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科研场景应用报告
1. 技术实现
架构图
工具链
- gitlink-cli：获取仓库元数据、代码统计、贡献者、语言分布
- Python：pandas 数据处理 + matplotlib 可视化
- AI Agent：智谱清言 / 百度 Comate（Skill 验证平台）
2. 科研赋能价值
- 项目评估：通过代码量、提交频率、贡献者集中度快速判断开源项目健康度
- 技术选型：语言分布雷达图帮助课题组选择技术栈
- 人才发现：贡献者网络识别核心研发人员，为寻找合作者提供线索
- 趋势预判：从镜像更新频率推断源仓库开发节奏，辅助科研选题
- 思路提炼：自定义 Skill 自动提炼研究思路、技术迭代脉络、创新点
3. 落地效果
- 在 GitLink 5 个真实仓库上验证通过
- 生成 4 张可视化图表
- 2 个自定义 Skill 可在 AI Agent 中一键触发，输出结构化报告
4. 可复现性说明
- 环境：Python 3.9+，安装依赖
pip install pandas matplotlib - 数据采集：
bash scripts/fetch_data_v2.sh - 数据分析：
python scripts/analyze_v2.py - 可视化：
python scripts/visualize.py - 一键运行：
bash run_all.sh
附录
- Skill 验证截图见
skills/*/demo.png