2026년 기준 음식 데이터 스크래핑 서비스 10선: 실제 레스토랑 팀은 무엇을 쓸까?

데이터 없이 음식 비즈니스를 굴리는 건 도우 없이 피자를 만드는 것과 같아요. 전 세계 온라인 음식 배달 매출은 2026년 1조 5,100억 달러에 이를 전망이고, 메뉴와 가격, 리뷰는 매일 바뀌죠.

그럼 누가 앞서갈까요? 경쟁사 데이터를 실시간으로 긁어보는 쪽이에요.

직접 써본 음식 데이터 스크래핑 서비스 10개와, Thunderbit으로 Uber Eats 데이터를 한 번에 긁는 방법을 소개할게요.

음식 데이터 스크래핑이 지금 왜 필요한가

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음식 데이터 스크래핑 서비스는 배달 플랫폼, 레스토랑 웹사이트, 온라인 메뉴에서 정보를 자동으로 모아 분석하기 좋은 구조로 정리해주는 전문 도구예요. 2026년엔 있으면 좋은 정도가 아니라, 변화 속도를 따라가려는 음식 업계라면 사실상 필수예요.

이유는 이래요.

• 경쟁사 가격 추적: 고객 충성도 경쟁은 치열해요. 경쟁사가 시그니처 버거 가격을 내렸다면 바로 알아야 하죠. Uber Eats, DoorDash, Deliveroo 같은 플랫폼에서 경쟁사 가격을 실시간으로 모니터링할 수 있어요(Medium).
• 메뉴 모니터링: 메뉴는 끊임없이 바뀌어요. 스크래핑 서비스는 경쟁사가 파는 모든 항목을 정리하고, 새 메뉴를 잡아내고, 트렌드에 뒤처지지 않게 해줘요(Medium).
• 고객 반응 파악: 리뷰와 평점을 긁으면 고객이 뭘 좋아하고 싫어하는지 감이 와요. 상품 개선과 마케팅에 큰 도움이 되고요.
• 운영 ROI 개선: Medium이 소개한 클라우드 키친 사례는 경쟁사 가격 데이터를 활용한 뒤 평균 주문 금액이 22% 오르고 주문 수가 15% 늘었대요. 업계 평균은 아니고 한 운영 사례지만, 경쟁사 가격 데이터가 실제 매출로 이어진다는 걸 보여주는 유용한 증거죠.
• 시간 절약: 앱 수십 개를 직접 확인하는 건 사실상 별도 직무예요. 스크래핑은 반복 업무를 자동화해 팀이 전략에 집중하게 해줘요.

정리하면, 음식 데이터 스크래핑을 안 쓰면 매출과 효율, 경쟁 인텔리전스를 상당히 흘리고 있을 가능성이 커요.

상위 10개 서비스, 한눈에 비교표

본격적으로 들어가기 전에 2026년 기준 상위 10개 음식 데이터 스크래핑 서비스를 한 표로 정리했어요. 지원 플랫폼, AI 기능, 사용 편의성, 내보내기 옵션, 가격, 각 서비스의 차별점까지 담았어요.

