Python: conda environment.yml is a dependency declaration; a docs-site static-analysis FAIL should not outweigh the product's PASS
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Avaliação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Facilidade para iniciantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Ativa
- Stack de tecnologia
- anaconda, python
- Domínio
- documentation, tooling
Direção de pesquisa
The bug is in the dependency-management check and the documentation static-analysis check of project_validator, which the payload does not name by file. Start by grepping the Python sources for requirements.txt to find the dependency message, then reproduce with a repo that contains only environment.yml. Done when the message names the conda file and the docs sub-result WARNs instead of FAILing when the product check passes.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
handson-ml3 and PythonDataScienceHandbook declare their environment in environment.yml (conda) but the message pretends only requirements.txt exists ("declared in requirements.txt but not locked"). Every Sphinx/MkDocs Python project FAILs static-analysis "Documentation site: no static analyzer runs; Python: ruff check runs" — with the product passing, the docs sub-result should at most WARN, and the hint should name an rst/markdown linter.
Evidence from the corpus audit
ageron/handson-ml3, jakevdp/PythonDataScienceHandbook / dependency-management
- kind: UNSUPPORTED
- actual: handson-ml3
WARN: dependencies are declared in requirements.txt (Python packages) but not locked; PDSHWARN: ... declared in requirements.txt (Python packages) but not locked - expected: the conda environment should be named as a declaration (and judged:
environment.ymlpins are not a lock file either, but the message should not pretend only requirements.txt exists) - evidence: handson-ml3
environment.yml:1-4:name: homl3/channels:/- conda-forge/dependencies:;environment.yml:26:- python=3.10 # your beloved programming language! :); PDSHenvironment.yml(117 bytes);grep -rn -i "conda\|environment.yml" project_validator --include=*.py→ nothing - repro: a repo with
environment.ymlonly - confidence: high (conda is the dominant dependency tool of the Jupyter/data-science ecosystem)
Found by the regression-corpus audit (235 real repositories, one or more per ecosystem profile; corpus and expected results in corpus/). Evidence is quoted from the audited checkouts at the commits pinned in corpus/projects.toml; <checkouts>/<owner>__<repo> is such a checkout.
🤖 Generated with Claude Code
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 4
- Forks
- 1
- Merge médio
- 10h 41min
- PRs com merge (30d)
- 79
Preparar o ambiente
Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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