issuedigger

emitido (beta)

emitido notificará a los autores sobre los nuevos problemas de GitHub sobre los similares y previamente enviados, tanto abiertos como cerrados:

EmisionGigger ayuda a los mantenedores y a los usuarios finales a evitar tener que cavar en problemas anteriores (como muchos proyectos solicitan que los usuarios hacen antes de enviar otros nuevos). Por ejemplo, en la captura de pantalla anterior, el problema titulado Aviones está cerrado : ¿Quizás el usuario encuentra una solución a su problema allí? Si tiene éxito, el nuevo problema se puede resolver antes de que un segundo humano esté involucrado.

Como efecto secundario, la red de problemas relacionados (errores, solicitudes de funciones, ...), a menudo ocupando un espacio libre de alquiler en las mentes de los mantenedores, puede ser automatizado y externalizado, lo que lo hace accesible para otros. Por ejemplo, los duplicados se pueden atrapar y vincular de inmediato (observe el puntaje de alta similitud al problema anterior):

qué Github volverá a vincular desde el problema original mencionado automáticamente:

Probándolo

Antes de instalar para su propio uso, ¡no dude en patear los neumáticos emitidos creando problemas o emitir comentarios en este repositorio!

Estado beta

Advertencia

Esta aplicación es de calidad beta. Se basa en varios productos que se encuentran en beta (Cloudflare Queues, Cloudflare Vectorize, Cloudflare Workers AI). El proyecto no tiene pruebas (no sin razón). Piense en ello como una excusa para jugar y aprender una nueva tecnología (mecanografiado, "IA" (incrustaciones, almacenamiento vectorial, ...) y los productos de desarrolladores de Cloudflare), lo que lleva a un producto mínimo viable disponible de forma gratuita, para su conveniencia.

Los incrustaciones se manejan simplistas. Se desconoce cuán útiles son (y, por extensión, las sugerencias de emisión) en escenarios del mundo real.

Costo

Ejecutar la infraestructura para emitir es barato, pero no gratis. La intención es mantenerlo disponible indefinidamente, pero obviamente existe un riesgo de cierre en cualquier momento. La aplicación no debe ser demasiado difícil de girar en su propia cuenta, ya que wrangler.toml contiene todas las definiciones de infraestructura necesarias (clone este repositorio, ejecute npx wrangler deploy y corrija errores sobre las piezas faltantes hasta que funcione ...).

Instalación

1. Instale la aplicación GitHub y otorgue acceso a los repositorios en los que desea la aplicación.

¡Eso es todo! Lo siguiente sucede ahora:

• emitido Notificará su solicitud de instalación y comenzará a rellenar elementos (problemas y comentarios de problemas). Debido a las limitaciones de solicitud en la API de GitHub, hay un límite para el número de elementos que se pondrán a disposición retroactivamente en la instalación inicial. Esto solo debería afectar grandes repositorios.
• Después de un tiempo (piense en el orden de un puñado de elementos por segundo), la base de datos está poblada
• De ahora en adelante, el emergente:

  • Comente una vez en los problemas recién abiertos y en cualquier momento a pedido (comente @issuedigger dig ¹ ).

    (En la instalación inicial, dale algo de tiempo para completar su base de datos antes de que surjan resultados)

  • indexe cada elemento nuevo (comentario de emisión y problema), lo que lo pone a disposición para la búsqueda de similitud

    Los subprocesos de problemas se tratan como unidades individuales : el problema inicial en sí y todos los comentarios (excepto los relacionados con el emisión en sí) contribuirán a la similitud por igual. Como tal, un cuerpo de problemas que menciona el concepto A , con un comentario que menciona un concepto B (potencialmente no relacionado), se puede sugerir más tarde a los usuarios que abren problemas relacionados con A y/o B. Esto ayuda a aliviar los problemas XY.

Principio de trabajo

Para una descripción detallada, consulte Architecture.md.

Notas al pie

1. TIPING @ no iniciará AutoCompletion, como lo hace generalmente para los usuarios regulares. Mencionar aplicaciones no funciona de esa manera. No se preocupe, su comentario aún será recogido. ↩