Inspector - 社交动态监控系统

一个强大的团队社交动态监控和AI总结系统，支持LinkedIn、GitHub等平台的实时监控和智能报告生成。

🌟 功能特性

📊 核心功能

多平台监控: 支持LinkedIn、GitHub等主流社交平台
实时更新: 自动监控团队成员的最新动态
AI智能总结: 使用OpenAI GPT生成每日/每周活动总结
可视化界面: 现代化的React前端界面
数据统计: 详细的成员活动和监控统计

🔧 技术特性

模块化架构: 易于扩展和维护的监控器系统
RESTful API: 完整的后端API接口
实时调度: 支持定时监控和报告生成
数据持久化: SQLite/PostgreSQL数据库支持
容器化部署: Docker和Docker Compose支持

🏗️ 系统架构

graph TB
    subgraph "前端 (React + TypeScript)"
        UI[用户界面]
        API[API客户端]
    end
  
    subgraph "后端 (FastAPI + Python)"
        WebAPI[Web API]
        MonitorMgr[监控管理器]
        LLM[AI总结器]
        DB[(数据库)]
    end
  
    subgraph "监控服务"
        LinkedIn[LinkedIn监控器]
        GitHub[GitHub监控器]
    end
  
    subgraph "外部服务"
        OpenAI[OpenAI API]
        LinkedInAPI[LinkedIn]
        GitHubAPI[GitHub API]
    end
  
    UI --> API
    API --> WebAPI
    WebAPI --> MonitorMgr
    WebAPI --> LLM
    MonitorMgr --> LinkedIn
    MonitorMgr --> GitHub
    LinkedIn --> LinkedInAPI
    GitHub --> GitHubAPI
    LLM --> OpenAI
    MonitorMgr --> DB
    LLM --> DB
    WebAPI --> DB

🚀 快速开始

环境要求

Python 3.12+
Node.js 18+
uv (Python包管理器)
npm 或 yarn

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd Inspector

2. 配置环境

# 复制环境配置模板
cp config/env.example .env

# 编辑配置文件
nano .env

必需的环境变量:

# OpenAI API配置
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo

# GitHub API配置 (可选)
GITHUB_TOKEN=your-github-personal-access-token

# 数据库配置
DATABASE_URL=sqlite:///./inspector.db

# 邮件通知配置 (可选)
EMAIL_RECIPIENTS=[email protected],[email protected]

3. 安装依赖

# 安装Python依赖
uv sync

# 安装前端依赖
cd frontend
npm install
cd ..

4. 启动服务

# 方式1: 使用启动脚本
chmod +x start-all.sh
./start-all.sh

# 方式2: 手动启动
# 终端1 - 启动后端
uv run python main.py

# 终端2 - 启动前端
cd frontend && npm start

5. 访问应用

前端界面: http://localhost:3000
API文档: http://localhost:8000/docs
健康检查: http://localhost:8000/health

6. 验证配置

# 验证所有配置
uv run python tests/validate_config.py

# 跳过外部服务测试 (OpenAI, GitHub)
uv run python tests/validate_config.py --skip-external

# 跳过API端点测试 (后端未启动时)
uv run python tests/validate_config.py --skip-api

# 跳过外部服务和API端点测试
uv run python tests/validate_config.py --skip-external --skip-api

# 测试AI配置
uv run python tests/test_openai_config.py

# 测试阿里云通义千问配置
uv run python tests/test_aliyun_openai.py

# 测试GitHub配置
uv run python tests/test_github_token.py

📖 使用指南

添加团队成员

访问 http://localhost:3000/members
点击"添加成员"按钮
填写成员信息（姓名、邮箱、职位）
保存成员信息

配置社交链接

在成员列表中找到目标成员
点击"添加社交配置"
选择平台（GitHub/LinkedIn）
输入个人主页URL和用户名
保存配置

运行监控

访问 http://localhost:3000
点击"运行监控"按钮
系统将自动抓取所有配置的社交动态
查看实时更新的活动列表

生成AI总结

在仪表板页面点击"生成每日总结"
系统将使用OpenAI分析最近的活动
查看生成的智能总结报告

🤖 AI平台配置

系统支持多种AI平台，可以通过配置不同的base URL来使用不同的模型服务。

OpenAI官方API

OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo

Azure OpenAI

OPENAI_API_KEY=your-azure-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com/openai/deployments/your-deployment
OPENAI_MODEL=gpt-35-turbo

其他兼容平台

OPENAI_API_KEY=your-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.your-platform.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo

测试配置

运行以下命令测试AI配置是否正确：

uv run python test_openai_config.py

详细配置示例: 查看 AI平台配置示例文档

GitHub配置

参考 GitHub配置指南创建Personal Access Token

阿里云通义千问配置

参考阿里云配置指南配置AI总结服务

🔧 API接口

成员管理

# 获取所有成员
GET /api/v1/members/

# 创建新成员
POST /api/v1/members/
{
  "name": "张三",
  "email": "[email protected]",
  "position": "软件工程师"
}

# 添加社交配置
POST /api/v1/members/{member_id}/social-profiles/
{
  "platform": "github",
  "profile_url": "https://github.com/username",
  "username": "username"
}

