优化GZL_sum <- GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL))

这个代码已经相对比较简洁和优化了，但是如果你想要进一步优化，可以考虑使用 `dplyr` 包中的 `summarise()` 函数的快捷方式 `summarise_at()` 或者 `summarise_all()`。这两个函数可以对指定的列或者所有列应用相同的汇总函数。例如，你可以使用下面的代码完成相同的任务：

library(dplyr)

GZL_sum <- GZL_12 %>%
  group_by(username) %>%
  summarise_at(vars(GZL), sum, na.rm = TRUE, name = "total_GZL")

这里的 `summarise_at()` 函数中，`vars(GZL)` 指定了要对哪些变量应用汇总函数，`sum` 表示使用 `sum` 函数计算总和，`na.rm = TRUE` 表示忽略缺失值，`name = "total_GZL"` 表示新的变量名为 `total_GZL`。