15分钟搭建Wappalyzer技术雷达原型

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个技术雷达可视化工具,集成Wappalyzer数据:1) 输入多个网站URL;2) 使用Wappalyzer收集技术数据;3) 在雷达图上展示技术分布(如框架、数据库等);4) 支持按时间维度对比。使用D3.js进行可视化,后端用Express提供简单API,数据存储在SQLite中。整个项目应能在15分钟内通过InsCode平台一键部署运行。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在团队技术选型时,发现需要快速分析竞品或行业主流技术栈的分布情况。Wappalyzer是一个能识别网站技术栈的工具,但它的数据缺乏直观的可视化。于是我用D3.js和Express快速搭建了一个技术雷达原型,整个过程只用了15分钟,特别适合用来做技术趋势分析和架构评审。下面分享具体实现思路和关键步骤。

  1. 项目核心功能设计
  2. 通过输入多个目标网站URL,自动调用Wappalyzer接口获取技术栈数据(如前端框架、后端语言、数据库等)
  3. 使用D3.js将技术分类绘制成雷达图,不同技术按使用频率形成辐射区域
  4. 支持保存历史数据,通过时间滑块对比不同时期的技术趋势变化

  5. 技术选型与快速搭建

  6. 前端用纯HTML+JS+D3.js实现雷达图渲染,避免复杂构建工具节省时间
  7. 后端选择Express框架,只提供两个API:/analyze(调用Wappalyzer)和/save(存储数据)
  8. 数据库采用SQLite,直接以文件形式存储,无需额外服务

  9. 关键实现细节

  10. Wappalyzer数据采集:通过其公开API传入URL,返回的JSON包含categories(技术分类)和technologies(具体技术)
  11. 雷达图数据处理:将同类技术聚合计数,计算每个分类的标准化分值(0-100)作为雷达图坐标
  12. 时间对比功能:每次扫描生成时间戳,前端通过下拉菜单选择不同时段数据重新渲染

  13. 避坑指南

  14. Wappalyzer免费API有速率限制,建议每次扫描间隔1秒以上
  15. D3.js的雷达图坐标需要将原始数据归一化,否则会出现比例失衡
  16. SQLite文件记得设置为项目同级目录,避免部署后路径错误

  17. 实际应用场景

  18. 技术Leader快速生成竞品分析报告
  19. 架构评审时直观展示技术栈健康度
  20. 新人入职时了解团队技术生态
  21. 跨团队协作时的技术对齐会议

整个项目最惊喜的是用InsCode(快马)平台一键部署的体验。不需要自己配置Node环境或安装SQLite,上传代码后直接点击部署按钮,系统就自动生成了可访问的演示链接。对于这种需要持续运行并提供可视化界面的工具类项目特别友好,真正实现了"写代码"和"用代码"的无缝衔接。

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建议技术决策者都可以试试这个方案,用零配置的方式把数据洞察快速落地。下次做技术规划时,我会直接分享这个雷达图的访问链接给团队成员,比PPT更有说服力。

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  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个技术雷达可视化工具,集成Wappalyzer数据:1) 输入多个网站URL;2) 使用Wappalyzer收集技术数据;3) 在雷达图上展示技术分布(如框架、数据库等);4) 支持按时间维度对比。使用D3.js进行可视化,后端用Express提供简单API,数据存储在SQLite中。整个项目应能在15分钟内通过InsCode平台一键部署运行。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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