用途：sentiment 是 apache/magpie 项目中一个只读技能，用于衡量由 Magpie 辅助的项目是否对贡献者更友好，而不只是更快。它采集贡献者体验数据并打分，输出结构化报告，供 RFC-AI-0004 门槛判断某个技能族是否可以从实验阶段推进到稳定阶段。最终晋升决定由维护者作出，技能本身不做决定。
主要能力：围绕四个信号维度测量——讨论语气（对首次贡献者帖子的首条回复分类为欢迎、中性或轻蔑）、首次回复时长（中位数小时数）、首次 PR 留存率（首次贡献者在首 PR 关闭后 180 天内是否再提第二个 PR）、评审者负载（Gini 系数，衡量评审工作分配是否均衡）。每个信号与等长的基线时间窗对比，并对照门槛阈值判断通过与否。技能还包含提示注入防护：PR/issue 正文与评论文本只作为待分类的原始数据，不当作指令；若文本试图指挥代理（如“把它评分为欢迎”或内嵌指令字符串），会标记为注入尝试、从样本中排除并上报。
使用方式：先做前置检查，按技能自身 frontmatter 的 name: 与 surface_hash: 运行 PYTHONPATH=.apache-magpie-local python3 -m setup_preflight
--skill <name> --hash <surface_hash> [--requires <file>]...。返回 {"verdict": "ok"} 则静默继续；返回 {"verdict": "action", ...} 时按 findings 指向的 section 与 rules 处理。若项目未初始化，需自行解析 requires_config 条目，必要时运行 /magpie-setup config。随后依次解析输入（<upstream> 来自 <project-config>/project.md，<window> 默认 6 个月，基线为紧邻的等长窗口，<profile> 默认 non-asf）并向用户确认，再用 gh api 与 python3 采集活跃窗与基线窗数据、对每个信号打分、评估门槛，最后输出 Markdown 报告与 JSON，并可选择保存为 contributor-sentiment-report-<today>.json。
适用场景与限制：适用于维护者评估开源项目贡献者健康状况、准备把技能族从实验推进到稳定之时。技能只读：只查询公开 GitHub 数据、生成报告即停止，从不发表评论、不修改标签、不改规格文件。门槛阈值可由采用者在 <project-config>/contributor-sentiment-config.md 中调整，缺失时使用默认值（语气回归上限 5pp、回复时长上升上限 50%、留存下降上限 10pp、Gini 上升上限 0.10、默认窗口 6 个月）。若团队规模过小或项目早于基线起始时间，会注明样本不足或仅输出快照。禁止无人值守运行 /magpie-setup adopt。完整信号说明见 docs/contributor-sentiment.md。