以上这些角色大部分应该都会开发和运营十几个甚至几十个产品。这些产品的各种数据分散在分析工具、支付平台、代码仓库和云基础设施中，每次要把所有数据整体过一次，要经历很长的时间，如果想让 AI 辅助帮忙把数据整理一遍，还得花时间花心思挨个导出再丢给 AI 做分析，非常麻烦。
这就是我遇到的问题和痛点。于是我花了很长时间给自己搞了一个系统来解决这些问题，并且慢慢的打磨了很长时间，最近有朋友也有类似的痛点，于是我又花了一段时间，把这个项目开源了，并给这个项目命名为 Dashloom 。
Dashloom 会把上述多个数据源的数据标准化到统一的证据层，然后 Dashloom Agent 先通过确定性指标和信号雷达找出值得关注的变化，再让你自己的 OpenAI 兼容模型进行分析，生成带证据引用的洞察、行动建议和定期报告。
又可以作为统一的数据大盘查看和分析数据，又可以通过 Agent 的能力为数据提供分析洞察，行动建议，定期报告，并且还能通过安装各种 skill 来丰富 agent 的能力。
支持多个产品的数据隔离，并提供以下几种预设场景的 agent 能力：
独立开发者
SaaS 收入
SEO 增长
Cloudflare 运维
客户报告
Agent 的结论需要引用实际证据，不会把相关性直接描述为因果关系。
开源版本为完全自部署系统，自己部署，接入自己的数据，使用自己的 API ，没有任何隐私泄露问题。可以根据自己的实际需要来让 codex 或者 cc code 帮自己调整功能或者进行二次开发。
目前支持的数据源包括：
- 产品与增长：Google Analytics 、Google Search Console 、Bing Master
- 收入与支付：Stripe 、Lemon Squeezy 、Creem 、Polar 、Paddle 或者导入自己数据库中的自定义收入数据（这样可以覆盖所有支付渠道）
- 开发与部署：GitHub 、Vercel
- Cloudflare：Workers 、Pages 、Queues 、R2
- 数据库与后端：Supabase 、Cloudflare D1
- 自定义数据：Custom REST 、手动指标导入、开放摄取 API 、TypeScript SDK 和 Connector Worker
支持 OAuth 的平台可以简单配置一下一键接入，有些需要自己搞一下变量和密钥。
开源项目地址和介绍
https://github.com/dashloom-dev/dashloom
https://github.com/dashloom-dev/dashloom/blob/main/README.zh-CN.md
在线 cloud 版本（还没完善好，免费试用，在关联数据报错的位置点击信任强制关联即可）： https://dashloom.dev/
