Por que eu construí o SmolAnalytics

originalmente no meu blog: smolanalytics.com/blog/why-i-built-smolanalytics

eu envio produtos constantemente. aplicativos web, um bot de negociação, um motor de cobrança, apostas paralelas que vivem ou morrem em um mês. cada um deles precisa da mesma resposta chata: alguém está usando isso, e a coisa que enviei ontem realmente funcionou.

por anos minha resposta foi GA4, porque era gratuito e era o padrão. GA4 também é a razão pela qual eu parei de usar análises completamente.

o rompimento com o ga4

eu abria o GA4 para responder algo simples, como "quantas pessoas acessaram a página de preços esta semana." vinte minutos depois eu estaria três menus profundos em explorações e dimensões, olhando para números thresholded em que não confiava, ainda sem a resposta. então eu fiz o que muitas pessoas fazem em silêncio: parei de abri-lo. então parei de adicioná-lo a novos projetos. enviei sem dados por meses e disse a mim mesmo que sentiria o ajuste do produto ao mercado no meu instinto.

enviar sem dados é pior. eu simplesmente não queria admitir que a solução era "passar mais tempo dentro de um painel de análises," porque todas as ferramentas que experimentei tinham a mesma forma: os dados estão ali, no aplicativo deles, e espera-se que você venha visitar, aprenda sua interface e investigue. eu vivo no meu editor. é lá que eu construo, é lá que eu quero a resposta.

então eu construí a coisa que eu queria.

o que é smolanalytics

smolanalytics é uma ferramenta de análises web e de produtos de código aberto (MIT) que roda como um único binário Go que você pode hospedar por conta própria gratuitamente, com uma nuvem hospedada a partir de $9/mês. ele faz análises web (visitantes, referenciadores, UTM, visualização ao vivo) e análises de produtos (funis, retenção, tendências, caminhos, coortes) a partir dos mesmos eventos, em uma única ferramenta. também é um servidor MCP, então assistentes de codificação como Claude Code e Cursor respondem a perguntas de análises diretamente no seu editor com números exatos calculados, usando o modelo que você já paga; o smolanalytics em si não roda IA, então essa parte não custa nada. o painel abre com um veredicto que diz o que mudou e o que corrigir em vez de uma parede de gráficos, e um resumo matinal digere cada site na instância. as respostas vêm de relatórios determinísticos, nunca SQL gerado por IA, e um teste CI afirma que a resposta do editor sempre é igual à do painel. ele deliberadamente nunca faz replay de sessão, flags de recursos ou testes A/B, e seus dados nunca saem da sua máquina.

análises que vêm até você

a inversão central é simples. toda ferramenta quer que você venha até os dados. o smolanalytics envia os dados para onde você já está:

o veredicto. o painel não abre com gráficos, ele abre com uma frase: o que caiu, onde está o vazamento, o que olhar. os gráficos estão embaixo como evidência. whats_notable é a mesma coisa que uma ferramenta MCP, então seu agente pode executar a verificação matinal por você.

seu editor. execute smolanalytics connect uma vez e seu assistente de codificação recebe 47 ferramentas e 13 prompts. então você apenas pergunta, na mesma janela em que escreve código:

você ▸ as inscrições melhoraram esta semana?
ai  ▸ inscrições: 212 esta semana vs 180 na semana passada, aumento de 18%.
      o aumento é /tráfego de preços de news.ycombinator.com.
      o funil após a inscrição permanece inalterado: 62% alcançam ativar.
      quer a divisão por plano?

esses números são uma saída de exemplo, a forma de uma resposta real. eles não são meu tráfego. eu lancei este mês; ainda não tenho tráfego que valha a pena citar.

o e-mail matinal. smolanalytics brief imprime um resumo em todos os sites na instância: o que cresceu, o que quebrou, o que olhar, dividido por produto. se auto-hospedado, você o cron e envia para e-mail ou slack. na nuvem, ele simplesmente chega todas as manhãs. eu aponto todos os meus projetos para uma instância e leio um resumo em vez de abrir uma aba por painel.

o número não pode ser inventado

esta é a parte que eu seria mais cético se alguém escrevesse este post. assistentes de IA acoplados a ferramentas de análises funcionam principalmente gerando consultas: o MCP do PostHog, por exemplo, permite que o modelo escreva HogQL. uma consulta gerada é um segundo caminho para seus dados, e um segundo caminho pode discordar do que o painel mostra. o smolanalytics não pode se desviar assim, estruturalmente. as ferramentas MCP não geram consultas; elas chamam as mesmas funções de relatório determinísticas que o painel renderiza, então não há segundo caminho de consulta. e isso não é uma promessa em um README, é um teste: o teste de concordância semeia um servidor, faz a mesma pergunta através da API HTTP e através do servidor MCP, e falha a construção se as respostas não forem idênticas. ele roda em CI em cada commit, então a afirmação não pode apodrecer silenciosamente. a caverna honesta: seu modelo ainda pode fazer a pergunta errada. ele simplesmente não pode inventar o número.

o que ele nunca fará

o cemitério das ferramentas de análises é "uma ferramenta que se tornou nove." então há uma lista de coisas que nunca farão, escrita no README: sem replay de sessão, sem flags de recursos, sem testes A/B, sem pesquisas, sem armazéns de dados, sem clustering de múltiplos nós. outras ferramentas fazem isso bem, e agrupá-las é como você acaba precisando de um cluster e de uma calculadora de preços para auto-hospedar. isso permanece um único binário que responde perguntas sobre seus eventos, exatamente. os eventos têm cerca de 7 bytes cada no disco, e um pequeno VPS é suficiente.

o modelo de confiança

eu deveria ser direto sobre o que isso é. sou eu, sozinho. lançou este mês. não há depoimentos no site porque não há depoimentos, e eu não vou falsificar nenhum.

então a confiança não pode vir de um histórico. ela deve vir do design: licença MIT, sem CLA, então nenhum puxão de tapete é possível na sua cópia. a auto-hospedagem é gratuita para sempre sem portas de recursos; o binário que você executa em desenvolvimento é o produto inteiro, não uma demonstração da nuvem. o formato de armazenamento é documentado com garantias de compatibilidade, a exportação é um curl para csv ou jsonl, e não há telefone para casa. o pior cenário, se eu for atropelado por um ônibus ou simplesmente seguir em frente, é que o binário que você já tem continua rodando em seus dados no seu disco. não estou pedindo a ninguém para confiar em mim. estou pedindo por um docker run.

a nuvem existe para pessoas que não querem rodar um servidor: um teste completo de 14 dias, depois $9/mês para sites ilimitados, com o resumo entregue por e-mail. ultrapassar seus eventos incluídos nunca bloqueia o painel. esse é o negócio; a licença nunca será.

experimente

docker run -p 8080:8080 ghcr.io/arjun0606/smolanalytics demo

esse é um painel de demonstração populado em localhost:8080, veredicto e barra de perguntas incluídos.

se você está pesando isso contra o que você roda agora: smolanalytics vs plausível e smolanalytics vs GA4. os 13 prompts incorporados, com a forma de cada resposta, estão em docs/prompts.md. o código está em github.com/Arjun0606/smolanalytics.

se você leu até aqui e algo está faltando antes de você mudar, me avise. sou fácil de encontrar e respondo.

smolanalytics é a análise que te diz o que corrigir — experimente a nuvem ou auto-hospede gratuitamente.