서비스	지원 플랫폼	AI 및 자동화	사용 편의성	내보내기 옵션	가격 모델	차별화 기능
Thunderbit	모든 웹사이트(Uber Eats 등)	AI가 필드 추천, 하위 페이지 및 페이지네이션 자동화	매우 높음(노코드 Chrome 확장 프로그램, 1클릭 스크래핑)	Google Sheets, Excel/CSV, Airtable, Notion(무료 내보내기)	프리미엄(무료 플랜, 대량 사용은 크레딧)	1클릭 스크래핑, 사전 제작 템플릿, 하위 페이지 스크래핑
FoodDataScrape.com	주요 배달 앱(Uber Eats, DoorDash 등)	AI/ML 데이터 정제, 관리형 유지보수	중간(관리형 서비스)	API, 맞춤형 대시보드, CSV/JSON	맞춤형 엔터프라이즈 가격	맞춤형 데이터셋, 대규모 처리
Foodspark	글로벌 음식 및 식료품 앱	AI 기반 스크래핑, 실시간 API, 스케줄링	중간(관리형 서비스, 24/7 지원)	CSV, Excel, XML, API, 예약 보고서	맞춤형 가격	경쟁사 가격 모니터링, 메뉴/리뷰 스크래핑
Xwiz	Uber Eats, DoorDash, Zomato 등	고급 자동화, 분석 대시보드	중간(관리형 서비스)	리포트, 대시보드, CSV/Excel	맞춤형 가격	시장 인사이트, 트렌드 분석
RealdataAPI	Uber Eats, Zomato, Swiggy 등	API 중심, 실시간 데이터, 필드 커스터마이징	개발자용(API 통합)	API를 통한 JSON, CSV/Excel	사용량 기반 과금 또는 구독	풍부한 데이터 필드(영양, 알레르기), 다국가 지원
Actowiz	글로벌 배달 앱	스케줄링, AI 기반 데이터 인텔리전스	중간(서비스 + 대시보드)	API, 대시보드, CSV/JSON	맞춤형	가격 인텔리전스, 다이내믹 프라이싱
Websitescraper	Zomato, Swiggy, Uber Eats 등	Food Scraping API, 스케줄링	높음(관리형 서비스)	API, 다운로드 가능한 데이터셋	맞춤형	사용하기 쉬운 API, 레스토랑/식료품/주류 데이터
iWeb Data	글로벌 플랫폼(Uber Eats, Grubhub 등)	관리형 크롤링, 스케줄링, 다양한 형식 제공	높음(직접 지원, 유지보수)	이메일, API, 웹훅, FTP, DB 가져오기	맞춤형	글로벌 커버리지, 현지화, 빠른 지원
Botster	모든 웹사이트(인기 사이트용 템플릿)	노코드 봇 빌더, 스케줄링	매우 높음(100개+ 사전 제작 봇, 쉬운 UI)	Excel/CSV, 이메일, Slack, Google Drive	프리미엄(기본 봇 무료, 대량은 유료)	노코드 자동화, 다양한 연동
WebData Crawler	음식/퀵커머스 앱(Instacart, Gopuff 등)	실시간 스크래핑, 확장 가능한 클라우드 추출	중간(서비스 제공형)	API, 대시보드, 맞춤형 피드	맞춤형(엔터프라이즈 중심)	빠르고 확장성 높은 실시간 업데이트

무엇을 수집할 수 있나

음식 데이터 스크래핑은 가격이나 메뉴 이름만 가져오는 일이 아니에요. 좋은 서비스라면 이런 것들까지 뽑아냅니다.

• 레스토랑 기본 정보: 이름, 위치, 영업시간, 연락처. 경쟁사 파악이나 자체 디렉터리를 만들 때 씁니다(Actowiz).
• 메뉴 구성: 품목 전체, 카테고리, 설명 문구까지. 신메뉴 기획이나 트렌드 감지에 쓰기 좋아요(Medium).
• 가격 체계: 품목 가격부터 세트 구성, 배달비, 서비스 요금, 세금까지. 유동 가격 전략을 짤 때 없어선 안 됩니다(Medium).
• 판촉 정보: 쿠폰이나 할인, 이벤트 혜택. 마케팅팀에는 특히 반가운 데이터예요(Foodspark).
• 평점과 후기: 별점, 리뷰 원문까지 모으면 감성 분석이나 경쟁사 벤치마킹에 쓸 수 있어요(Xwiz).
• 배달 소요 시간: 예고 시간과 실제 도착 시간. 운영 효율을 비교하는 잣대가 돼요(Xwiz).
• 주문 빈도와 인기도: 어떤 메뉴가 많이 팔리고 어느 식당이 붐비는지까지 추적해주는 곳도 있어요(Xwiz).
• 이미지 자산: 메뉴 사진, 매장 사진, 로고. 시각 자료 분석이나 자체 리스팅 보강에 씁니다(Websitescraper).
• 영양·성분 정보: 헬스 지향 브랜드나 규제 대응이 필요한 곳에 유용해요(RealdataAPI).
• 부가 정보: 배달 권역, 결제 수단, 최소 주문 금액 같은 것들도 있어요(Actowiz).

이 데이터가 모이면 더 똑똑한 가격 책정, 더 날카로운 시장 조사, 더 나은 운영 판단이 가능해져요. 스크래핑한 가격 데이터와 리뷰 감성 데이터를 함께 써서 말 그대로도 비유적으로도 딱 맞는 신메뉴를 낸 팀도 봤어요.

