OpenTalent 是一个基于 Git 行为数据的开源人才评价与服务平台，旨在通过数据驱动的方式，客观、公正地评价开发者的开源贡献。我们希望通过透明、开放的评价体系，为开发者提供反馈，并帮助雇主发现和培养优质的开源人才。
- 贡献分析：基于 Git 数据，量化开发者在代码、文档、测试、治理、运营等方面的贡献。
- 开源影响力评分：通过贡献的广度与深度，基于 OpenRank 算法评估开发者在开源项目中的影响力。
- 社区互动度：分析开发者在开源社区中的活跃度，包括 issue、PR、讨论等互动行为。
- 定制化报告：为开发者和企业提供详细的贡献与影响力报告，便于展示技能和发展职业生涯。
- 开源职业发展建议：根据开发者的表现，提供个性化的职业发展建议和机会。
├── data/ # 数据存储目录
│ ├── raw/ # 原始 GitHub 行为数据
│ ├── processed/ # 处理后的数据
├── src/ # 源代码目录
│ ├── data_processing/ # 数据处理相关脚本
│ ├── analysis/ # 开源贡献分析算法
│ ├── scoring/ # 评分系统
├── reports/ # 生成的报告目录
├── README.md # 项目说明文件
├── requirements.txt # 依赖库列表
├── LICENSE # 开源许可
git clone https://github.com/x-lab/OpenTalent.git
cd OpenTalent我们推荐使用 virtualenv 来隔离 Python 环境，首先安装虚拟环境：
pip install virtualenv
virtualenv venv
source venv/bin/activate然后安装项目的依赖：
pip install -r requirements.txt使用以下命令来处理原始 GitHub 数据并进行分析：
python src/data_processing/process_data.py
python src/analysis/run_analysis.py生成的报告会保存在 reports/ 目录下，您可以通过以下命令生成报告：
python src/scoring/generate_report.py --output reports/contribution_report.json我们欢迎任何形式的贡献！您可以通过以下方式参与：
- 提交 Issue 来报告错误或建议新功能。
- 提交 Pull Request 来修复问题或添加新功能。
- 提交文档改进或翻译。
- Fork 该仓库。
- 创建您的功能分支：
git checkout -b feature/your-feature-name。 - 提交您的更改：
git commit -m 'Add some feature'。 - Push 到远程仓库：
git push origin feature/your-feature-name。 - 创建一个 Pull Request。
本项目基于 木兰宽松 开源许可。
如果您有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：
感谢所有为开源社区做出贡献的开发者！