इस प्रोजेक्ट के बारे में

pvuv.ai एक हल्का, edge-deployed एनालिटिक्स समाधान प्रदान करता है जिसे आप Cloudflare Workers पर स्वयं होस्ट कर सकते हैं, जिसमें स्टोरेज बैकएंड के रूप में D1 का उपयोग किया जाता है। क्लासिक पेज-व्यू और यूनिक-विज़िटर काउंट के अलावा, यह पूर्ण UTM पैरामीटर्स, रेफरर्स, बाउंस रेट, ड्वेल टाइम, रेवेन्यू के साथ कस्टम इवेंट्स और क्रॉस-डिवाइस सेशन एट्रिब्यूशन को कैप्चर करता है। इसका मुख्य अंतर इसका तीन-परत वाला इनवैलिड-ट्रैफिक डिटेक्शन सिस्टम है। यह क्लाइंट-साइड सिग्नल्स (headless traits, WebGL fingerprints, honeypots), सेशन व्यवहार (टाइमिंग, नेविगेशन पैटर्न), और पॉपुलेशन स्टैटिस्टिक्स (IP-segment clustering, distribution tests) का मूल्यांकन करता है। प्रत्येक इवेंट को 0-100 ऑथेंटिसिटी स्कोर, एक फैसला (clean, suspect, bot, crawler), और यह संकेत देने वाले फ्लैग्स मिलते हैं कि किन सिग्नल्स ने इसे ट्रिगर किया। विज्ञापन सुरक्षा वैकल्पिक है: तेज़ फैसले के आधार पर, प्लेटफॉर्म यह तय करता है कि विज्ञापन कोड इंजेक्ट करना है या नहीं, जिससे रेवेन्यू को इनवैलिड-ट्रैफिक पेनल्टी से सुरक्षित रखा जा सके। थ्रेशोल्ड प्रति साइट कॉन्फ़िगर करने योग्य हैं, और एक शैडो मोड ऑपरेटरों को लागू करने से पहले प्रभाव का पूर्वावलोकन करने की अनुमति देता है। आर्किटेक्चर: - ब्राउज़र एक छोटा स्क्रिप्ट (f.js) लोड करता है जो ingest Worker (in.pvuv.ai/in) को हिट्स भेजता है। - Ingest इवेंट्स को वैलिडेट, एनरिच और स्कोर करता है, फिर उन्हें Cloudflare Queue में पुश करता है। - एक consumer Worker D1 में बैच राइट्स करता है, सेशन और प्रोफाइल को अपडेट करता है। - प्रति घंटा और दैनिक Cron Workers रोल-अप और पॉपुलेशन विश्लेषण करते हैं, और KV के माध्यम से ब्लॉकलिस्ट फीडबैक देते हैं। - एक API Worker (api.pvuv.ai/v1) डैशबोर्ड क्वेरीज़ को सर्व करता है, जबकि कंसोल (pvuv.ai) विजुअल रिपोर्ट और AI-जनरेटेड इनसाइट्स प्रदान करता है। डिप्लॉयमेंट Cloudflare के सर्वरलेस स्टैक द्वारा संचालित है: Workers, D1 (SQLite), Queues, KV, Cron Triggers, और वैकल्पिक रूप से आर्काइवल स्टोरेज के लिए R2। किसी बाहरी सर्वर या डेटाबेस की आवश्यकता नहीं है। क्विक स्टार्ट स्टेप्स में रेपो को क्लोन करना, Wrangler के साथ D1, KV और Queue रिसोर्सेज बनाना, सीक्रेट्स (HMAC_KEY, वैकल्पिक AI_API_KEY) कॉन्फ़िगर करना, स्कीमा लागू करना और Workers को डिप्लॉय करना शामिल है। डिप्लॉयमेंट के बाद, site_id प्राप्त करने के लिए कंसोल में एक साइट रजिस्टर करें और उपयुक्त डेटा एट्रिब्यूट्स के साथ https://js.pvuv.ai/f.js की ओर इशारा करने वाला एक स्क्रिप्ट टैग एम्बेड करें। प्राइवेसी विचार इसमें अंतर्निहित हैं: IP एड्रेस केवल ट्रंकेटेड हैश के रूप में स्टोर किए जाते हैं, डिवाइस फिंगरप्रिंट्स को हैश किया जाता है, और सेंसर डेटा मोटे तौर पर बूलियन तक सीमित है। डिप्लॉयर्स को GDPR/ePrivacy नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करना चाहिए, विशेष रूप से फिंगरप्रिंटिंग सहमति के संबंध में। प्रोजेक्ट शुरुआती विकास में है, जिसमें रोडमैप चार मील के पत्थर (milestones) निर्धारित करता है: M1 (बेसिक SDK, ingest, fast verdict, minimal console), M2 (सेशन मेट्रिक्स, रोल-अप्स, ब्लॉकलिस्ट लूप), M3 (कस्टम इवेंट्स, रेवेन्यू, फनल एट्रिब्यूशन), और M4 (AI रिपोर्ट्स, उन्नत एंटी-फ्रॉड, ह्यूमन रिव्यू UI)। योगदान का स्वागत है, और सुरक्षा समस्याओं की रिपोर्ट निजी तौर पर की जानी चाहिए। कोड GNU AGPL-3.0 के तहत लाइसेंस प्राप्त है, जो नेटवर्क सेवाओं के लिए सोर्स डिस्क्लोजर की आवश्यकता रखते हुए मुफ्त सेल्फ-होस्टिंग और संशोधन की अनुमति देता है।