우리 비즈니스에 맞는 서비스 고르는 법

적절한 음식 데이터 스크래핑 서비스를 고르는 건 식당을 고르는 것과 비슷해요. 취향, 예산, 원하는 게 뭔지에 따라 달라지죠. 고를 때 이런 항목을 챙겨보세요.

• 커버하는 플랫폼: 내가 쓰는 배달 앱(Uber Eats, DoorDash, Zomato, Grubhub이든 지역 특화 서비스든)을 다루는지부터 확인하세요(RealdataAPI).
• 난이도: 개발자가 없다면 Thunderbit이나 Botster처럼 노코드로 되는 도구를, 개발 리소스가 있다면 RealdataAPI 같은 API 중심 서비스를 고르세요.
• AI 활용도: AI가 붙으면 수집 속도와 정확도가 확 올라가요. Thunderbit은 필드를 알아서 추천하고 데이터도 즉석에서 정돈해줍니다(Thunderbit).
• 정확도와 갱신 주기: 품질 관리를 내세우고, 잦은 업데이트와 예약 실행을 안정적으로 돌리는 곳을 찾으세요(FoodDataScrape.com).
• 내보내기 형식: Excel이든 Sheets든 Airtable이든 API든, 우리 워크플로와 맞물리는지 미리 체크하세요(Thunderbit).
• 규정 준수: 공개된 정보만 다루고 각 플랫폼 이용 규칙을 존중하는 업체인지 살펴보세요(Medium).
• 지원 체계: 막상 문제가 생기면 지원이 관건이에요. 24시간 대응이나 오류 수정을 직접 도와주는 곳도 있어요(Foodspark).
• 규모와 예산: 필요한 데이터양을 먼저 가늠해보세요. Thunderbit이나 Botster는 소규모에 부담 없고, FoodDataScrape.com이나 Actowiz 같은 곳은 애초에 대규모용으로 짜여 있어요.

팁: 무료 체험이나 파일럿 프로젝트로 시작하세요. 샘플 데이터셋을 먼저 긁어 실제 필요를 채우는지 확인한 뒤 도입해도 늦지 않아요.

Thunderbit: Uber Eats 데이터를 1클릭으로 스크래핑하기

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이제 직접 해볼 차례예요. Thunderbit은 개발팀이 아니라 음식 비즈니스를 운영하는 사람들을 위해 만든 AI 웹 스크래퍼 Chrome 확장 프로그램이에요. 2026년 5월 기준 버전은 4.4.1이고, Chrome 웹 스토어에서 약 10만 명의 활성 사용자와 4.2점 평점을 보유하고 있어요. 지금도 활발히 관리되고 있다는 뜻이지, 방치된 도구가 아니에요.

Thunderbit이 좋은 이유

• AI가 알아서 구조화: 페이지를 스캔해 "레스토랑 이름", "가격", "평점" 같은 필드를 제안하고 데이터를 자동으로 정리해줘요.
• 하위 페이지까지 파고들기: 상세 정보가 필요하면 개별 레스토랑 페이지에 자동으로 들어가 메뉴 전체와 가격을 긁어옵니다.
• 페이지네이션 자동화: 무한 스크롤이든 추가 로딩이든 알아서 넘겨서 목록을 빠짐없이 담아요.
• 내보내기 무료: Google Sheets, Excel, Airtable, Notion 어디로든 바로 보낼 수 있고 비용은 안 들어요.
• 반복 실행 예약: 딱 한 번 세팅해두면 정해진 주기대로 알아서 돌아가요("매주 월요일 오전 9시"처럼).
• 무료 티어: 매달 6페이지까지, 페이지당 최대 30크레딧으로 공짜예요. 그 이후는 크레딧제로 전환되는데, 일반 수집은 결과 행마다 1크레딧, 하위 페이지 수집은 2크레딧이 붙습니다.

기술에 익숙하지 않은 영업 담당자가 Thunderbit 하나로 데이터 전문가처럼 변하는 걸 본 적이 있어요. 그만큼 쉬워요.

