Ja, dieses Thema hat so viele Fragen und Antworten erhalten, dass es unlesbar wurde.
Ich denke schon. Hat jemand Ideen, wie man Data Explorer-Abfragen auf dieser Seite am besten organisiert? Idealerweise wäre es möglich, vorhandene Abfragen durch die Suche nach ein paar Schlüsselwörtern zu finden.
Wir könnten eine separate Kategorie mit einer Abfrage pro Thema einrichten. Für neue Themen könnte eine Genehmigung durch das Team erforderlich sein, um Unordnung zu vermeiden.
Alternativ könnten wir für einzelne Themen einfach einen data-explorer-query-Tag verwenden. Diese Themen könnten im Bereich #howto:tips-and-tricks platziert werden.
Ich bin offen dafür, die Klassifizierung der Abfrage-Liste auf GitHub anzupassen. Vielleicht, wenn wir alle gemeinsam über eine Klassifizierung nachdenken und die Kategorien gut durchdeklinieren, können wir später etwas Ähnliches hier in Meta einführen (?).
Mir war nicht bewusst, dass jede Abfrage als PR eingereicht, geforkt usw. werden kann. Das ist ziemlich cool, und ich verstehe, warum du das so gemacht hast. Allerdings ist das für technisch weniger versierte Personen ein verwirrender Ort. Alle Discourse-Administratoren sind mit Discourse vertraut, aber nur ein Teil davon kennt GitHub.
Was genau meinst du mit Klassifizierung? Ich könnte mir vorstellen, dass Tags dafür gut funktionieren würden.
Ich bin der Meinung, dass eine dedizierte Unterkategorie von #plugin am besten wäre.
Wenn wir eine Abfrage pro Thema wählen, wird es sehr viele Themen geben. @SidV hat bereits mehr als 70, und es gibt noch viele weitere. Das würde #howto:tips-and-tricks erheblich verschmutzen und überfordern!
Es würde ermöglichen, jedes Thema zu einem Wiki zu machen, die Weiterleitung zum ersten Beitrag zu konfigurieren und eine vorgeschlagene Struktur als Vorlage bereitzustellen.
Außerdem würde dies die Konfiguration der Kategorie #plugin widerspiegeln, was einfach praktisch ist!
Ich glaube, eine viel bessere Lösung wäre, einen Prozess zu entwickeln, um Anfragen im Data Explorer zu bündeln.
Vielleicht wird ein mit #feature, data-explorer und #candidate-query getaggtes Thema erstellt, das die Kandidatenanfrage enthält. Das Feature erklärt, warum sie gebündelt werden sollte und was sie einzigartig und wichtig macht.
Anschließend prüfen wir, ob der Vorschlag sinnvoll ist, bündeln die Anfrage und schließen das Thema.
Falls gewünscht, können Sie später immer noch gebündelte Anfragen durchsuchen, die abgelehnt wurden.
