01 基本データ
12,523件・コメント率33.7%、総スター5,558、平均0.44。多くは技術記事の保存で、発言力より情報の収集量を主な特性として評価する。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
8.7年間に活動2,263日、稼働率70.9%。短文2,273件・長文38件と発言は圧倒的に簡潔。日々の技術トピックを拾い続ける。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田1,049、Zenn842、note559、Togetter445、GitHub409、Speaker Deck390、Qiita367、AWS124。技術知見の一次・解説資料を広く蓄える。
04 主要テーマ・関心
技術38.7%が主軸、ネット/SNS19.1%はほぼ媒体由来。報道5.4%、文化4.8%、経済4.0%。開発・AI・ゲームをよく集めるが、政治的関心は低比率。
05 頻出語
「仕事」73、「ゲーム」48、「アプリ」47、「開発」37、「機能」35。実装、評価、現場の運用に結びつけて考える発言が多い。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 2,273 |
| 疑問符を含む | 453 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 165 |
| w/草/笑を含む | 115 |
| 引用括弧「」を含む | 101 |
| URL提示・資料参照を含む | 38 |
| 長文コメント（100字以上） | 38 |
| 感嘆符を含む | 34 |
| そもそも型 | 33 |
| というか型 | 13 |
| むしろ型 | 5 |
| idコールを含む | 1 |
候補率3.3%。「死ね」は15件とも多くが「〜しね」の誤検出、「ゴキブリ」は昆虫の記述、「サイコパス」は作品名。個人への常習的な侮蔑とは判定できない。短い辛辣な一言はあり、表現の省略による雑さは残る。
07 スター分析
上位スター付与者
スターが付きやすい領域（平均スター）
付与者・高スター例は一言の鋭さに分散。コンサルが競合で共通という指摘148スター、企業批判を切り捨てる発言112、育成放棄への批判77。技術記事の大量収集そのものにはスターがつきにくい。
08 思想・政治傾向
ソフトウェア開発、クラウド、AI、ゲーム、サービスの運用・組織論への関心が際立つ。政治・社会への意見もあるが、保存データから思想や本人の職業を断定しない。
10 総合評価
技術領域の蓄積は一万件規模で、実装と組織運営の両面に目が向いている。コンサル依存の競争力や育成放棄の問題を短く言い当てる一方、辛辣な一言だけだと相手に判断過程を残せない。「視野が狭い」で会話が終わる場面はもったいない。批評として成立させるには根拠の一行が欲しい。