{"id":28907644,"url":"https://github.com/adalbertobrant/socialprofiler","last_synced_at":"2026-05-16T08:02:59.654Z","repository":{"id":299695479,"uuid":"1003895396","full_name":"adalbertobrant/socialprofiler","owner":"adalbertobrant","description":"Quer saber o seu perfil com base no seu histórico de navegação usando IA , então lhes apresento o SocialProfiler, não é tão poderoso igual os dos grandes, mas com sua ajuda podemos chegar lá!","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-06-17T20:19:08.000Z","size":24,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-06-17T21:28:55.383Z","etag":null,"topics":["browser-history","gemini-ai","pandas","plotly","python3","requests","social-media","socialprofile","streamlit-webapp"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/adalbertobrant.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2025-06-17T19:58:28.000Z","updated_at":"2025-06-17T20:19:10.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-06-17T21:41:20.074Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/adalbertobrant/socialprofiler","commit_stats":null,"previous_names":["adalbertobrant/socialprofiler"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/adalbertobrant/socialprofiler","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2Fsocialprofiler","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2Fsocialprofiler/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2Fsocialprofiler/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2Fsocialprofiler/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/adalbertobrant","download_url":"https://codeload.github.com/adalbertobrant/socialprofiler/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2Fsocialprofiler/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":276673796,"owners_count":25683943,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-09-23T02:00:09.130Z","response_time":73,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["browser-history","gemini-ai","pandas","plotly","python3","requests","social-media","socialprofile","streamlit-webapp"],"created_at":"2025-06-21T16:04:46.999Z","updated_at":"2025-09-24T00:57:55.716Z","avatar_url":"https://github.com/adalbertobrant.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# 🧠 Analisador de Hábitos Digitais com IA\n\nUma aplicação web para analisar o histórico de navegação do usuário, combinando uma análise de perfil comportamental (DISC) com insights detalhados gerados pela IA do Google Gemini.\n\n## Funcionalidades\n\n-   **Análise Dupla:** Oferece duas perspectivas sobre os seus hábitos:\n    1.  **Perfil Comportamental (DISC):** Uma análise instantânea e local que gera um gráfico de radar (Dominância, Influência, eStabilidade, Consciência) com base nos sites visitados.\n    2.  **Análise Detalhada por IA:** Envia um resumo anonimizado do seu histórico para a API do Google Gemini, que gera um relatório completo sobre seus interesses, padrões, riscos e potencialidades.\n-   **Privacidade em Primeiro Lugar:** O histórico bruto é processado no backend para criar um resumo diário. Apenas este resumo, sem URLs específicas, é enviado para a IA, protegendo sua privacidade.\n-   **Interface Interativa:** Frontend construído com Streamlit, permitindo o upload fácil do arquivo de histórico (`.csv`) e exibição clara dos resultados.\n-   **Arquitetura Robusta:** Utiliza um backend FastAPI para lidar com a lógica de negócio e a comunicação com a API externa, garantindo que o frontend permaneça leve e responsivo.\n\n## Arquitetura do Projeto\n\nEste projeto utiliza uma arquitetura cliente-servidor para separar as responsabilidades:\n\n-   **Frontend (Streamlit - `app.py`):** Responsável pela interface do usuário, upload de arquivos e pela análise DISC local e instantânea.\n-   **Backend (FastAPI - `main.py`):** Um servidor de API que recebe o histórico bruto, o resume para anonimização e eficiência, e se comunica com a API do Google Gemini para a análise aprofundada.\n\n**Fluxo de Dados:**\n`Usuário (Frontend) -\u003e Envia CSV -\u003e Backend (FastAPI) -\u003e Resume Dados -\u003e Envia Resumo -\u003e Google Gemini API -\u003e Retorna Análise -\u003e Backend -\u003e Frontend -\u003e Exibe para Usuário`\n\n## Tecnologias Utilizadas\n\n-   **Backend:** Python, FastAPI, Uvicorn, Google Generative AI, Pandas.\n-   **Frontend:** Python, Streamlit, Requests, Plotly, Pandas.\n-   **IA:** Google Gemini 1.5 Flash.\n\n---\n\n## 🚀 Configuração e Execução\n\nSiga estes passos para configurar e rodar o projeto localmente.\n\n### Pré-requisitos\n\n-   Python 3.12.3 ou superior instalado.\n-   `git` instalado para clonar o repositório.\n\n### Passo 1: Clone o Repositório\n\nAbra seu terminal e clone o projeto para sua máquina local.\n\n```bash\ngit clone https://github.com/adalbertobrant/socialprofiler\ncd socialprofiler\n```\n\n##  Crie e Ative um Ambiente Virtual\n\n### No Windows:\n\n```bash\npython -m venv venv\n.\\venv\\Scripts\\activate\n```\n\n### No macOS / Linux:\n\n```bash\npython3 -m venv venv\nsource venv/bin/activate\n```\n\n## Instale as Dependências\n\nCom o ambiente virtual ativado, instale todas as bibliotecas necessárias com um único comando:\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n## Configure a Chave da API do Google Gemini\n\nA API do Gemini é essencial para a análise de IA.\n\n 1- Obtenha sua API Key: Acesse o Google AI Studio e crie sua chave de API gratuita.\n 2- Crie o arquivo .env: Na raiz do seu projeto (na mesma pasta de main.py), crie um arquivo chamado .env.\n 3- Adicione a chave ao arquivo: Abra o arquivo .env e adicione a seguinte linha, substituindo sua_chave_de_api_aqui pela chave que você gerou:\n\n```bash\nGOOGLE_API_KEY=\"sua_chave_de_api_aqui\"\n```\n## Execute a Aplicação\n\nVocê precisará de dois terminais separados (ou duas abas no seu terminal) para rodar o backend e o frontend simultaneamente.\nNo Terminal 1 (Backend):\nNavegue até a pasta do projeto, ative o ambiente virtual e inicie o servidor FastAPI.\n\n```bash\nuvicorn main:app --reload\n```\nNo Terminal 2 (Frontend):\nAbra um novo terminal, navegue até a mesma pasta do projeto e ative o mesmo ambiente virtual.\n\n```bash\nstreamlit run app.py\n```\nO Streamlit abrirá automaticamente uma nova aba no seu navegador. Se não abrir, acesse o endereço fornecido (geralmente http://localhost:8501).\nAgora você está pronto! Faça o upload do seu arquivo browser_history.csv na interface do Streamlit e clique em \"Analisar Histórico\".\n\n## Como Obter seu Histórico de Navegação\n\nGoogle Chrome:\n\nVá para chrome://history.\n\nProcure por uma extensão na Chrome Web Store chamada \"Export History\" ou similar que exporte em formato CSV com as colunas URL, Last Visited, Visit Count.\n\nFirefox:\n\nUse um complemento como o \"Export History/Bookmarks to JSON/CSV/XLS\".\n\nCertifique-se de que o CSV exportado tenha as colunas URL, Last Visited, e Visit Count.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fadalbertobrant%2Fsocialprofiler","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fadalbertobrant%2Fsocialprofiler","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fadalbertobrant%2Fsocialprofiler/lists"}