监控管理

# 获取监控统计
GET /api/v1/monitoring/stats

# 运行监控
POST /api/v1/monitoring/run-monitoring

# 获取活动列表
GET /api/v1/monitoring/activities

# 生成每日总结
POST /api/v1/monitoring/generate-daily-summary

🐳 Docker部署

使用Docker Compose

# 构建并启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f inspector

自定义部署

# 构建镜像
docker build -t inspector .

# 运行容器
docker run -d \
  --name inspector \
  -p 8000:8000 \
  --env-file .env \
  inspector

📁 项目结构

Inspector/
├── app/                          # 后端应用
│   ├── api/v1/                   # API路由
│   │   ├── members.py           # 成员管理API
│   │   └── monitoring.py        # 监控管理API
│   ├── core/                     # 核心配置
│   │   ├── config/              # 配置管理
│   │   └── database/            # 数据库配置
│   ├── models/                   # 数据模型
│   │   ├── member.py            # 成员模型
│   │   └── schemas.py           # Pydantic模式
│   └── services/                 # 业务服务
│       ├── monitors/            # 监控器
│       │   ├── base_monitor.py  # 基础监控器
│       │   ├── linkedin_monitor.py
│       │   ├── github_monitor.py
│       │   └── monitor_manager.py
│       └── summarizers/         # 总结器
│           └── llm_summarizer.py
├── frontend/                     # 前端应用
│   ├── src/
│   │   ├── components/          # React组件
│   │   ├── pages/              # 页面组件
│   │   ├── services/           # API服务
│   │   └── types/              # TypeScript类型
│   ├── public/                 # 静态资源
│   └── package.json
├── main.py                      # 应用入口
├── pyproject.toml              # Python配置
├── docker-compose.yml          # Docker配置
├── Dockerfile                  # Docker镜像
└── README.md                   # 项目文档

🔄 定时任务

系统支持以下定时任务：

监控任务: 每30分钟自动运行一次（可配置）
每日总结: 每天上午9点自动生成
每周总结: 每周一上午9点自动生成

配置定时任务

在 .env 文件中修改：

MONITORING_INTERVAL_MINUTES=30
SUMMARY_TIME=09:00
WEEKLY_SUMMARY_DAY=monday

🛠️ 开发指南

添加新的监控平台

在 app/services/monitors/ 创建新的监控器
继承 BaseMonitor 类
实现必要的抽象方法
在 MonitorManager 中注册新监控器

扩展AI总结功能

在 app/services/summarizers/ 创建新的总结器
实现总结接口
在API中注册新的总结端点

运行测试

# 运行后端测试
uv run pytest

# 运行前端测试
cd frontend && npm test

🐛 故障排除

常见问题

Q: 监控无法获取数据 A: 检查网络连接和API密钥配置，确保目标平台可访问

Q: AI总结生成失败 A: 验证OpenAI API密钥是否正确，检查API配额

Q: 前端无法连接后端 A: 确认后端服务正在运行，检查端口配置和CORS设置

Q: 数据库连接失败 A: 检查数据库URL配置，确保数据库服务可用

日志查看

# 查看后端日志
tail -f logs/app.log

# 查看Docker日志
docker-compose logs -f inspector

📊 性能优化

数据库优化

定期清理旧的活动数据
为频繁查询的字段添加索引
使用连接池管理数据库连接

监控优化

调整监控间隔以减少API调用
实现增量更新避免重复数据
使用缓存减少重复请求

🤝 贡献指南

Fork 项目
创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
打开 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 Business Source License 1.1 (BSL) - 查看 LICENSE 文件了解详情

重要说明：

本软件受 BSL 许可证永久保护
商业使用需要获得许可
禁止直接竞争的商业产品使用
个人和非商业使用允许

🙏 致谢

FastAPI - 现代、快速的Web框架
React - 用户界面库
OpenAI - AI服务提供商
Tailwind CSS - CSS框架

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 17 Commits
app		app
config		config
docs		docs
frontend		frontend
logs		logs
scripts		scripts
tests		tests
.gitignore		.gitignore
.python-version		.python-version
DEPLOYMENT_CHECKLIST.md		DEPLOYMENT_CHECKLIST.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
QUICK_START.md		QUICK_START.md
README.md		README.md
deploy.sh		deploy.sh
docker-compose.prod.yml		docker-compose.prod.yml
docker-compose.yml		docker-compose.yml
main.py		main.py
nginx.conf		nginx.conf
pyproject.toml		pyproject.toml
renew_ssl.sh		renew_ssl.sh
start.sh		start.sh
test_streaming_response.py		test_streaming_response.py
uv.lock		uv.lock

License

bugmaker2/Inspector

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