0xarchit/github-profile-analyzer

Github Profile analyzer or analyser and reviewer tool. Gives review based on first 100 repos and only includes those forks in which user has contributions to avoid fake results | #1 profile analyzer on github

GitHub プロフィールアナライザー – 何であるか

GitHubアカウントでログインできるウェブアプリで、ユーザーのAI生成スコアとレポートを提供します。言語使用状況、コントリビューションの連続日数、リポジトリ統計などのデータを取得し、READMEに記載されているようにAI駆動と呼ばれるモデルを実行して、開発者タイプを分類し、熟練度評価を付与します。結果はブラウザで閲覧可能で、PDFとしてエクスポートも可能です。


コア機能(READMEに記載された内容)

カテゴリ アプリの機能
プロフィール分析 • 数値スコア付きのAI駆動評価
• 使用言語の検出と熟練度の推定
• リポジトリ活動とコントリビューションメトリクスの要約
• ユーザーを開発者タイプ(例:フロントエンド、バックエンド、フルスタックなど)に分類
認証とセキュリティ • GitHub OAuth 2.0ログイン
• JWT(joseライブラリ)によるセッション管理
• 保存された機密データのAES-256-GCM暗号化
• Upstashによるレート制限および一般的なXSS/SQLインジェクション対策
データとエクスポート • 実時間でコントリビューションカレンダーを解析し、連続日数を計算
• プロフィールスナップショットを含むPDFレポートを生成(react-pdf)
• 分析履歴を暗号化して保存し、後で再取得可能
パフォーマンス • Upstash Redisで頻繁なクエリをキャッシュ
• 最適化されたPostgreSQLクエリ、並列リクエスト処理、HTTP圧縮
ユーザーエクスペリエンス • GitHubログインが必要;「スター検証」ステップでアクセスを制限
• ゲストセッションを許可
• Tailwind CSSで構築されたレスポンシブUI、ダークモード対応

技術スタック(READMEに記載された通り)

  • フレームワーク: Next.js 16(app router)とReact 19
  • 言語: TypeScript
  • ランタイム: Bun
  • データベース: Neon PostgreSQL
  • 認証: joseライブラリによるJWT
  • キャッシュ / レート制限: Upstash Redis と Upstash Rate Limit
  • PDF生成: react-pdf
  • スタイリング: Tailwind CSS + カスタムUIコンポーネント
  • バリデーション: Zodスキーマ

はじめ方(READMEから)

  1. 前提条件 – Bunランタイムをインストールし、GitHub OAuthアプリ、Neon PostgreSQLインスタンス、Upstash Redisインスタンスを準備してください。
  2. クローンとインストール
    git clone https://github.com/0xarchit/github-profile-analyzer.git
    cd github-profile-analyzer
    bun install
    
  3. 設定 – READMEに記載されたキー(GITHUB_TOKENSJWT_SECRETUPSTASH_TOKENなど)を含む.env.localファイルを作成します。
  4. ローカルで実行
    bun run dev   # http://localhost:3000 で開発サーバーを起動
    
  5. 本番ビルド
    bun run build
    bun run start
    

使い方の例

  • 個人ブランディング – ジョブ応募やポートフォリオ用に、オープンソースの貢献を魅力的にアピールするPDFを生成。
  • 採用担当者のスクリーニング – 応募者の公開GitHub活動から、定量的な「スコア」と言語熟練度の概要を迅速に取得。
  • コミュニティのインサイト – 分析履歴を使って複数の開発者プロフィールを比較し、言語採用の傾向やコントリビューション習慣のトレンドを把握。

制限事項と注意点

  • 分析は公開プロフィールのみに限られます;プライベートリポジトリは考慮されません。
  • スコアを生成するAIモデルの詳細はリポジトリに記載されていないため、その手法やバイアスは不明です。
  • アクセスは「スター検証」ステップで制限されており、リポジトリをスターしていないユーザーには利用が制限される可能性があります。
  • 暗号化、レート制限などのすべてのデータ処理は実装されていますが、セキュリティは環境変数の正しく設定されているかどうかに依存します。

コミュニティとメンテナンス

  • MITライセンスのため、フォークや変更を自由に行えます。
  • スター数はスターヒストリーチャートとスターマッパーのビジュアルで追跡されます。
  • CONTRIBUTING.md にリンクされているため、貢献は歓迎されます。
  • セキュリティに関する報告は SECURITY.md のポリシーに従ってください。

上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接引用したものであり、追加機能は推測されていません。

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