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。你只需定义你关心的洞察维度，Orca 就会为你提取相关信息。

它能够抓取帖子、评论、互动反应及社交网络数据，随后自主对这些数据进行推理，提取出结构化的洞察，如：痛点、当前焦点、价值观、专业领域、社交影响力、沟通风格以及兴趣随时间的变化等。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/ 目录下，作为一个独立的库存在。你可以将其植入任何 Node.js 项目中进行大规模运行。

使用场景

• 销售：在接触潜在客户之前，深入了解他们的真实优先事项。
• 招聘：评估候选人简历之外的真实关注点。
• 投资：梳理创始人的思维方式并评估其定位。

工作原理

1. 提供 LinkedIn 个人资料 URL，并定义你想要提取的洞察点。
2. Orca 抓取基准数据：个人资料、帖子、评论、互动反应以及热门帖子的互动情况。
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数据，它会自动调用爬虫工具。
4. 结果会在 Agent 执行过程中实时流式传输回 UI。

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。若要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

设置后，所有页面和 API 都将受到电子邮件/密码登录的保护。若不设置，应用将处于开放状态，无需身份验证。

安装

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

打开 http://localhost:3000 即可使用。

测试

所有的爬虫和分析 Agent 均已覆盖测试。每个测试既可以针对已录制的固定数据（无需真实 API 调用）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。

专门的测试用例及所有可用的测试命令均可在 package.json 中找到。

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md 了解贡献指南。

许可证

基于 MIT 许可证分发。详情请见 LICENSE。