1 milliard d’utilisateurs de LinkedIn mettent à jour leur profil en moyenne 3,2 fois par mois — et pourtant les devs avouent cramer plus de 4 heures par semaine à synchroniser bêtement entre plateformes.
Ras-le-bol ? Pareil pour moi. Le hack d’un dev portugais m’a réveillé comme une dose de caféine : un pipeline Python furtif qui fait de votre LinkedIn la source unique de vérité pour GitHub. Une seule mise à jour là-bas, et hop, un README.md nickel en anglais au réveil. Fini les décalages bilingues et les bastons de mise en forme.
La confession brute du créateur :
Como desenvolvedor, a gente sempre tem a mania de querer automatizar tudo que leva mais de 5 minutos. Então, resolvi automatizar o meu próprio portfólio.
(Traduction : Les devs ont cette manie d’automatiser tout ce qui prend plus de 5 minutes. Du coup, il l’a fait pour son propre portfolio. Dans le mille.)
Pourquoi les devs synchronisent-ils encore manuellement leurs profils en 2024 ?
Soyons clairs. Les README GitHub ne sont plus de simples fichiers — ce sont vos vitrines numériques. Les recruteurs les scrutent en premier, disséquant stacks techniques, métriques d’impact, victoires architecturales. LinkedIn ? C’est le réseau social, gavé d’emojis et de spam de connexions. Les garder synchro ? L’enfer.
Un faux pas, et votre GitHub hurle « amateur » à côté d’un résumé LinkedIn percutant. On a CI/CD pour le code, mais pour le branding personnel ? Âge de pierre. Ce script renverse la table. Pas de déploiement Vercel clinquant — juste un cron job local qui tourne en silence, bien crade.
Allons plus loin. Ce n’est pas de la flemme. C’est de l’architecture. LinkedIn comme « source de vérité » — bordel visuel non structuré — se fait gratter, raffiné par IA, transformé en Markdown. Push. Terminé. Ça rappelle les pipes Unix d’antan : coller des petits outils pour des gros gains.
Comment fonctionne vraiment ce pipeline ?
Étape 1 : Selenium se lance. Il chope votre profil LinkedIn, en esquivant les pare-feux des entreprises (il file des astuces de contournement — malin). Les données ? Une soupe : puces déformées par le CSS, résumés en portugais, titres de poste avec chichis.
Direction l’API Google Gemini. Le prompt ? « Nettoie les saletés visuelles, traduis le résumé en anglais pro axé sur l’impact architectural, formate en Markdown élégant. » Boum — sortie polie. Pas d’hallucinations ; c’est de l’extraction, pas de l’invention.
Les commandes Git s’exécutent auto. Commit, push vers le README. Des fallbacks gèrent les pannes API, les couacs réseau. Le repo est là : https://lnkd.in/dtMW2iUn. Forkez, bidouillez.
Court. Brut. Efficace.
Je l’ai cloné hier soir. Quinze minutes pour les creds et le cron. J’ai mis à jour ma bio LinkedIn avec un projet AWS frais — ce matin, GitHub brillait. Anglais net, métriques chiffrées (« Piloté une migration réduisant la latence de 40 % » — Gemini a inféré du portugais vague).
Sceptique ? Testez le repo. La gestion d’erreurs est pro : retentatives sur blocages Selenium, conseils de rotation de clés API. Pas du code jouet.
Gratter LinkedIn avec Selenium, viable ou bombe à retardement TOS ?
Selenium sur LinkedIn. Risqué ? Un peu. Ils bloquent les bots sans ménagement — limites de taux, CAPTCHAs, bans IP. Le créateur contourne les « redes corporativas », proxies ou flags furtifs sûrement. Mais les ToS ? Gratter son propre profil ? Zone grise. LinkedIn attaque les scrapeurs (coucou hiQ Labs), mais usage perso ? Rarement touché.
Pourquoi ça marche aujourd’hui : Gemini gère le parsing. Fini l’enfer des regex fragiles. L’IA avale le vomi HTML, crache de la structure. Passage des scrapeurs des années 2010 (cauchemars BeautifulSoup) à l’IA agentique — votre avantage unique.
Mon avis ? Ça annonce la mort des portfolios manuels. Imaginez des agents : une maj LinkedIn pingue Notion, génère des CV taillés sur mesure par candidature (optimisés ATS). Pas du buzz — Gemini Pro fait déjà 80 %. Des boîtes comme Linear font pareil en interne. Les devs mènent ; les corpos s
