Posso vibecodare PostHog?

Cosa costruisci

Raccogliere pageview ed eventi personalizzati first-party dai tuoi siti, tenerti le righe grezze e rispondere a una manciata di domande di prodotto da una dashboard locale.

cosa ti serve

• Node 22
• un piccolo VPS sempre acceso
• un dominio tuo, per la raccolta first-party

I grafici sono la parte facile. Il prodotto è una pipeline che non smette mai di raccogliere in silenzio, ed è esattamente la parte che erediti quando fai self-hosting.

Il prompt

Il verdetto è NON PROPRIO, e il prompt resta lo stesso: non rimpiazza l’app, ricostruisce il pezzo che è davvero codice. Il resto è il moat.

Build me a self-hosted web analytics box to replace PostHog. Requirements:

- One Node 22 + Express process with better-sqlite3, serving the collector and the
  dashboard on port 8787. No frontend framework, no build step, no Docker.
- A tracker.js I paste on my sites: pageviews on load and history change, plus
  window.track('signup', { plan: 'pro' }), POSTed to /e on my own domain so
  collection stays first-party.
- One SQLite events table: site, event, path, referrer, UTM fields, country from the
  proxy header, device class, and a JSON properties blob.
- Count visitors by a daily-rotating salted hash of IP plus user agent, salt in .env.
  No cookie, never the raw IP. That is the whole privacy design, keep it.
- Dashboard at / with a date range picker: visitors and pageviews by day, top pages,
  referrers, countries, any event split by one property, and a three-step funnel.
- Nightly rollup into a daily-summary table, raw events pruned past the retention
  window in .env, /export.csv for the raw rows.
- Basic auth on the dashboard, collector open. No accounts, no telemetry, my box
  holds the only copy.
- Out of scope: session replay, feature flags, and stitching one person across
  devices. Do not build a plugin system or a warehouse connector.
- README: the snippet to paste, where the SQLite file lives, and how to back it up.

Cosa perdi

• il session replay
• feature flag ed esperimenti
• l'identity stitching tra dispositivi
• SQL su anni di eventi
• un'ingestion che regge senza che tu la guardi

Perché pagano ancora

I team pagano perché le analytics devono continuare a raccogliere e restare affidabili mentre il prodotto cambia sotto di loro. La fattura compra il filtro dei bot, la risoluzione delle identità, i dati che arrivano in ritardo, la retention, il costo delle query e qualcun altro che riceve la chiamata quando l'ingestion si ferma. I grafici sono la parte economica.

moat: Scala dell'infrastruttura Costi di migrazione cos’è un moat

affidabilità della pipeline dati e profondità analitica

Chi l’ha già costruito

Partire da qui è vibecoding lo stesso: il prompt serve quando lo vuoi esattamente a modo tuo.

• Umami (si apre in una nuova scheda) — Popular open-source privacy-focused web analytics platform.

Sei d’accordo?

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