Крупные проекты с открытым исходным кодом на GitHub имеют большие, длинные списки проблем, которые требуют решения. Чтобы упростить поиск наиболее актуальных, GitHub недавно представил функцию «хорошо бы решить в первую очередь» (“good first issues”), которая предлагает контрибьюторам проблемы из репозиториев, которые могут соответствовать их интересам.
Первая версия, выпущенная в мае 2019 года, содержала рекомендации, основанные на метках, которые вручную назначались задачам руководителями проекта. Но в новом варианте, который запустили в прошлом месяце, на рекомендации issues натравили алгоритм искусственного интеллекта.
GitHub отмечает, что это первый продукт с поддержкой глубокого обучения, который запущен на Github.com.
По словам старшего инженера по машинному обучению GitHub Тиферет Газит, GitHub в прошлом году провел анализ и “ручное” исследование, чтобы создать список из 300 меток, используемых в популярных репозиториях с открытым исходным кодом (все они были синонимами «хорошо бы решить в первую очередь» или «документация» — это «подходит для новичка», «легкое исправление ошибки» и «просто решить» и т.п.) Но полагаться на это означало, что только около 40% рекомендуемых репозиториев могли представить проблемы, которые требовали решения. Кроме того, это означало, что мантейнерам все равно пришлось бы сортировать и маркировать задачи.
Новая система рекомендаций на основе AI работает автоматически. В будущем GitHub намерен добавить более качественные сигналы в свои рекомендации по репозиториям и механизм для ментейнеров для одобрения или удаления рекомендаций на основе ИИ. Кроме того компания планирует расширить рекомендации по работе с задачами, чтобы предлагать персонализированные предложения для тех, кто уже внес свой вклад в проект.