GitHub 커밋 활동을 API로 모아 리포트 만들기

어떤 문제를 해결하나 link

저장소가 40개를 넘어가면 “내가 요즘 뭘 얼마나 하고 있나” 를 GitHub 프로필 잔디만으로는 알 수 없습니다. 잔디는 커밋 수만 보여 주고, 그중 얼마가 매일 도는 자동화 파이프라인이고 얼마가 내 손인지, 어느 저장소에 시간이 쏠렸는지는 안 나옵니다.

Claude Code에 “내 GitHub 커밋 활동을 지난 12개월치 분석해서 리포트로 만들어 줘” 라고 하면, API 호출 → 집계 → 차트 → HTML 리포트까지 한 번에 나옵니다. 중간에 분류 기준이 틀렸던 걸 발견해서 고친 과정이 이 사례의 핵심입니다.

사전 준비 link

• gh CLI 로그인 (gh auth status 로 확인). 검색 API는 인증 없이는 분당 10회로 막힙니다
• Python 3 + pandas, matplotlib
• 차트에 한글이 들어가면 한글 폰트 파일 하나 (여기서는 사이트에 이미 있던 나눔고딕 TTF 재사용)

단계별 사용법 link

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API 두 종류로 데이터를 받는다

content_copy 입력 프롬프트

  내 GitHub 저장소 전체의 최근 12개월 커밋 활동을 분석해 줘.
월별 추이, 누가 커밋했는지(사람/AI/봇), 저장소별 분포를 차트와 표로 만들어 HTML 리포트로 정리해.
  

Claude는 저장소를 하나씩 도는 대신 커밋 검색 API를 씁니다. user:jeonck 한정자로 내 소유 저장소 전체를 한 번에 잡을 수 있습니다.

# 월별: 개수만 필요하니 total_count 만 받는다 (12회 호출)
gh api -X GET search/commits -f q="user:jeonck committer-date:2026-08-01..2026-08-31" --jq .total_count

# 상세: 최근 1,000건 (검색 API 상한) — 저장소, 작성자, 날짜, 메시지 첫 줄
gh api -X GET search/commits -f q="user:jeonck committer-date:>=2026-08-01" -f per_page=100 -f page=1 \
  --jq '.items[] | [.repository.name, .commit.author.name, .commit.author.date[0:10], (.commit.message|split("\n")[0])] | @tsv'

호출 사이에 sleep 2 를 넣습니다. 커밋 검색은 인증해도 분당 30회 제한입니다.

2

첫 집계에서 분류가 틀린 걸 잡는다

Claude가 처음 만든 분류는 작성자 이름만 봤습니다. 이름에 bot 이 있으면 봇, Claude 면 AI, 나머지는 사람.

그런데 저장소별 표에서 one-sentence 저장소가 “사람 137건” 으로 1위였습니다. 매일 한 문장씩 자동 게시하는 파이프라인 저장소가 사람 1위일 리 없습니다. 메시지를 뽑아 보니 Add sentence No.475 — Hopper (2026-09-11-12) — GitHub Actions 가 내 토큰으로 커밋해서 작성자가 jeonck 으로 찍힌 것이었습니다.

그래서 분류 기준을 메시지 패턴까지 보도록 바꿨습니다.

AUTO = re.compile(r"scheduled run|Add sentence No\.|^Merge branch|\(\d{4}-\d{2}-\d{2}-\d{2}\)|^(daily|auto)", re.I)
def kind(row):
    a = row.author.lower()
    if "bot" in a or "action" in a or AUTO.search(row.msg): return "자동화(봇·스케줄)"
    if "claude" in a or "qwen" in a or "gemini" in a:        return "AI 에이전트"
    return "사람"

구분	이름만으로	메시지 패턴 반영
사람	45%	36%
AI 에이전트	16%	17%
자동화	39%	47%

사람 커밋이 9%p 줄었습니다. 이 차이가 이 리포트에서 가장 중요한 숫자입니다.

3

HTML 리포트로 묶어 브라우저에서 본다

pandas 의 DataFrame.to_html() 과 차트 PNG 한 장을 HTML 파일 하나에 넣습니다. 별도 대시보드 도구 없이 file:// 로 열면 끝입니다.

리포트에서 읽어 낸 것:

• 8월 커밋 1,356건은 7월의 2.4배지만, 절반 가까이가 스케줄 워크플로. 잔디가 진해진 이유는 파이프라인을 여러 개 띄웠기 때문
• 사람 손이 집중된 저장소는 handson(온프렘 k8s 실습), toolian, field-cases — 실제로 뭔가를 배운 곳
• AI 에이전트 공동 작성이 큰 곳은 video-shortcraft(53건), toolian(26건) — 새 도구를 빠르게 만든 곳

결과 link

40여 개 저장소의 12개월 활동이 리포트 한 장으로 정리됐습니다. API 호출 22번, 파이썬 40줄, 15분. “잔디가 진하다” 는 인상이 “자동화 47%, 사람 36%, AI 17%” 라는 숫자가 됐고, 어디에 내 시간이 실제로 갔는지가 저장소 단위로 보입니다.

주의사항 link

• 작성자 이름으로 사람/봇을 나누지 마세요. Actions 가 개인 토큰(GITHUB_TOKEN 대신 PAT)으로 커밋하면 작성자가 본인으로 찍힙니다. 커밋 메시지 패턴, 커밋 시각(매일 같은 시각), 파일 경로까지 봐야 합니다. 첫 결과가 그럴듯해 보여도 1위 항목을 직접 열어 보는 것이 이 사례에서 얻은 교훈입니다.
• 검색 API 는 1,000건까지만 줍니다. 그 이상은 기간을 쪼개서 여러 번 부르거나, 저장소별 commits API 로 가야 합니다. 월별 총계는 total_count 라 상한이 없습니다.
• user: 한정자는 내 소유 저장소만 잡습니다. 조직 저장소나 남의 저장소에 한 기여는 author: 로 따로 세야 합니다.
• 비공개 저장소도 검색에 포함됩니다. 리포트를 공유할 땐 저장소 이름이 노출돼도 되는지 확인하세요.
• 차트 한글은 matplotlib 에 폰트를 직접 등록해야 합니다 (font_manager.addfont). 안 하면 □ 로 나옵니다.

응용 link

• 팀 저장소에 org: 한정자로 같은 분석 → 사람별·주차별 리뷰 부하 파악
• PR 검색(search/issues + is:pr)으로 리뷰 대기 시간 분포 뽑기
• 커밋 메시지 접두어(feat:, fix:, chore:) 비율로 저장소 성숙도 비교
• 매주 월요일 크론으로 돌려 슬랙에 리포트 HTML 첨부