Add Imgbot to optimize the images. Lossless compression. No loss in quality
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 42/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- github
- Ambito
- tooling
Direzione di ricerca
Inizia esaminando le risorse immagine del repository e la documentazione di configurazione di Imgbot all'indirizzo imgbot.net. Determina dove dovrebbe essere configurata l'integrazione con GitHub e come vengono gestite le immagini esistenti; l'attività è completata quando Imgbot è abilitato per il progetto e ottimizza senza perdita le immagini pertinenti senza alcuna perdita di qualità.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- SCSS
- Stelle
- 26
- Fork
- 32
- Merge medio
- 1g 12h
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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