我为我的代码构建了碳足迹追踪器（使用 Electron?！） 🍃

Source: Dev.to

问题：看不见的排放 ☁️

作为开发者，我们对优化痴迷。我们会分析代码的时间复杂度（$O(n)$）、内存泄漏和打包体积。
但有一个指标我们通常会忽视：碳强度。每次我们进行大型构建、启动 Docker 容器或训练模型时，都在消耗电力。根据你所在的地区（以及电网当前的煤炭与可再生能源比例），这电力会产生碳排放成本。

我想实时看到这个成本，于是我构建了 CarbonLint。

解决方案：CarbonLint

CarbonLint 是一个开源桌面应用，监控你的开发环境能耗并估算工作流的 CO₂ 排放。它帮助你回答以下问题：

• “上一次 CI/CD 运行产生了多少 CO₂？”
• “我本地的电网现在是绿色的，还是应该等一下再运行这个重任务？”

该应用使用 Electron、React 和 Vite 构建。

架构

后端

• 使用 systeminformation 和 node-powershell 获取原始系统指标（CPU、内存、网络）。

计算

• 应用地区电网强度因子，将原始 kWh 转换为 gCO₂。
• 最难的部分是获取准确的地区数据；应用会为用户位置抓取并缓存电网强度值。

前端

• 使用 React + Chart.js 可视化能耗和排放。

贡献

我正在寻找贡献者，帮助改进计算模型并为更多地区提供支持。
仓库地址：

技术栈

• Electron
• React
• TailwindCSS

征求反馈

如果你对绿色软件工程感兴趣，欢迎提供反馈！
在评论中告诉我：你会跟踪代码的能耗吗？