gitlink-cli/skills/gitlink-research-profile/examples/agent-conversation.md

示例：在 AI Agent 中使用 gitlink-research-profile

下面是一段在 Claude Code 中调用本 Skill 的真实交互示意（命令均为只读）。

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场景 A：单个科研主体画像

用户： 帮我看看 GitLink 上 yystopf 这个人的科研画像。

Agent：（读取 gitlink-research-profile/SKILL.md 与 gitlink-shared/SKILL.md） 先确认用户资料，再采集五类画像数据：

gitlink-cli user +info --login yystopf --format json
gitlink-cli profile +ability      --user yystopf --format json
gitlink-cli profile +major        --user yystopf --format json
gitlink-cli profile +role         --user yystopf --format json
gitlink-cli profile +activity     --user yystopf --format json
gitlink-cli profile +contribution --user yystopf --format json

Agent（产出）： 生成《科研主体画像：何慧（@yystopf）》报告—— 能力雷达（贡献/经验/活跃均达卓越）、主力语言 Go/Java、并识别出该账号含 11453 个镜像项目， 据此标注其学科（22 个）与角色（Owner 2 万）为镜像虚高、给出修正解读。 完整样例见 researcher-profile-report.md。

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场景 B：跨学科协作匹配

用户： 我在做"联邦学习 + 医疗影像"的课题，想在 GitLink 上找能补强的协作者。

Agent： 先按方向找候选，再对候选取画像并按"学科互补 + 能力互补"排序：

# 1) 候选发现（多关键词）
gitlink-cli search +users -k "联邦学习" --format json
gitlink-cli search +users -k "federated" --format json
gitlink-cli search +users -k "医疗影像" --format json

# 2) 对每个候选取学科与能力（示例一位候选）
gitlink-cli profile +major   --user <candidate> --format json
gitlink-cli profile +ability --user <candidate> --format json

Agent（产出）： 输出协作匹配表——

候选	匹配度	学科互补	能力互补	推荐理由
@alice	高	覆盖"生物医药健康"空白	经验 88 补强	医疗方向 + 高经验，契合影像子课题
@bob	中	覆盖"人工智能/大数据"	语言 85（Python）	联邦学习实现栈匹配

并说明：候选的学科 categories 覆盖了课题缺口、能力维度补强了团队短板。

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要点

• 全程只读，不修改任何数据，无需额外确认。
• 命令均使用 --format json 以便 Agent 解析。
• 对镜像/管理员账号，Agent 会结合 user +info.mirror_projects_count 自动标注"指标虚高"，避免误读。