Gemini AI와 GitHub API를 활용한 포트폴리오 정량 분석 시스템 구축

Context

다수의 GitHub 저장소 중 채용 담당자에게 제시할 핵심 프로젝트를 선별하는 기준 부재. 메타데이터 기반의 단순 정렬로는 코드의 실제 가치와 완성도를 판단하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• GitHub REST API 기반 메타데이터 스코어링 시스템(Stars, Activity, Completeness, Community 합산) 설계
• Gemini 1.5 Flash 모델을 활용하여 README 기반의 정성적 분석 및 Tech Stack 탐지 로직 구현
• API Rate Limit 대응을 위해 각 요청 사이에 6초의 지연 시간을 부여하는 Sequential Analysis 프로세스 적용
• 인증 오류 최소화를 위해 token 접두사 대신 Bearer 인증 방식을 채택하고 API 버전 명시
• 디버깅 효율성 제고를 위해 Promise.all 기반 병렬 처리에서 순차적 Fetch 방식으로 제어 흐름 변경
• Fine-grained Token의 권한 제약을 해결하기 위해 affiliation=owner 대신 type=all 옵션 적용