Awesome GitHub RepositoriesBehavioral Data Collection

Snowplow is a behavioral event data pipeline and customer data infrastructure designed to capture user interactions and transform them into structured events for real-time analysis and long-term storage. It functions as a customer data platform that gathers user signals and enriches them with metadata to create a unified view of customer behavior. The system operates as an event schema validation engine to enforce strict data contracts on incoming streams, preventing data corruption. It further serves as a real-time event router and an event-driven automation platform, triggering proactive bu

Countly is a self-hosted product analytics and engagement platform that tracks user behavior across mobile, web, and desktop applications. It collects and analyzes device properties, user actions, and session lifecycle data to understand engagement patterns, while also providing crash reporting, push notification delivery, and A/B testing capabilities. The platform is designed for privacy-first deployment, with built-in consent management and the ability to run entirely on private infrastructure. The platform distinguishes itself through its comprehensive feature set that combines analytics w

OpenPanel is a self-hosted product analytics platform designed for tracking user behavior and visualizing product metrics on private infrastructure. It provides a comprehensive system for collecting events across web, mobile, and server environments while ensuring complete ownership of data. The platform distinguishes itself through a privacy-first approach, utilizing cookieless event tracking and regional data residency to simplify regulatory compliance. It integrates large language models via the Model Context Protocol, enabling users to query behavioral data and analyze trends using natura

Ce projet est une bibliothèque d'intégration analytique JavaScript et un collecteur d'événements côté client conçu pour enregistrer le comportement des utilisateurs et distribuer ces données vers plusieurs destinations tierces via une interface unifiée. Il fonctionne comme une plateforme de données client (CDP) qui identifie les utilisateurs, gère les attributs et achemine les flux d'événements vers divers outils d'analyse et entrepôts de données. La bibliothèque se distingue par un routeur d'événements multi-destination et un middleware de suivi HTTP qui intercepte et modifie les charges utiles d'événements avant leur transmission. Elle implémente des primitives de gestion d'identité pour l'identification des utilisateurs, l'alias d'identité pour combiner les profils, et le suivi inter-sous-domaine en stockant les identifiants sur le domaine de premier niveau. Le système couvre un large éventail de capacités, notamment la surveillance des interactions utilisateur pour les pages vues, les soumissions de formulaires et les clics sur les liens, ainsi que le suivi des campagnes marketing via l'extraction de paramètres UTM. Pour la fiabilité, il utilise le traitement par lots des requêtes d'événements, des files d'attente de réessai basées sur le stockage local avec backoff exponentiel, et des indicateurs keepalive du navigateur pour assurer la capture des données lors des redirections de page. La bibliothèque prend également en charge les pixels de suivi pour les environnements qui restreignent l'exécution JavaScript et fournit des mécanismes d'obfuscation d'URL d'intégration pour empêcher le blocage des requêtes.

Velociraptor is a digital forensics and incident response platform, endpoint detection and response system, and visibility tool. It provides a query engine and remote forensic collector used to hunt for indicators of compromise and perform triage across a fleet of hosts. The system is distinguished by its specialized query language for interrogating host state and parsing binary files. It features a notebook environment that combines markdown documentation with executable query cells to standardize investigative workflows and enable collaborative reporting. The platform covers a wide range o