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단계별 안내: Thunderbit로 Uber Eats 데이터 긁기

Thunderbit로 Uber Eats(또는 다른 음식 배달 사이트) 데이터를 한 번에 스크래핑하는 방법이에요.

1. Uber Eats 열기: 웹사이트로 이동해 지역 내 식당을 검색해요.
2. Thunderbit 실행: Chrome 확장 프로그램을 클릭해 AI 웹 스크래퍼를 열어요.
3. 스크래핑 시작: "Scrape"를 클릭해요. 이 한 번의 클릭이 핵심이에요. AI가 페이지를 읽고 스스로 컬럼(레스토랑 이름, 음식 종류, 평점, 배달비 등)을 판단한 뒤 결과를 스크롤하며 표로 정리해요. 나중에 컬럼을 수정할 수 있지만 처음부터 설정할 필요는 없어요.
4. 하위 페이지 스크래핑(선택): 전체 메뉴가 필요하면 "Scrape Subpages"를 클릭하세요. 각 레스토랑 페이지를 방문해 메뉴 항목, 가격 등을 모아줘요.
5. 내보내기: Google Sheets, Excel, Airtable, Notion, CSV, JSON 중 원하는 형식을 고르세요. 끝!

동작 방식은 Thunderbit Docs에서 더 자세히 볼 수 있어요.

왜 이렇게 차이가 클까요? 예전엔 몇 시간씩 복사·붙여넣기를 하거나 코드를 만지작거려야 했던 일이 이제 1클릭이면 끝나기 때문이에요. 팀이 "이 데이터를 얻을 수만 있으면"에서 "어, 벌써 있네?"로 바뀌는 걸 몇 분 만에 본 적도 있어요.

FoodDataScrape.com: 엔터프라이즈용 맞춤 음식 데이터 추출

FoodDataScrape.com은 규모와 맞춤화에 초점을 둬요. 대형 프랜차이즈, 데이터 애그리게이터, 시장조사 회사가 Uber Eats, DoorDash, Zomato 같은 플랫폼에서 대규모의 정제된 데이터셋을 받는 관리형 서비스예요.

• 주문 제작 데이터셋: 원하는 플랫폼, 지역은 물론 과거 이력 데이터까지 뽑아줍니다.
• AI/ML로 데이터 클리닝: 자동으로 걸러내고 검증하는 과정을 거쳐 정확도를 끌어올려요.
• API와 대시보드 병행: 시스템에 바로 붙이거나, 아니면 시각화된 리포트로 받아볼 수 있어요.
• 엔터프라이즈 지향: 하루 수백만 페이지 규모를 소화하고, 사이트가 바뀌어도 따라가며, 사람이 직접 대응해줘요.

추천 대상: 손을 거의 안 대고 대용량 또는 고도 맞춤형 음식 데이터를 긁어야 하는 기업.

Foodspark: 메뉴 및 배달 데이터 자동 스크래핑

Foodspark는 메뉴, 가격, 배달 분석에 특화된 관리형 서비스예요. 직접 스크래퍼를 만들지 않고도 음식 데이터 인텔리전스를 쓰고 싶은 레스토랑과 배달 비즈니스에 잘 맞아요.

• 커버 범위: Uber Eats, DoorDash, Deliveroo, Instacart 등 주요 앱을 아우릅니다.
• AI + 실시간 API: 긁어온 데이터를 바로 받아보거나, 정해진 주기로 업데이트를 예약할 수 있어요.
• 경쟁사 추적: 여러 플랫폼에 걸쳐 가격, 프로모션, 리뷰 변화를 지켜봐요.
• 상시 지원: 전담 팀이 처리를 맡아주니 여러분은 전략에만 신경 쓰면 돼요.

추천 대상: 중견 프랜차이즈, CPG 브랜드, 지속적인 경쟁 분석이 필요한 기업.

Xwiz: 시장 인사이트를 위한 AI 기반 음식 데이터 스크래핑

Xwiz는 스크래핑과 분석을 묶어 시장 인사이트와 경쟁사 인텔리전스에 집중해요.

• 광범위한 수집 항목: 레스토랑 목록부터 메뉴, 가격, 리뷰, 주문량, 배달 지표까지.
• 대시보드 제공: 날것의 데이터뿐 아니라 리포트와 트렌드 분석까지 얹어줘요.
• 맞춤 대응: 까다롭거나 특이한 요구사항도 유연하게 받아줘요.

