aRustyDev/ccgram
Voir sur GitHubA hybrid n-gram + neural model for conventional commits and CHANGELOG generation
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Define next-step research ideas Ouvertedocs experiment
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 35/100
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Write usage documentation Ouvertedocs
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 55/100
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Freeze architecture Ouverteinfra model
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100
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Document findings Ouvertedocs experiment
Difficulté 3/5 3-5 jours Accessibilité débutants 45/100
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ablation evaluation
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 30/100
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evaluation experiment
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 42/100
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Train fallback model Ouverteexperiment model
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 30/100
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infra model
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100
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model
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100
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Evaluate pure lookup generator Ouverteevaluation experiment good-first-experiment
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 48/100
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Implement hard confidence gate Ouvertemodel
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100
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data model
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 35/100
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Create train/val/test splits Ouvertedata
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 38/100
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Normalize and filter dataset Ouvertedata
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 35/100
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Implement grammar parser Ouvertedata infra
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 35/100
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data
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100
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Define tokenizer strategy Ouvertedata model
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 20/100
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Define normalization rules Ouvertedata
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 35/100
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data infra
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 35/100