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Issue Triage

skill-yunshu0909-yunshu-skillshub-issue-triage · by yunshu0909

GitHub Issue 处理协作流程。当用户收到 issue 需要分析和回复时使用。通过"诊断 → 定性 → 决策 → 回复"四步法,从一个 issue 产出准确的根因分析和得体的用户回复,避免误判问题类型或回复不专业。

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✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

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No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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Reliability & compatibility

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1mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

用户收到了一个 GitHub Issue(bug 报告、疑问、feature request),需要 AI 协助分析问题、判断是否要做、起草回复。AI 全程主导推进,用户只在关键节点做判断。

核心原则

  • 先诊断后开口 — 没看完代码不下结论,没找到根因不定性
  • 对用户诚实 — 是 bug 就认,是架构限制就说清楚,不甩锅也不画饼
  • 量化成本 — "成本高"不是结论,要说清楚高在哪:改几个文件、涉及哪些模块、有没有测试条件
  • 给替代方案 — 不做不等于不管,要告诉用户现在怎么绕过

工作流程

第 1 步:获取 Issue 内容

目标: 拿到 issue 的完整信息。

方法:

  1. 用户提供 issue 链接或仓库地址
  2. 通过 gh issue view 或 WebFetch 获取 issue 详情
  3. 提取关键信息:用户环境、复现步骤、期望行为、实际行为、用户的猜测

输出: 向用户简要转述 issue 内容,确认理解无误。

禁止: 只看标题就开始分析。必须读完 issue 全文。

第 2 步:代码诊断

目标: 在代码中找到根因。

方法:

  1. 从 issue 描述中提取关键词(功能名、错误信息、页面名等)
  2. 在代码中定位相关链路:从前端入口 → IPC 调用 → 后端处理 → 底层实现
  3. 画出完整调用链,标注每个环节的文件和行号
  4. 确认根因:代码哪里出了问题,或者代码为什么不支持用户的场景

输出: 向用户展示:

  • 完整调用链(文件 + 行号)
  • 根因的一句话总结
  • 必要时附关键代码片段

禁止:

  • 没读代码就猜原因
  • 只看一个文件就下结论(要追完整条链路)

第 3 步:定性

目标: 判断这个 issue 属于哪种类型。

| 类型 | 判断标准 | 应对策略 | |------|---------|---------| | Bug | 在产品设计范围内,行为不符合预期 | 排期修复 | | 架构限制 | 用户场景超出产品的设计前提 | 解释现状,评估是否值得扩展 | | Feature Request | 产品本身没问题,用户想要新能力 | 评估成本和优先级 | | 使用问题 | 用户操作方式不对,但产品可以做得更友好 | 回复指引,考虑优化体验 |

关键判断: 区分"该做但做错了"(bug)和"没打算做"(架构限制/feature)。

输出: 向用户说明定性结论和理由,等用户确认后再往下走。

第 4 步:决策(做还是不做)

目标: 基于根因和定性,给出做/不做的建议。

评估四个维度
  1. 改动范围 — 改几行 / 改一个模块 / 新增一个模块
  2. 影响面 — 只动一个文件 / 要改多个文件的调用链 / 要重构
  3. 测试条件 — 有没有环境能复现和验证(没环境 = 高风险)
  4. 用户绕过成本 — 用户自己能不能用其他方式解决
决策矩阵

| 改动范围 | 有测试条件 | 用户可绕过 | 建议 | |---------|-----------|-----------|------| | 小(几行) | 有 | — | 直接修 | | 中(一个模块) | 有 | — | 排期做 | | 大(新模块/重构) | 有 | 否 | 评估后排期 | | 大(新模块/重构) | 没有 | 是 | 记下需求,暂不做 | | 任意 | 没有 | 是 | 告知绕过方案,需求记下 |

输出: 向用户说明建议和理由。如果建议不做,要量化成本(改几个文件、涉及哪些模块、为什么没法测)。

等用户确认决策后,再进入回复环节。

第 5 步:起草回复

目标: 写一条专业、得体、有信息量的 issue 回复。

回复结构(三层)
  1. 解释场景定位 — 这个功能是为什么场景设计的,让用户理解"为什么当前不支持"
  2. 给出实际影响 — 对用户来说,没有这个功能影响大不大,有没有替代方案
  3. 说明后续计划 — 如果做,给方向;如果不做,诚实说明成本和原因
语气原则
  • 感谢反馈 — 用户花时间提 issue 值得尊重
  • 不甩锅 — 不说"你用错了",说"这个场景我们还没覆盖到"
  • 给具体建议 — 不只说"不行",要告诉用户现在怎么办
  • 量化成本 — 让用户理解不是不想做,是客观上成本高
回复模板
Hi @{用户名},感谢反馈!

**1. 功能定位**
{这个功能是为什么场景设计的,为什么当前不支持用户的场景}

**2. 对你的实际影响**
{用户现在能不能绕过,怎么绕过,核心功能是否受影响}

**3. 关于{用户期望的能力}**
{成本说明 + 后续计划}

输出: 回复草稿,等用户确认后发布。

禁止:

  • 不经用户确认就直接发布到 GitHub
  • 用技术黑话回复非技术用户
  • 只说结论不解释原因

第 6 步:发布

用户确认回复内容后:

  1. 通过 gh issue comment 发布评论
  2. 根据定性结果打标签(bug / enhancement / wontfix / question)
  3. 如果需要记录为需求,提醒用户是否要加到需求池

过程中的沟通规范

AI 主导的节奏

  1. 每一步完成后主动推进到下一步
  2. 关键结论让用户确认后再往下走(定性、决策、回复内容)
  3. 技术细节 AI 自己搞定,只向用户展示结论

必须等用户确认的节点

| 步骤 | 确认什么 | |------|---------| | 第 1 步 | "issue 内容我理解的对吗?" | | 第 3 步 | "这个定性你认同吗?" | | 第 4 步 | "这个决策你同意吗?" | | 第 5 步 | "回复内容可以发吗?" |

不需要问用户的

| 事项 | 直接做 | |------|--------| | 代码怎么查 | AI 自己追链路 | | 根因怎么分析 | AI 自己判断 | | 成本怎么量化 | AI 自己评估 |

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.