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GitHub Backlog Analyzer

Pipeline de données qui collecte les issues de dépôts GitHub publics, les normalise et expose des métriques agiles (lead time, ratio bugs/features) via FastAPI.

date: 05/04/2026

#data #agile #backlog

stack: Python · FastAPI · PostgreSQL · SQLAlchemy · Alembic · GitHub API

> code
$ cat README.md

Projet orienté Data Product avec posture de PO : piloter un backlog par la donnée plutôt que par l’intuition.

Collecte & traitement

  • Client HTTP GitHub, gère pagination, rate limit et retries sur 403/429 pour collecter les issues d’un dépôt cible.
  • Classification, un module détecte le type (bug/feature/doc/other) à partir des labels.

Stockage & API

  • PostgreSQL, données stockées via SQLAlchemy + Alembic.
  • FastAPI, expose un endpoint /issues/summary avec la répartition par type et par état.

Configuration & qualité

  • Pilotage par .env, DATABASE_URL, GITHUB_TOKEN, délai entre requêtes, retries.
  • Tests, via pytest, avec doc Swagger auto-générée.

Data Product-oriented project with a PO mindset: driving a backlog through data rather than intuition.

Collection & processing

  • GitHub HTTP client, handles pagination, rate limiting and retries on 403/429 to collect the issues of a target repository.
  • Classification, a module detects the type (bug/feature/doc/other) from the labels.

Storage & API

  • PostgreSQL, data stored via SQLAlchemy + Alembic.
  • FastAPI, exposes an /issues/summary endpoint with the breakdown by type and by state.

Configuration & quality

  • Driven by .env, DATABASE_URL, GITHUB_TOKEN, delay between requests, retries.
  • Tests, via pytest, with auto-generated Swagger docs.