MultiQC

此技能專為 MultiQC 專案維護人員設計，旨在簡化社群驅動的模組請求處理流程。透過與 GitHub 整合，它自動評估新提交的問題，確保開發資源集中在最具影響力的工具上。它根據加權指標（包括工具受歡迎程度、PyPI 和 Bioconda 下載統計，以及透過反應與討論串衡量的社群關注度）計算 0 到 100 的優先順序分數。這種系統化的方法減少了分類的手動負載，確保品質標準的一致性，並向貢獻者提供即時且具建設性的建議。

本技能具備高度模組化特性，支援透過指令觸發對單一問題進行分析，以及進行全面的每週批次分類作業。它產生基於數據的建議，指派適當的優先級標籤，並更新專案看板欄位，使開發藍圖保持透明與組織化。它依賴內部指令碼來獲取即時指標，並遵循既定的模板，將技術需求與遺失資訊回饋給社群。

• 自動化處理標記為 'module: new' 的問題，確保對貢獻者的回覆及時。

• 基於資料的評分準則，涵蓋工具熱度 (GitHub 星數/分支數)、下載量指標 (PyPI/Conda) 與社群參與度。

• 標準化的回饋模板，用於要求必要的文件（如範例日誌檔案或工具說明文件）。

• 多種執行模式：針對特定審核的單一分析、針對批次處理的全部分類，以及用於偵錯工作流程的乾跑 (dry-run) 模式。

• 與 GitHub 專案看板整合，根據計算出的優先級帶自動轉換狀態並進行分類。

• 在問題註解中使用 @claude analyze-module 觸發對特定功能請求的立即評估。

• 依賴 GitHub CLI (gh) 與安全 API 呼叫，在遵守速率限制的同時確保指標收集的準確性。

• 需要有效的儲存庫存取權限以修改標籤、註解與專案看板狀態。

• 最適合管理開源貢獻與功能請求的生物資訊軟體維護者。

• 預期輸入為有效的 GitHub 問題，輸出則為包含分數細項、理由及貢獻者下一步建議的詳細註解。