Der Auslöser war ein Blogpost von Stoyan Stefanov: AISlow. Seine Idee: Lighthouse-Daten durch ein ML-Modell jagen und mit GPT verständlich erklären lassen.
Das wollte ich ausprobieren.
Das Ergebnis ist PerfMatters – ein Tool, das Web-Performance analysiert, den SpeedIndex vorhersagt und in verständlicher Sprache erklärt, was eine Seite langsam macht.
Der Stack:
- LightGBM für die Vorhersage (R² = 0.90)
- SHAP für Feature-Importance
- GPT-4o-mini für die Zusammenfassung
- Laravel + FastAPI
Stoyan hat es direkt getestet und ein paar Edge Cases gefunden – inzwischen gefixt. Danke dafür!
