Jak unikać, rozpoznawać i szybko sortować propozycje od twórców wygenerowane przez AI

W miarę upowszechniania się AI w ekosystemie open source zauważyliśmy wzrost liczby propozycji od kontrybutorów o niskiej jakości. Poniżej znajdziesz kilka pomysłów od innych mentorów i administratorów organizacji na to, jak szybko rozpoznawać i unikać spamowych propozycji oraz jak je sortować.

1. Wymaganie interakcji społeczności przed przesłaniem

Interakcje społeczności to jeden z najsilniejszych sygnałów dobrej propozycji. Zdecydowanie zalecamy wdrożenie tego rozwiązania w procesie wyboru.

  • Obowiązkowy czat: wymagaj od kandydatów dołączenia do kanału komunikacji organizacji (np. Slack, Zulip, IRC) i odfiltrować wszystkie propozycje kandydatów, którzy nie są na tym kanale.

    Jak śledzić interakcje

  • Skup się na osobach, a nie na propozycjach. Rozważ utworzenie arkusza kalkulacyjnego, w którym będziesz śledzić poszczególnych potencjalnych współpracowników i ich drogę w społeczności, mocne i słabe strony, sygnały ostrzegawcze i pozytywne, odpowiednich mentorów itp.

2. Obowiązkowe wymagania techniczne i dotyczące wkładu

Poniżej znajdziesz kilka pomysłów na odfiltrowanie kandydatów, którzy nie włożyli podstawowego wysiłku w zapoznanie się z kodem.

  • Obowiązkowy link do PR/Code Challenge:
    • Poproś o link do 1–3 najważniejszych działań PR lub wkładu w projekt.
    • Wymagaj drobnych poprawek, wyzwań związanych z kodem, dyskusji/żądań pull na GitHubie

  • Wymagaj projektu propozycji: poproś kandydatów o udostępnienie projektu propozycji GSoC przed formalnym przesłaniem. (UWAGA: w tym przypadku inni kandydaci mogą próbować skopiować pracę pierwotnej osoby, więc zwracaj uwagę na daty utworzenia, daty pierwszej edycji itp.)

    Jak śledzić wymagania organizacji

  • Wymagaj od wszystkich kandydatów spełnienia określonych warunków: wymaganie określonych działań przed złożeniem formalnego wniosku działa jak naturalny filtr, dzięki czemu tylko zaangażowani i zdolni kandydaci przechodzą do kolejnego etapu.

  • Jakie wymagania wstępne powinniśmy określić? Często jest to kombinacja różnych wymagań: przed przesłaniem propozycji muszą skontaktować się z organizacją, przesłać 2–3 prośby o scalenie, przeprowadzić test lub użyć określonego szablonu propozycji. Twoja organizacja powinna określić wymagania wstępne i wyraźnie je przedstawić. Im więcej wymagań określisz, tym łatwiej będzie Ci odrzucić spamowe propozycje, które nie spełniają wszystkich wymagań.

  • Nowy przycisk Wymagania wstępne, z którego mogą korzystać administratorzy organizacji i który jest widoczny dla mentorów w przypadku każdej propozycji (jest to też pole w eksportowanej propozycji i filtr w panelu propozycji).

  • Sprawdź profil i aktywność uczestnika na GitHubie: aplikacja internetowa GSoC zawiera pole, w którym kandydat może podać swoją nazwę użytkownika GitHub lub bezpośredni link do swoich działań w organizacji, co ułatwia filtrowanie propozycji, w przypadku których nie ma wcześniejszych interakcji.

3. Jak odróżniać propozycje wygenerowane przez AI

To nieuniknione! Niektóre zgłoszenia będą generowane przez AI. Szybko je odfiltruj, korzystając z poniższych wskazówek.

  • Wymuszanie stosowania szablonów propozycji: wymagaj stosowania standardowego szablonu w przypadku wszystkich propozycji kierowanych do Twojej organizacji. Może to po prostu oznaczać konieczność udzielenia odpowiedzi na 4 lub 5 konkretnych pytań. Wymuszaj automatyczną dyskwalifikację w przypadku braku wymaganych informacji. Jest to szczególnie przydatne w przypadku organizacji, które otrzymują ponad 50 propozycji.
  • Szukaj ogólnych sformułowań: użyj szybkiego wyszukiwania, aby odfiltrować propozycje zawierające oczywiste nonsensy, takie jak:
    • [placeholders]
    • słowa sygnałowe, takie jak „zrewolucjonizować”;
    • Literówki są dobre – to ludzkie!
  • Wymagaj od kandydatów przesłania 1-minutowego krótkiego filmu, w którym przedstawią się i wyjaśnią, dlaczego chcą pracować nad tym projektem (twarz musi być widoczna, aby uniknąć spamu lub wielokrotnych zgłoszeń).
  • Większość spamu wygenerowanego przez AI to tylko przeformułowanie i rozwinięcie opisu pomysłu, który Twoja organizacja umieściła na liście pomysłów. Łatwiej jest zauważyć wzorce (np.trzeci akapit zawiera „1–3 minuty”, ponieważ trzecie zdanie na stronie z pomysłem zawiera „1–3 minuty”).
  • Bardzo ładne propozycje są częściej generowane przez AI. Sprawdź, czy treść zawiera ciekawe wykresy i zdjęcia (AI może je łatwo wygenerować).

4. Optymalizacja procesów wewnętrznych

Spraw, aby proces weryfikacji był mniej uciążliwy dla Twojej organizacji. Skorzystaj z poniższych wskazówek.

  • Pytania dotyczące organizacji: określ 3–5 pytań, na które każdy kandydat ma odpowiedzieć w swojej propozycji. Upewnij się, że jest to wyraźnie zaznaczone w instrukcjach, i użyj braku przesłania tego dokumentu jako filtra automatycznego odrzucania.
  • Wstępna selekcja/wstępna ocena administracyjna: poproś administratora organizacji o przeprowadzenie szybkiej, wstępnej selekcji, aby sklasyfikować propozycje (np. Valid, Invalid/Spam, Out of Scope) przed przekazaniem ich do mentorów w celu szczegółowego sprawdzenia.
  • Oznaczanie niezgodności tytułu i projektu: w instrukcjach poproś kandydatów o używanie określonego tytułu lub słów kluczowych, aby ułatwić OA i mentorom dopasowanie go do pomysłu na projekt. Wielu mentorów jest zainteresowanych tylko sprawdzaniem propozycji dotyczących pomysłu na projekt, w którym chcą pełnić rolę mentora.
    • Wymagaj, aby propozycje zawierały standardowy nagłówek, który może obejmować standardowy format tytułów.