. 뉴스 영상에 달린 댓글 약 1만 건을 분석해야 하는데 방법이 없겠냐고. 그 질문에서 ICECrawler가 시작됐다. 손으로 긁을 수 없는 양이니, 도구를 만드는 게 맞았다.

무엇을 하는 도구인가

유튜브 영상 하나에서 세 가지를 받아 영상 단위 폴더에 정리한다.

• 댓글 — 대댓글·좋아요·하트·작성시간·작성자까지 → Excel / CSV / JSON
• 자막 — 타임스탬프와 중복을 걷어낸 깨끗한 텍스트(txt)
• 영상 — 화질을 골라 mp4로

URL을 넣고 원하는 작업만 체크하면, 다운로드/<영상 제목> [영상ID]/ 폴더 안에 영상·자막·댓글이 한 묶음으로 떨어진다. 분석을 하려면 결국 한곳에 모여 있어야 하니까.

1만 건이 핵심이었다

처음엔 셀레니움을 떠올렸다. 하지만 유튜브 댓글은 무한 스크롤이라 브라우저로 긁으면 느리고 잘 깨진다. 1만 건이면 더 그렇다. 그래서 브라우저 대신 내부 API를 직접 쓰는 방식으로 갔다. 기본 엔진이 막히면 yt-dlp로 자동 폴백하도록 이중으로 깔아, 한쪽이 막혀도 수집이 멈추지 않게 했다.

"다른 컴퓨터에서도 그냥 되게"

도구를 건네주려면 받는 사람 PC에서 아무 설정 없이 돌아가야 한다. 그래서 파이썬도, 영상 합치기에 필요한 ffmpeg도 전부 설치파일 안에 넣었다. 받는 사람은 설치파일 하나를 실행하면 끝이다. 관리자 권한도 필요 없다. 의존성으로 사람을 괴롭히지 않는 것, 그게 도구의 예의라고 생각한다.

ICE 제품군으로

이번에 만들면서 ICEPDF와 같은 다크 UI로 통일했다. 둥근 카드, 파란 액센트, 같은 결의 화면. 따로 노는 유틸리티 모음이 아니라 하나의 제품군으로 보이길 바랐다. 도구가 늘어날수록 "같은 손에서 나온 물건"이라는 느낌이 쌓인다.

마치며

질문 하나가 도구 하나가 됐다. 제자의 1만 건은 이제 몇 분이면 엑셀로 정리된다. 누군가의 막막함을 작게라도 덜어주는 것, 내가 AI와 함께 무언가를 계속 만드는 이유다.