Normalize and filter dataset
まだ誰も着手していません。
評価
調査の方向性
ファイルやテストは指定されていません。まず、dataset pipeline、foundations の正規化ルール、canonical schema の場所を特定し、次にフィルタリングと品質メトリクスをどこに配置すべきかを特定してください。完了の条件は、クリーニング済みの canonical dataset、文書化されたフィルタリング統計、そして列挙されたすべての基準を網羅する前後の品質レポートが揃っていることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Apply normalization rules and filter out low-quality commit messages.
Success Criteria
- Apply all normalization rules from foundations
- Filter criteria defined and applied:
- Remove non-conventional commits
- Remove commits with parsing errors
- Remove duplicates
- Remove auto-generated commits (dependabot, etc.)
- Quality metrics computed and documented
- Before/after statistics reported
Quality Filters
- Minimum subject length
- Valid type (feat, fix, docs, etc.)
- No merge commits
- English language only (v1)
Output
- Cleaned dataset in canonical schema format
- Quality report with filtering statistics
- 主要言語
- Python
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- 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。
- 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。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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