需项目管理员权限导出Git提交CSV，清洗时区后统计提交密度：统一转为Asia/Shanghai时区，提取小时判断工作时间（9–18点），再分析周末活跃度、分支更新频率及单次修改行数。
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你想快速掌握团队在CodeBuddy平台上的实际开发节奏，比如谁在周末频繁提交、哪些分支长期无人更新、单次提交平均修改多少行代码——这些信息直接反映协作健康度与交付风险。
导出CodeBuddy项目Git提交数据
进入CodeBuddy项目主页→点击右上角「更多」→选择「导出数据」→在弹窗中勾选「Git提交历史」→点击「生成CSV」→等待导出完成（通常10–60秒），下载生成的commits_export_*.csv文件。
⚠️ 注意：该导出功能仅对项目管理员或拥有「数据导出」权限的成员开放，普通开发者看不到此选项。
清洗提交时间字段并统一时区
用Excel或VS Code打开CSV文件，定位到committed_date列。
方法一（Excel）：选中该列→「数据」→「分列」→选择「分隔符号」→取消勾选所有分隔符→下一步→将列数据格式设为「日期」→完成。然后在空白列输入公式：=TEXT(A2,"yyyy-mm-dd hh:mm:ss")（假设原始时间在A2），再复制粘贴为值。
方法二（Python脚本快速处理）：新建clean_time.py，写入以下内容后运行：
import pandas as pd<br>df = pd.read_csv("commits_export_*.csv")<br>df["committed_date"] = pd.to_datetime(df["committed_date"], utc=True).dt.tz_convert("Asia/Shanghai")<br>df.to_csv("commits_clean.csv", index=False)
【必须执行时区转换】CodeBuddy默认导出UTC时间，若不转为本地时区（如Asia/Shanghai），统计“工作日提交占比”时会把北京时间9:00误判为UTC当日1:00，导致周一早上的提交被算进周日凌晨。
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计算每位开发者的有效提交密度
第一步：新增两列——「提交小时」（提取committed_date的小时数）、「是否工作时间」（公式：=AND(HOUR(C2)>=9,HOUR(C2)，C2为时间单元格）。
第二步：按author_email分组→统计总提交数、工作时间提交数、总代码行变更（added_lines + deleted_lines之和）→用「工作时间提交数 ÷ 总提交数」得出专注率。
第三步：剔除「总提交数＜5」的开发者——这类账号可能是CI机器人、测试账号或临时接入者，纳入统计会拉低整体相关性。
这一步操作起来很简单，直接用Excel数据透视表拖拽字段就能完成基础聚合；但要注意，added_lines和deleted_lines字段可能含空值，求和前需先用=IF(ISBLANK(D2),0,D2)补零，否则整列汇总结果为#VALUE!。
识别沉默分支与活跃窗口
方法一：用Pandas加载commits_clean.csv→按branch_name分组→取每组committed_date最大值→减去最小值→得到该分支生命周期长度（单位：天）。
方法二：在Excel中插入数据透视表→行字段设为branch_name→值字段添加两次committed_date，分别设为「最大值」和「最小值」→新增计算列：「活跃跨度=最大值-最小值」→筛选「活跃跨度＞30」且「总提交数＜3」的分支，即为高风险沉默分支。
方法三：对每个分支单独画时间折线图（横轴为日期，纵轴为每日提交数），肉眼观察连续7日无点的区间——这种图形化方式能发现周期性休眠，比如每月15号后全员停止向release/2.3提交，说明该分支已冻结。
