Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Add end-to-end test for dataset preparation

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
data, testing

調査の方向性

The payload names only the gpt memap dataset preparation path and issue #172, which it describes as a bug that slipped through. Find the memap preparation entry point and read #172 to see what it broke. Write an end-to-end test that runs preparation on a small input and checks the output, so the #172 regression would fail it. Done means the test passes on the current code and would have caught #172.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

enhancement

🎯 Goal (What & Why)

We don't properly test dataset preparation (gpt memap), so bugs can easily slip int the code, as for example with #172.

🚀 Execution Plan

Make a test

📌 Acceptance Criteria (Must-Haves for Completion)

  • The feature must be functional and tested.
  • The implementation must be documented in practical terms.
  • The PR must include a performance/impact summary.
  • No refactors unless directly necessary for feature completion.

🛠️ Project Management

  • Assign the project to the Fast-LLM project.
  • Set the Estimate field (in days) in the GitHub project.
  • Use the Size field to categorize the PR size (Small/Medium/Large).
  • Assign an owner when opening the issue.
主要言語
Python
スター
337
フォーク
52
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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