오픈소스 협업 분석 플랫폼 collab.dev 개발 과정 및 핵심 개념

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 개발자, 오픈소스 프로젝트 유지자, 협업 도구 개발자
• 중급~고급 수준 (기술 스택, 오픈소스 협업 메트릭 분석 지식 필요)

핵심 요약

• DORA 메트릭의 한계를 극복하기 위해 협업 흐름 분석 중심의 새로운 메트릭 개발
• Pulse → Streamlit → Flask 기술 스택 전환 과정에서 데이터 시각화 중심의 UI 설계
• GitHub API + Flask + PostgreSQL 기반의 오픈소스 협업 분석 엔진 구현

섹션별 세부 요약

1. 기존 협업 메트릭의 한계

• DORA 메트릭은 배포 속도에 초점, 실제 협업 효율성 측정 불가
• 개발자들의 실제 협업 문제점 (스릴리 PR, 병목 현상)은 측정 불가능
• Wait time, Review flow, Contributor patterns 등 새로운 메트릭 필요성 제시

2. 초기 프로토타입 개발

• Hackathon 기간에 Pulse 도구 개발 (내부 PullFlow 데이터 기반)
• Next.js 기반 Report Card 시스템 구축 → 학점 기반 평가 방식 제시
• Lake Tahoe 팀 회의에서 학점 기반 평가의 문제점 (프로젝트 특성 무시) 지적

3. 데이터 시각화 중심 전환

• Preset 도구를 활용한 PR 펀넬, 시간 분포, 기여자 활동 분석
• Flask로 재구성하여 검색, 캐싱, GitHub 로그인 기능 추가
• Maintainer Dashboard 개발: 실시간 협업 패턴 분석, 실험적 메트릭 제공

4. 오픈소스 전환 및 기술 스택

• GitHub API + Flask + PostgreSQL + Redis 기반 백엔드 구축
• Tailwind CSS + Chart.js 기반 프론트엔드 설계
• Docker + AWS Lightsail 기반 배포
• PDM + GitHub Actions CI/CD 자동화

5. 현재 상태 및 미래 로드맵

• 250개 이상의 미리 분석된 레포지토리 제공
• Python, Go, Rust 지원, 역사적 트렌드 분석, AI 요약 기능 개발 예정
• 주간 프로젝트 분석 뉴스레터 운영

결론

• GitHub API + Flask 기반 분석 엔진을 통해 오픈소스 협업 흐름을 시각화
• 학점 기반 평가 → 데이터 기반 시각화 전환으로 프로젝트 특성 존중
• collab.dev를 통해 협업 메트릭의 실무 적용 가능, 100+ 레포지토리 추가 분석 가능
• AI 기반 요약, 개인 레포지토리 분석, 다중 레포지토리 비교 등 확장 기능 개발 예정