🔍 GitHub Personality Analyzer

Анализирует GitHub-профиль и определяет тип разработчика на основе активности, языков и AI-анализа.

Проект сделан как инженерный инструмент, а не учебный скрипт:
CLI + Web, кэширование, fallback-логика, продакшн-подход.

---

🌐 Live Demo

👉 https://github-personality-analyzer.onrender.com
(может «просыпаться» 20–30 сек — это free-план Render)

---

✨ Возможности

• 🔎 Анализ репозиториев GitHub
• 🧠 Определение типа разработчика
• 🔥 Подсчёт активности
• 🤖 AI-описание (Groq / LLaMA 3.1)
• 💾 Кэш AI-ответов (без повторных запросов)
• 🌐 Web-интерфейс (Flask)
• 💻 CLI-версия
• 🛡️ Без падений при недоступности AI

---

🧠 Типы разработчиков

• Backend Architect
• Frontend Magician
• Data Alchemist
• Fullstack Adventurer

(определяется автоматически по языкам и активности)

---

⚙️ Архитектура проекта

github-personality-analyzer/ ├── analyzer.py # CLI-интерфейс ├── app.py # Web-приложение (Flask) ├── stats.py # Работа с GitHub API ├── personality.py # Логика + AI + cache ├── cache/ │ └── ai_cache.json # Кэш AI-ответов ├── templates/ │ └── index.html # UI ├── requirements.txt ├── start.sh # Запуск для Render └── .github/workflows/ └── ci.yml # GitHub Actions

---

🤖 AI и кэширование

AI-описание генерируется через Groq (LLaMA 3.1).

Как работает:

1. Пользователь вводит GitHub-ник
2. Проверяется локальный кэш (cache/ai_cache.json)
3. Если запись есть → используется кэш
4. Если нет → вызывается AI и результат сохраняется

👉 Это:

• быстрее
• дешевле
• стабильнее
• ближе к продакшну

---

🛡️ Fallback-логика

Проект никогда не падает:

• если AI недоступен
• если превышен лимит
• если провайдер временно не отвечает

В этом случае:

• основной анализ работает
• пользователь видит статус AI

---

🚀 Запуск локально

Установка

pip install -r requirements.txt