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Add Imgbot to optimize the images. Lossless compression. No loss in quality

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
42/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
github
Bereich
tooling

Rechercherichtung

Beginne damit, die Bild-Assets des Repositorys und die Einrichtungsdokumentation von Imgbot unter imgbot.net zu prüfen. Ermittle, wo die GitHub-Integration konfiguriert werden sollte und wie vorhandene Bilder behandelt werden; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn Imgbot für das Projekt aktiviert ist und die relevanten Bilder ohne Qualitätsverlust verlustfrei optimiert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Relax while Imgbot optimizes your images.
Don’t spend another second worrying about compressing your images. Install Imgbot into your GitHub projects, and focus on your application.

Lossless compression is a class of data compression algorithms that allows the original data to be perfectly reconstructed from the compressed data. By contrast, lossy compression permits reconstruction only of an approximation of the original data, though usually with greatly improved compression rates. Lossless data compression is used in many applications. For example, it is used in the ZIP file format and in the GNU tool gzip.

https://imgbot.net/
https://en.wikipedia.org/wiki/Lossless_compression

Screen Shot 2020-12-24 at 10 57 47 pm

Vorherrschende Sprache
SCSS
Sterne
26
Forks
32
Ø Merge
1 T. 12 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
1

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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