Auto-Reply Functionality for Unformatted Code

Offen

#167 erstellt am 08.5.2020 6 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

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Bewertung

Schwierigkeit: 5/5
Geschätzter Aufwand: Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit: 25/100

Issue-Typ: Feature
Klarheit: Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus: Veraltet
Tech-Stack: python, tensorflow
Bereich: backend

Rechercherichtung

The issue names no files or tests; begin by reviewing the bot’s message-handling entry point and the available operation code logs. Compare the proposed highlight.js heuristic and TensorFlow classifier approaches, then define the detection and auto-reply behavior that would constitute a complete feature.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

feedback: discussion priority: low project: rewrite status: awaiting acceptance type: code change type: documentation type: feature

Problem:

We tend to have people posting often who don't know the three main ways to format code on slack. A bot to help them do this properly would save everyone some time and annoyance. Plus it should be fun to code.

This bot will activate when there is a post where a subset of the lines contains something that looks like code but is not formatted as such

So how to determine if something looks like code? Two possible approaches.

Heuristically. There are libraries out there that auto-detect language. Presumably some of the same processes can be used to detect whether something is code at all. Example of something that does this: highlight.js
ML. This is actually a pretty decent use case for something like a tensorflow classifier. And we could train it off of the actual operation code logs!

Vorherrschende Sprache: Python
Sterne: 33
Forks: 44
PR-Merge-Kennzahlen: Keine gemergten PRs in 30 T.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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