用途：把 GitHub 个人资料分析结果转成可执行的百分制评分。评分必须结合作者目标，例如“求职”与“融资”的评判标准不同。信号评分表位于插件根目录的 signals.md。
输入：analyze-github-profile 生成的资料卡，以及可选的 eval-readme 评估和 StarMapper 信号。若资料卡不存在，需先运行资料分析。
流程：确认检测到的主要目标；按 signals.md 中“按目标 /100 加权”一节对各类别打分；汇总为 /100 总分并列出改进项，按投入产出比排序；生成结果卡片。需展示计算过程，如 README 78×0.22 + findability 80×0.20 + 旗舰仓库 65×0.15 = 72/100，数字须有 gh 命令来源或标注[待核实]。
按目标加权：求职看重简历式 README、作品多样性、findability；融资看重在线产品、自有域名、牵引力；大项目看重旗舰深度、发布、许可证；商业看重真实使用与产品价值。
评分类别：README、旗舰仓库、Pinned、时间线、提交、设计一致性与命名、findability、StarMapper 信号。
输出四层：总分 score_100、绿/橙/红信号表、按回报排序的改进项、可分享评分卡片。生成卡片需下载头像并 base64 编码，复制 scoring-card.html 后替换 HANDLE、SCORE 和头像 src，base64 内嵌为必需，因 file:// 下浏览器会拦截外部请求。最后输出卡片路径。评分用于排定行动优先级，而非给人排名。