01 基本データ
13.9年間で20516件、活動率89.6%、コメント率59.7%。総スター26162、平均1.28。技術記事の収集量が非常に多く、社会・生活記事にも継続的にコメントする大型アカウント。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
21〜23時が最も厚く、22時・23時が各8.8%、21時8.3%。9時も7.9%と高い。曜日では火曜16.7%、月曜15.5%、水曜15.4%が多く、平日中心。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
増田1759件、Togetter903件、GitHub815件、Qiita660件、Twitter413件。技術情報、匿名相談、ネット論争を同じタイムラインで扱う。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術23.3%、ネット/SNS17.9%、報道9.1%、生活6.1%、経済/労働4.4%、教育3.8%、文化3.5%。明確にIT中心だが、組織、介護、投資、政治まで射程が広い。
05 頻出語
「コード」「言語」「開発」「システム」「サーバ」「プロジェクト」「Jenkins」「テスト」「ライブラリ」「設計」が中核。人間や組織の問題も、入力・処理・運用の不具合として捉える傾向がある。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 5,109 |
| 疑問符を含む | 768 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 738 |
| 長文コメント（100字以上） | 570 |
| 感嘆符を含む | 466 |
| 引用括弧「」を含む | 393 |
| w/草/笑を含む | 217 |
| URL提示・資料参照を含む | 128 |
| そもそも型 | 104 |
| というか型 | 76 |
| idコールを含む | 51 |
| むしろ型 | 42 |
攻撃的な語
短文5109件、長文570件、疑問符768件、資料提示128件。普段は短く断定するが、技術や実務経験では具体例を加えて説明する。専門用語と口語的なツッコミが混在する。
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）
wisboot、pikopikopan、sds-page、rgfx、guldeen、togusa5、ysyncらが上位。IT系、増田系、生活・社会系の読者圏が重なっている。
08 思想・政治傾向
技術と組織では、理想論より運用可能性、役割分担、変更コスト、現場の理解を重視する。会社と価値観が根本的に合わないなら、組織を変えようとするより転職する方が現実的という判断を示す。生活・福祉では、介護や高齢者問題を自分や家族にも起こる問題として捉え、単純な削減論に批判的。政治では特定政党への忠誠より、法治、行政能力、投票責任、制度が正常に動くことを求める。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
mangabonとは企業・仕事・システム運用への現場感覚が近いが、knjnameはGitHub、Qiita、Jenkins、Java、Dockerなど技術領域がより深い。m-nazeとは技術的な正確性を重視する点が共通するが、knjnameは理論警察よりプロジェクト運用と人間系の失敗に関心が強い。korilogとは介護・生活制度への現実感が重なる。IT系ブックマーカーの中では、コードだけでなく発注者、経営、家庭まで同じシステムの構成要素として見るタイプ。
10 総合評価
中心人物像は、技術記事を大量に読みながら、社会や人間関係にもシステム思考を持ち込む実務派エンジニアである。IT開発を注文住宅にたとえ、全人類向けの新技術と特定顧客の問題解決は別の活動だと整理する。プロジェクト失敗では、発注者もメンバーとして責任を負うこと、特殊要件を自称する現場の多くは業務整理不足であることを指摘する。仕事では会社と価値観が合わないなら転職、投資では短期売買を養分と評し、生活では食洗機や住宅、介護まで実用性で判断する。家族の認知症や親との旅行など個人的経験もあり、福祉や老後を抽象論で済ませない。一方、攻撃候補率4.4%のうち「死ね」22件は『だしね』などの誤検出が多いが、『Aさん死ね嫌い』『オリンピック死ね』『死んでほしい』など本人による直接表現も複数ある。さらにアホ、ゴミ、クソ、下衆などの侮蔑が反復するため、中程度の攻撃性パネルを付与した。