01 基本データ
5140件を20.1年で蓄積。コメント率52.1%、中央値30字、平均スター0.67で、技術資料へ短い実務判断を添える古参型。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
最多は16時台の7.3%で、次いで14時台6.9%。曜日は火曜16.6%、月曜16.3%が上位。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter253件、増田207件に加え、InfoQ148件、Zenn134件、GitHub72件、登壇資料68件。ネット議論と開発資料を往復する。
04 主要テーマ・関心
AI/IT24.0%が首位。ネット13.4%、報道6.5%、生活5.1%が続き、技術導入を仕事、組織、政治的な説明責任へつなげる。
05 頻出語
「開発」「コード」「テスト」「環境」「ツール」「システム」が上位。実装だけでなく、採否判断、運用コスト、組織の学習まで見る語彙。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 1,342 |
| 疑問符を含む | 313 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 87 |
| 感嘆符を含む | 83 |
| 引用括弧「」を含む | 77 |
| 長文コメント（100字以上） | 67 |
| w/草/笑を含む | 21 |
| URL提示・資料参照を含む | 19 |
| そもそも型 | 7 |
| むしろ型 | 5 |
| というか型 | 4 |
| idコールを含む | 1 |
短文1342件が中心だが、計算式や制度の不足を問う時は説明を伸ばす。攻撃候補率1.2%で、「だしね」等の誤検出が多く、継続的な攻撃型ではない。
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）
ledsun49、pikopikopan44、togusa5とwisboot各30。政治4.05、外交3.17、報道2.18と、技術外でも運用条件を具体化したコメントが伸びる。
08 思想・政治傾向
関心は、政策や技術の看板より、計算式、運用負担、長期的な課題解決能力へ向く。政治では説明責任と弱者への影響を重視する傾向が見えるが、陣営への帰属より「実際に動かした時どうなるか」で評価する。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
開発記事を現場運用へ戻す点ではescape_artistやaaaikaaaに近い。kompiroは二十年の技術蓄積に加え、AI・社会保障・政治まで同じレビュー基準で扱う。ledsunからのスターが最も多く、実装後の現実を問うコメントが支持される。
10 総合評価
AIや開発手法を流行語で評価せず、課題解決、採用判断、運用コストへ落とせる。政治や医療でも数字が省かれた説明を見逃さない。一方、短い疑問だけで終わると、持っている実務知識が読者へ十分渡らないこともある。コードレビューは堅実だが、指摘コメントだけで修正例がない時がある。