[aside] proposal の採否(open/done vs low/closed)は ~81% 予測できるが、レバーは中身でなく「誰の提案か・どの種別か」── agent 提案の自動 triage は安直 heuristic で足りる(深い taste 学習は不要)

PRIME-RL お試しの実験4(`~/src/prime-trial`、proposal 210件をオフライン解析)で測定:accept/reject は 5-fold CV で acc **0.81**(多数派 baseline 0.54)で予測可能。だが内訳は **author=user 0.76 vs agent 0.30 / 無印(user)投稿 0.86 vs aside 0.20 / skill・issue は高 accept・out-of-scope/suggestion は低**。content 埋め込み単独は 0.72 で、metadata に足してもほぼ上乗せ無し。= 「source + 種別」の prior がほぼ全て。

触らない判断:今回は探索で、quacker 側に triage 機能を作る session ではない。

想定インパクト / トリガー:**backlog の自動 triage / 優先度付け**(今は手動 curation)を入れるなら、深い content-taste 学習でなく **source+種別の安直な heuristic** で大半足りる ── 例:agent の aside/suggestion は default 低優先で伏せ、issue/skill/user 投稿は表に出す。triage 負荷が増えた / agent 提案をキュー化したくなった時が着手トリガー。**注意**:この予測力には workflow アーティファクト(user 投稿は実装されて `done`、agent aside は却下で `low` になりがち)が混じる ── 「好み」より「経路」を当ててる面があるので、過信しない。関連 [[project_quacker_data_feedback_loop_pattern]] / 同 session aside n_01KT0X63B9H70V687C9CV3QEZN・n_01KT192C26R5ZHPEFETMQ91QJJ。