Orca

用于深度 LinkedIn 个人资料分析的 AI Agent。

Orca 是一个用于深度 LinkedIn 个人资料分析的 AI Agent。你可以定义你所关注的洞察点，Orca 将自动为你提取。

它通过抓取用户的帖子、评论、互动以及社交网络数据，自主分析并提取结构化信息，如：痛点、当前重点、价值观、专业领域、网络影响力、沟通风格以及兴趣随时间的变化趋势等。当需要更多数据时，它会自动调用额外的爬虫工具。

核心逻辑位于 orca-ai/ 目录中，作为一个独立的库存在。你可以将其接入任何 Node.js 项目并进行大规模运行。

应用场景

• 销售：在进行客户拓展前，深入了解潜在客户的真实优先级。
• 招聘：评估候选人在简历之外真正关注的内容。
• 投资：绘制创始人的思维导图并评估其市场定位。

工作原理

1. 提供一个 LinkedIn 个人资料 URL，并定义你想要提取的洞察维度。
2. Orca 抓取基准数据：个人资料、帖子、评论、互动以及热门帖子的参与度。
3. Agent 对数据进行推理并提取结构化洞察。如果针对特定洞察需要更多信息，它会自主调用爬虫工具。
4. 随着 Agent 的工作，结果会实时流式传输回 UI 界面。

技术栈

• Next.js 16, TypeScript, Tailwind CSS
• LangChain (支持 OpenAI、Anthropic 及其他 LLM 提供商)

环境要求

• Node.js 20+, pnpm
• Fresh LinkedIn Profile Data API Key
• 你所选择的 LLM 提供商的 API Key (默认为 OpenAI)

环境变量

在项目根目录下创建 .env.local 文件：

RAPIDAPI_KEY=your_key
OPENAI_API_KEY=your_key

身份验证是可选的。若需通过登录页面限制访问，请添加 Supabase 凭据：

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=your_url
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=your_anon_key

配置后，所有页面和 API 将受到邮箱/密码登录保护。若不配置，应用将处于公开运行状态，无需验证。

安装

git clone https://github.com/dimimikadze/orca.git
cd orca
pnpm install
pnpm dev

访问 http://localhost:3000。

测试

所有的爬虫和分析 Agent 均已覆盖测试用例。每个测试既可以针对录制的固定数据（无需真实 API）运行，也可以通过在测试文件中设置 USE_LIVE_DATA = true 来针对真实的 LinkedIn 数据运行。

专门的测试用例和所有可用的测试命令可在 package.json 中找到。

贡献

请查阅 CONTRIBUTING.md 获取贡献指南。

许可证

基于 MIT 许可证分发。详情请查看 LICENSE。