Issue Finder
智能发现GitHub优质issue并评估修复可行性
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Issue Finder。 它的用途是：智能发现GitHub优质issue并评估修复可行性 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/issue-finder-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我扫描这个仓库最近一周的issue，找出标记为good first issue且可行性评分在中等以上的bug，并按照修复难度从低到高排序'，它会自动解析仓库的issue列表，输出每个issue的标签、可行性评分、预估难度和简要说明，方便你直接挑选任务开始贡献。
介绍
在开源贡献中，从海量issue里找到“值得做”且“能做成”的任务往往最耗时。Issue Finder 通过智能正向标签检测（如“good first issue”“help wanted”等）自动过滤出有明确贡献意愿的 issue，并结合仓库历史、代码复杂度、讨论活跃度等维度分析修复可行性，帮你优先锁定高价值、低阻力的贡献机会。
使用非常简单：只需提供目标仓库地址或搜索关键词，工具会拉取 issue 列表，标记出正向标签，并输出每个 issue 的可行性评分和简要理由。你还可以按标签类型、更新时间、预估难度等进一步筛选，快速定位最适合你当前阶段的任务。
主要面向在 GitHub 上参与开源项目的开发者，尤其是想开始贡献但不知从何入手的新手，以及希望高效利用碎片时间完成有价值贡献的资深开发者。项目经理或开源社区维护者也可以用它来筛选合适的 issue 推荐给新人。
建议在搜索时结合自己的技术栈和兴趣领域，缩小仓库范围以获得更精准的结果。注意该工具仅分析公开仓库的 issue，且评估结果基于历史数据，实际修复难度仍需结合个人经验判断。
核心特点
其他工具仅按标签或关键词过滤，Issue Finder 结合仓库历史数据与讨论活跃度进行可行性分析，帮助开发者从“能做”的 issue 中选出“值得做”的，而非简单罗列。
注意事项
不适用于私有仓库或需要深度代码审查的场景，评估结果基于统计模型而非实际代码分析。
常见问题
支持哪些标签？
默认识别 'good first issue'、'help wanted'、'hacktoberfest' 等常见正向标签，也支持自定义标签配置。
如何评估修复可行性？
通过分析 issue 被关闭的时间、评论数量、代码变更量、仓库维护者活跃度等指标，综合给出低/中/高三个等级的可行性评分。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/issue-finder-x-2/raw/index.md 读取 Issue Finder 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/issue-finder-x-2/raw/index.md（查看排版版本）