추천 대상: 단순 스프레드시트가 아니라 실행 가능한 인사이트와 시장 분석이 필요한 기업.

RealdataAPI: API 우선 음식 데이터 스크래핑 서비스

RealdataAPI는 음식 데이터를 실시간으로 프로그램 방식으로 쓰려는 개발자와 제품팀을 위해 만들어졌어요.

• 여러 국가·플랫폼: Uber Eats, Zomato, Swiggy, Postmates 등을 국가 불문하고 다룹니다.
• 디테일한 필드: 메뉴, 가격은 물론 영양 정보, 알레르기 유발 성분, 리뷰까지 담아요.
• API 방식: 필요할 때 바로 당겨쓰거나 정기 업데이트로 예약할 수 있어요.
• 필드 지정: 정확히 원하는 필드만 골라 받을 수 있어요.

추천 대상: 음식 데이터를 자사 앱이나 분석 파이프라인에 직접 통합해야 하는 개발 리소스 보유 팀.

Actowiz: 가격 모니터링을 위한 음식 배달 데이터 스크래핑

Actowiz는 가격 인텔리전스와 경쟁사 추적에 집중해요.

• 수집 범위: 메뉴, 가격, 리뷰, 배달 지표를 두루 다룹니다.
• 가격 변동 알림: 경쟁사가 가격을 조정하거나 프로모션을 시작하면 바로 알려줘요.
• 예약 수집 + 대시보드: 주기를 설정해두면 맞춤 대시보드에서 결과를 확인할 수 있어요.

추천 대상: 가격 경쟁에서 앞서가야 하는 프랜차이즈나 플랫폼.

Websitescraper: 메뉴 및 레스토랑 데이터 추출

Websitescraper(일명 Scraping Intelligence)는 맞춤형 스크래핑 서비스와 Food Delivery Scraping API를 둘 다 제공해요.

• 주요 앱 대부분 커버: Zomato, Swiggy, Uber Eats, Grubhub, DoorDash 등.
• 연동 방식 선택: API로 붙이거나 데이터셋을 내려받는 방식 둘 다 가능해요.
• 사용성 좋음: 안정성과 맞춤 설정에 무게를 둔 관리형 서비스예요.

추천 대상: 기술 부담 없이 바로 쓸 수 있는 데이터 추출이 필요한 기업.

iWeb Data: 글로벌 배달 플랫폼용 음식 데이터 스크래핑

iWeb Data는 글로벌 범위와 유연한 전달 방식이 강점이에요.

• 15개국 이상 커버: Uber Eats, Grubhub, Deliveroo, FoodPanda 등을 전 세계에서 다뤄요.
• 전달 방식 다양: 이메일, API, 웹훅, FTP, DB 직접 입력까지 원하는 대로 받을 수 있어요.
• 신속 대응: 사이트 구조가 바뀌어도 재빨리 손봐주고 유지보수해줘요.

추천 대상: 여러 지역에서 운영하거나 특정 형식으로 데이터를 받아야 하는 기업.

Botster: 노코드 음식 데이터 스크래핑 봇

Botster는 노코드 봇 빌더로 스크래핑의 진입장벽을 낮춰요.

• 클릭 기반 설정: 코드 한 줄 없이도 원하는 스크래핑 봇을 만들 수 있어요.
• 준비된 템플릿: 100개 넘는 사전 제작 봇과 예약 실행 기능이 있어요.
• 결과 전송 옵션: Excel, CSV, 이메일, Slack, Google Drive 등으로 골라 보낼 수 있어요.

추천 대상: 기술 지식이 많지 않거나, 직접 데이터 수집을 해보고 싶은 소규모 팀.

WebData Crawler: 퀵커머스 및 e-Food 데이터 추출

WebData Crawler는 음식 및 퀵커머스 플랫폼용 실시간 확장형 스크래핑에 특화돼 있어요.

• 속도 중심 설계: Instacart, Gopuff, Blinkit처럼 규모가 큰 데이터를 빠르게 뽑도록 짜여 있어요.
• 즉시 반영: 재고나 가격, 트렌드가 바뀌는 순간을 바로 잡아냅니다.
• 엔터프라이즈 지향: 대시보드와 API 연동을 함께 지원해요.

