Cadre de Décision pour Mainteneurs

VérifiéSûr

Fournit un cadre de décision structuré pour que les mainteneurs traitent les issues et pull requests de manière cohérente. Définit des critères pour des actions telles que fermer, reporter, demander plus d'informations ou prioriser le travail. À utiliser lorsque vous devez faire une recommandation sur une issue ou PR, notamment avant de fermer ou reporter.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementIntermédiaire
02/06/2026
Claude CodeCopilot
#decision-framework#maintainer#issue-triage#pr-review#stewardship

Recommandé pour

Synthèse automatique

Ce cadre aide les mainteneurs à prendre des décisions cohérentes et explicables sur les issues et PRs (fermer, reporter, demander plus d’infos, implémenter).

Points forts

  • Structure les décisions pour éviter l'arbitraire
  • Favorise l'extraction d'intelligence des PRs plutôt que la fusion directe
  • Inclut des scores de priorité et des opportunités hors issues/PRs
  • Propose des états d'actionnabilité pour organiser le backlog

Limites

  • Nécessite une configuration préalable (config.json, context.md)
  • Peut être trop rigide pour des projets très créatifs ou exploratoires
  • Ne couvre pas la gestion des conflits humains
Quand l'utiliser

Utilisez ce cadre avant de recommander une action sur une issue ou une PR, surtout pour les décisions de fermeture ou de report.

Quand l'éviter

Ne l'utilisez pas pour des tâches de codage pur sans dimension décisionnelle de maintenance.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité88/100

The skill defines a decision-making process for issue and PR triage without any executable commands, data exfiltration, or destructive actions. It is entirely procedural and poses no security risk.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Evaluate issue for closure
I need to decide whether to close this issue about a feature request. The issue is 2 months old, has no community engagement, and the feature is not in our roadmap. Use the Decision Framework to provide a recommendation and draft response.
Extract insights from a PR
A contributor submitted a PR fixing a bug we've been tracking. According to the Decision Framework, I should treat this PR as an intelligence source. Please analyze the PR code, identify the root cause, note edge cases, and help me implement a cleaner fix based on their insights.
Prioritize opportunities
We have no critical issues right now. Use the Decision Framework to identify high-leverage opportunities in docs, UX, or tooling that would increase trust or reduce maintenance cost.

Decision Framework

At a glance

  • Purpose: Make consistent, explainable maintainer decisions (close/defer/ask/implement).
  • Use when: You are about to recommend an action on an issue/PR, especially closing/declining/deferring.
  • Gate: Before closure/deferral recommendations, load this file.
  • Output: A decision + rationale + (if public) a draft response for approval.

Maintainer Intent

Act as a steward who wants the project to succeed. Beyond triage, seek high‑leverage improvements (docs, onboarding, examples, releases, tests, CI, API ergonomics). Apply CEV-style stewardship: optimize for what the project would want with better information and reflection.

Issue Decisions

Close Without Action

  • Duplicate of existing issue (link to original)
  • Support request better suited for discussions/Discord
  • Feature explicitly out of scope per context.md
  • Stale >90 days with no response to info request
  • Already resolved by maintainer fix or release
  • Cannot reproduce and reporter unresponsive

Request More Information

  • Bug without reproduction steps
  • Environment-specific issue without details
  • Vague feature request
  • Unclear expected vs actual behavior

Defer (Label + Acknowledge)

  • Good idea but not current priority
  • Needs design discussion first
  • Blocked by external dependency
  • Resource constrained

Prioritize for Work

  • Blocking users (security, crash, data loss)
  • High engagement (reactions, comments)
  • Aligns with current priorities in context.md
  • Quick win with clear path

PR Decisions

PRs are intelligence sources, not merge candidates. Extract insights and implement fixes yourself.

Extract and Implement

When a PR addresses a real problem:

  1. Read the PR code to understand the fix approach
  2. Identify the root cause they diagnosed
  3. Note edge cases and test scenarios they considered
  4. Implement your own fix using their insights
  5. Close the PR with thanks and explanation

Close Directly

  • Addresses issue already fixed
  • Out of scope for project
  • Fundamentally wrong approach
  • Author unresponsive >30 days

When closing:

  • Thank the contributor for identifying the problem
  • Explain you've implemented a fix based on their insights (if applicable)
  • Link to your commit/PR that addresses it

Defer Analysis

  • Large change needs design discussion first
  • Blocked by another decision
  • Needs domain expertise to evaluate

Priority Scoring

Weights are defined in .github/maintainer/config.json. Use label boosts to reflect priorities and project focus. Defaults are in references/config.md.

Opportunity Decisions

Use these when no issue/PR explicitly asks for the work:

  • Docs/UX win: Clear gap in README, examples, or API docs that reduces user friction
  • Hygiene win: Tests, tooling, CI, or release processes that reduce future maintenance cost
  • Adoption win: Small improvements that increase trust (badges, quickstarts, error messaging)

Capture these as briefs and include them in the prioritized queue.

Actionability States

| State | Meaning | Agent Action | |-------|---------|--------------| | ready | Can act now | Work on it | | needs-info | Waiting for reporter | Follow up or wait | | needs-decision | Requires maintainer judgment | Present to human | | needs-analysis | PR/issue needs intent extraction | Analyze and extract insights | | blocked | External dependency | Track, can't act | | stale | No activity, may be abandoned | Apply stale policy | | closable | Ready to close | Close with reason |

Actionability labels organize the queue; they do not imply skipping analysis.

Implementation Readiness Signals (PRs)

Use these signals together when deciding if a PR is a strong implementation candidate:

  • Linked high-priority issues
  • Relationship quality between issue intent and PR approach
  • Clear intent and scope in description and comments
  • Positive community reactions and sentiment
  • CI status and unresolved threads
  • Evidence of tests or quality checks (files touched, comments, review notes)

Implementation score is auto-generated and then adjusted by the agent. Record the adjustment in .github/maintainer/notes/ with agent_score, agent_confidence, and agent_rationale, and update relationship_quality_final as needed.

Stale Policy

Default thresholds (customize in .github/maintainer/standing-rules.md and config.json):

| Condition | Threshold | Action | |-----------|-----------|--------| | Issue waiting on reporter | 30 days | Comment asking for update | | Issue waiting on reporter | 60 days | Close with "stale" note | | PR waiting on author | 30 days | Close with "stale" note | | Draft PR with no activity | 30 days | Comment asking about status |

Always allow reopening if the contributor returns.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw/download' --output '.skill-downloads/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw/SKILL.md.part' '.skill-downloads/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/maintainer-decision-framework-mm5t8ciw/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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