核心用法
gitlab-agent-profile 是一款面向 GitLab 生态的自动化技能，用于维护代理（Agent）的静态个人资料资产。该技能通过调用 glab CLI 与自定义 Python 脚本，定期从指定 GitLab 项目拉取数据，生成 SVG/WebP 格式的贡献图表以及 JSON 格式的可验证记录文件。
执行流程：
1. 验证 GitLab 认证状态
2. 执行 update-profile-stats.py 脚本，分析最近 N 个月（默认 12 个月）的合并请求与直接提交
3. 按分类统计：所有者提交、代理提交（经所有者审核/合并）、代理自主提交、总计
4. 计算贡献评分（MR 按规模加权，直接提交固定 0.2 分）
5. 若资产更新，自动提交至 assets/ 目录
数据分类逻辑：
- 依据作者用户名区分所有者与代理
- 通过审核人/合并人身份判断代理工作是否经过人工把关
- 支持
type::fix/type::feature标签或 Conventional Commit 前缀识别有效贡献 - 自动排除
skip:、chore:、docs:等维护性提交
显著优点
- 可视化透明：生成静态 SVG/WebP 图表，无需外部服务即可嵌入任意页面
- 可审计追踪：JSON 记录文件包含完整原始数据，支持独立验证
- 灵活配置：支持多项目聚合、自定义根组、代理/所有者身份切换、时间窗口调整
- 标准化评分：基于 GitLab 标签的规模因子（1/2/3/5）实现客观量化
- 自动化运维：内置 Cron 模板，支持定时触发（默认 15 分钟间隔）
潜在缺点与局限性
- 单平台依赖：仅支持 GitLab，无法迁移至 GitHub 等替代平台
- 标签依赖性强：贡献分类与评分高度依赖团队规范使用
type::和size::标签 - 静态文件膨胀：长期运行可能积累大量历史图表版本，需配合清理策略
- 权限敏感：需要
GITLAB_TOKEN具备跨项目读取 MR 与提交历史的权限 - Python 环境依赖：目标环境需预装
python3与图表生成库
适合人群
- 使用 GitLab 管理 AI 代理或自动化账户的开发者团队
- 需要向利益相关方展示代理生产力与人工监督比例的技术管理者
- 追求贡献数据可验证、可嵌入的 DevOps/Platform 工程团队
常规风险
- Token 泄露：
GITLAB_TOKEN若配置不当可能被脚本日志或环境转储暴露 - 数据过度收集：默认扫描范围较宽，可能意外包含私有或敏感项目信息
- 评分算法偏见：规模标签由人工标注，存在主观放大或缩小贡献价值的可能
- 自动化提交流量：频繁更新可能导致 Git 历史膨胀，建议配合
deleteAfterRun: false审慎评估保留策略