추천 대상: 퀵커머스 기업, CPG 브랜드, 대규모 실시간 데이터가 필요한 모든 팀.

핵심 정리: 내게 맞는 서비스 고르기

그럼 어떤 서비스를 골라야 할까요? 기준을 간단히 정리하면요.

• 즉시 쓰는 노코드 스크래핑: Thunderbit 또는 Botster.
• 엔터프라이즈급 맞춤 데이터셋: FoodDataScrape.com, Foodspark, Actowiz.
• 분석과 인사이트 중심: Xwiz 또는 Actowiz.
• 개발자 통합: RealdataAPI.
• 글로벌 커버리지: iWeb Data 또는 Foodspark.
• 퀵커머스: WebData Crawler.

기억할 것 하나. 가장 좋은 도구는 여러분의 워크플로, 기술 수준, 예산에 맞는 도구예요. 무료 체험이나 파일럿 프로젝트부터 시작하길 권해요. Thunderbit의 무료 플랜은 클릭 한 번으로 뭐가 가능한지 확인하기 좋은 방법이고요(Thunderbit Chrome Extension). 필요가 커지면 언제든 관리형 서비스나 API로 확장할 수 있어요.

기사, PDF, 소셜 미디어 같은 다른 데이터를 어떻게 긁는지 궁금하다면 Thunderbit Blog에서 더 많은 가이드를 확인해보세요. Uber Eats, DoorDash, Instacart, 지역 앱 등 특정 플랫폼이 궁금하면 언제든 문의하세요. 지금 하시는 작업 흐름에 맞는 도구를 추천해드릴게요.

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자주 묻는 질문

1. 음식 데이터 스크래핑이란 무엇이며, 2026년에 왜 중요한가요?

음식 데이터 스크래핑은 음식 배달 앱과 레스토랑 웹사이트에서 메뉴, 가격, 리뷰, 배달 시간 같은 구조화된 데이터를 추출하는 작업입니다. 2026년에는 1조 5천억 달러가 넘는 빠르게 변하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적이며, 더 나은 가격 전략, 메뉴 기획, 고객 인사이트, 운영 효율을 가능하게 합니다.

2. 음식 배달 플랫폼에서 어떤 데이터를 스크래핑할 수 있나요?

상위 음식 스크래핑 서비스는 레스토랑 이름, 메뉴, 가격, 프로모션, 고객 평점, 배달비, 예상 배달 시간, 영양 정보, 이미지까지 폭넓은 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 가격 책정, 시장 조사, 감성 분석, 트렌드 추적이 쉬워집니다.

3. 우리 비즈니스에 맞는 음식 데이터 스크래핑 서비스는 어떻게 고르나요?

지원 플랫폼(Uber Eats, DoorDash 등), 사용 편의성(노코드 vs 개발자 중심), AI 기능, 데이터 정확도, 내보내기 옵션, 준수 사항, 확장성 등을 고려해야 합니다. Thunderbit 같은 도구는 노코드 사용자에게 적합하고, RealdataAPI 같은 API는 개발팀에 잘 맞습니다.

4. 음식 스크래핑 도구 중 Thunderbit가 돋보이는 이유는 무엇인가요?

Thunderbit은 AI가 필드를 추천하는 Chrome 확장 프로그램으로, 하위 페이지 스크래핑, 페이지네이션 처리, Google Sheets나 Excel로의 원클릭 내보내기를 제공합니다. 코딩이 필요 없고 빠르고 사용하기 쉬우며, 예약 실행과 무료 플랜도 제공해 시작하기 좋습니다.

5. 이런 서비스들이 대규모 또는 엔터프라이즈 수준의 스크래핑도 처리할 수 있나요?

네. FoodDataScrape.com, Actowiz, Foodspark 같은 서비스는 맞춤형 데이터셋, 스케줄링, AI 기반 데이터 정제, API 접근을 갖춘 엔터프라이즈 수준의 데이터 스크래핑에 특화되어 있습니다. 대형 레스토랑 체인, 애그리게이터, 시장 인텔리전스 팀에 특히 적합합니다.

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