黑客松之後：靠持續回饋、維運與導師制度留住開源貢獻者

值得記下的 5 件事

1. [4:37]
   第二次貢獻，比首次提交更值得追蹤

   講者認為，活動後的留存不能只靠慶祝新人完成首次提交。團隊應提供範圍適當的任務、可用的環境設定說明，以及能解釋原因的審查回饋，再銜接下一個任務。過期議題、耗時的環境設定或無人回應的提交，都可能讓參與中斷。

2. [9:57]
   自動化應協助找出阻礙，而不是替貢獻者打分數

   團隊以 Fossasia Scrum Helper 為例，彙整 GitHub 活動，協助成員整理進度、卡點與下一步。但摘要只是對話起點，仍須維護者決定如何回應、審查或排除阻礙；工具無法單獨判斷貢獻品質，也不能取代真人導師的理解與引導。

3. [10:50]
   AI 時代更應以問題解決能力，而非產出數量衡量貢獻

   講者認為，AI 能加快學習與原型開發，卻也讓提交數、合併請求數與程式碼行數更難代表價值。審查應確認修改是否解決真實問題、作者能否解釋並支援後續修改，以及是否兼顧測試、安全、效能與可維護性；文件、支援與問題調查也值得肯定。

4. [13:05]
   真實活動現場，會凸顯原型之外的維運責任

   講者以票務、報到與識別證列印為例，說明功能不只要能操作，還涉及裝置流程、網路連線、備援方案，以及人群等待時的即時排錯。持續觀察、支援、修正問題與改善文件，才能讓後續部署更可靠；出錯時，團隊溝通和程式碼同樣重要。

5. [23:07]
   面對低品質 AI 提交，新人更需要展現對專案的理解

   問答中，團隊表示已加入自動化測試與提交規則，也會要求操作錄影或進一步說明。他們建議新人先理解工作流程與使用情境，再提出能解釋必要性的修改。這些做法是團隊目前的實務經驗，仍仰賴維護者判斷，並非辨識品質的保證。