Superset 사용 현황을 살펴보고 아직 쓰지 않는 기능 중 업무 방식에 맞는 항목을 제안합니다. 각 기능을 설명하고, 사용자가 고른 예약 실행 에이전트나 병렬 작업 공간, 공유 작업 등을 설정합니다.
- 사용하지 않는 Superset 기능 찾기
- 에이전트 예약 실행 설정
- 여러 작업 공간에서 병렬 작업
GitHub 이슈의 중복 여부를 검색하고 재현을 시도하며 사용자 영향을 기준으로 심각도를 판단합니다. 확인한 내용과 확인하지 못한 내용을 기록하고 기존 라벨, 담당자, 마일스톤으로 후속 작업을 정리합니다.
Triage a GitHub issue into something actionable — reproduce the claim, find duplicates, judge severity, and apply labels, milestone, and assignee. Use when the user asks to triage an issue, sort the backlog, deal with new issues, check whether a bug is already reported, or says "what should we do with this issue".
실행 점수 미검증
설치 방법 보기issue-triage는 GitHub 이슈를 조사해 실행 가능한 작업으로 정리합니다. 본문과 댓글에서 신고자가 관찰한 사실과 추론을 구분하고, 오류 문구나 함수 이름으로 중복 이슈를 검색합니다. 종료된 이슈도 살펴 수정 후 다시 발생한 회귀 버그인지 확인합니다. 저장소가 로컬에 있고 재현 단계가 제공되면 실행을 시도한 뒤, 무엇을 실행했고 어떤 결과가 나왔는지와 버전을 기록합니다. 사용자가 할 수 없는 일과 영향을 받는 사람 수를 기준으로 심각도를 판단한 다음 기존 라벨, 적절한 담당자, 마일스톤을 적용합니다.
새 버그 신고를 검토하거나 이미 보고된 문제인지 확인하고, 미해결 이슈를 정리할 때 사용할 수 있습니다. 댓글 수보다 사용자 영향을 기준으로 우선순위를 정하려는 팀에도 유용합니다.
GitHub 연동이 필요합니다. 재현을 시도하려면 로컬 저장소와 단계를 실행할 수 있는 환경이 있어야 합니다. 재현을 시도했지만 확인하지 못한 경우와 아예 시도하지 못한 경우를 구분해 기록합니다. 중복으로 판단한 이슈에는 서로 연결되는 링크를 달고 하나를 닫습니다. 담당자는 코드 소유 범위를 근거로 지정하며, 알 수 없으면 미할당 상태로 둡니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 29일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Triage answers three questions in order: is it real, is it new, and how urgent is it. Labels and assignees come last. Applying labels without answering the first three is filing, not triage.
Fetch the issue and its comments. Separate what the reporter observed from what they concluded. "The API returns 500 when I pass an empty array" is an observation. "The validation layer is broken" is a conclusion, and it is frequently wrong even when the observation is right. Triage the observation.
Note what is missing: version, environment, reproduction steps, actual vs expected. You need these to judge severity, but ask for them only after step 2 — most issues that look under-specified turn out to be duplicates of a well-specified one.
This is the step that gets skipped and the one that saves the most work.
Search the issue's distinctive terms — an error string, a function name, a status code — rather than its title. Titles describe symptoms in the reporter's words; error text is stable across reporters. Search closed issues too: a bug closed as fixed and reported again means a regression, which is a different and more urgent finding than a new bug.
When you find a duplicate, comment linking both directions and close the newer one, unless the newer report contains a better reproduction — in which case close the older and carry the good repro forward.
If the repo is checked out and the issue has steps, run them. Record the result in a comment: what you ran, what happened, on what version.
If you cannot reproduce, say which specific step failed and what you saw instead. Never
label something cannot-reproduce on the strength of not having tried — an unreproduced
bug that gets closed and refiled three times costs more than the ten minutes of trying.
Ask what the user cannot do, and how many users are in that position.
A loud thread is not evidence of severity. Ten reports of a cosmetic issue is still cosmetic; one report of silent data corruption is critical.
Apply the repo's existing labels — read them first rather than inventing new ones. Every
issue gets a type (bug, feature, docs) and a severity. Add an area label only if the
repo uses them and you are confident which area owns it; a wrong area label routes the
issue to people who will ignore it, which is worse than no label.
Assign only when you can name the person by their ownership of the code, not by who last touched the file. Otherwise leave it unassigned and let the owning team pick it up.
works-as-intended without quoting the documentation or code that intends it.good-first-issue for anything you have not confirmed is small — that label is
a promise to a newcomer, and breaking it costs a contributor.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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Superset 사용 현황을 살펴보고 아직 쓰지 않는 기능 중 업무 방식에 맞는 항목을 제안합니다. 각 기능을 설명하고, 사용자가 고른 예약 실행 에이전트나 병렬 작업 공간, 공유 작업 등을 설정합니다.
반복 작업을 Superset 자동화로 설정합니다. 에이전트 지침, 일정 또는 이벤트 조건, 실행 작업 공간을 정리하고 명시적인 확인을 받은 뒤 자동화를 만듭니다. 저장된 조건과 첫 실행 결과를 살펴 지침을 조정합니다.
Superset 작업 공간의 브라우저에서 페이지를 열고 클릭하거나 입력하며, 화면과 콘솔 정보를 확인합니다. 개발 중인 웹 앱 미리 보기, 폼 동작 및 화면 이동 점검에 활용할 수 있습니다.
Stripe 공식 문서와 API 매개변수 정의를 확인해 결제, 구독, 청구서, 웹훅 연동을 구현합니다. 적절한 제품 선택부터 샌드박스 테스트와 웹훅 처리까지 다루며, 결제와 구독 상태를 웹훅 이벤트로 판단합니다.
Chrome DevTools Protocol로 실행 중인 Electron 데스크톱 앱을 조작해 UI 변경을 확인하고 문제를 재현합니다. 실제 사용 흐름을 따라 화면 전환을 검증하고, 스크린샷과 경로·스크롤 위치·포커스·저장 상태를 기록해 비교합니다.
GitHub Actions 실패 로그에서 최초 오류를 찾아 코드 결함, 환경 문제, 간헐적 실패, 기존 장애로 구분합니다. 기준 브랜치와 PR 변경 사항을 비교해 관련성을 설명하고 다음 조치를 정리합니다.