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GITHUB · ANALIZADO

clio

Herramienta de analítica para flotas de repositorios GitHub que opera en la capa edge de Cloudflare mediante Workers y D1. Captura datos históricos de tráfico antes de que GitHub los elimine tras 14 días, permitiendo series temporales a largo plazo sin costes de infraestructura.

Ficha actualizada 28 sept 2026, 2:43 · upstream 28 sept 2026, 2:27 · release v0.3.0

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Qué es clio

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Clio es una herramienta de analítica diseñada para flotas de repositorios GitHub que opera en la capa edge de Cloudflare mediante Workers y D1. Su valor principal radica en capturar datos históricos de tráfico (vistas, clonados) antes de que GitHub los elimine tras 14 días, permitiendo series temporales a largo plazo sin costes de infraestructura. La arquitectura se basa en un cron que ejecuta fragmentos del trabajo para respetar los límites de subpeticiones del plan gratuito, almacenando datos en una base de datos D1 y sirviendo un dashboard con gráficos SVG generados en el lado del servidor.

Sus casos de uso principales incluyen la monitorización de flotas de repositorios públicos y privados, la detección de repositorios inactivos mediante métricas de antigüedad, el análisis de tendencias de clonación versus visualización para entender la adopción real frente al ruido de automatizaciones, y la integración con PyPI para correlacionar descargas de paquetes con actividad en código fuente. Los puntos fuertes verificables son su funcionamiento sin costes operativos utilizando exclusivamente el plan gratuito de Cloudflare, la persistencia de datos históricos más allá del límite de 14 días de GitHub Insights, la generación de gráficos SVG inline que no dependen de librerías externas ni CDNs, y la capacidad de segmentar la recolección de datos para evitar exceder los límites de subpeticiones por invocación.

Las limitaciones técnicas incluyen la ausencia de alertas automáticas nativas que requieran configuración externa como webhooks, la retención limitada de 24 horas para los registros de acceso a través de Zero Trust, y la dependencia del límite estricto de 50 subpeticiones externas por invocación en el plan gratuito que obliga a procesar flotas grandes en múltiples ejecuciones cron. Además, la generación de gráficos está limitada por un presupuesto de CPU de 10 ms por invocación, lo que impide renderizar paneles complejos o ventanas temporales excesivamente amplias sin errores de tiempo de ejecución.

CASOS DE USO
  • Monitorización de flotas de repositorios públicos y privados con persistencia histórica más allá del límite de 14 días de GitHub Insights
  • Detección de repositorios inactivos mediante métricas de antigüedad y comparación de clonación versus visualización para entender la adopción real
  • Integración con PyPI para correlacionar descargas de paquetes con actividad en código fuente y distinguir entre ruido de automatizaciones y adopción orgánica
  • Generación de gráficos SVG inline sin dependencias externas ni CDNs para dashboards que operan detrás de Cloudflare Access
PUNTOS DESTACADOS
  • Funcionamiento sin costes operativos utilizando exclusivamente el plan gratuito de Cloudflare (Workers y D1)
  • Persistencia de datos históricos más allá del límite de 14 días de GitHub Insights mediante upsert diario en D1
  • Generación de gráficos SVG inline que no dependen de librerías externas ni CDNs para evitar puntos de fallo detrás de Access
  • Segmentación de la recolección de datos con cursor y límites de subpeticiones para operar dentro del plan gratuito
PRECAUCIONES
  • Ausencia de alertas automáticas nativas que requieran configuración externa como webhooks para notificar fallos de cron
  • Retención limitada de 24 horas para los registros de acceso a través de Zero Trust, impidiendo auditoría a largo plazo
  • Dependencia del límite estricto de 50 subpeticiones externas por invocación en el plan gratuito que obliga a procesar flotas grandes en múltiples ejecuciones cron
  • Generación de gráficos limitada por un presupuesto de CPU de 10 ms por invocación, impidiendo paneles complejos o ventanas temporales excesivamente amplias
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Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU1 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA1 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Configurar Cloudflare Access para proteger el dashboard y gestionar secretos como GITHUB_TOKEN mediante la consola de Wrangler. Ajustar REPOS_PER_RUN en wrangler.toml según el plan contratado; en el plan gratuito debe ser bajo (aproximadamente 6) para respetar los límites de subpeticiones, mientras que en planes pagados puede igualarse al tamaño total de la flota. Verificar manualmente el estado de las ejecuciones cron y configurar alertas externas si se requiere notificación proactiva ante fallos de sincronización o repositorios estancos.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.js
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
8080
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.