Predictive model for code
- 主要言語
- Haskell
- スター
- 1.3k
- フォーク
- 201
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
This might be a bit outlandish, but one interesting idea is to train a predictive model, similar to what gmail uses here:

This model would be for code, though. There are probably a few tricks we can play given that we know the grammar and vocabulary -- so, for example, we would only suggest completions that use defined symbols.
The argument in favor of this is that knowing what to type next is a big blocker for many students, and sometimes the answer is pretty formulaic. So when it's easy, let's make the suggestion for them, and let them just accept it.
コントリビューションガイド
調査の方向性
ファイル、テスト、エントリーポイントは特定されていません。まずモデルのスコープとコード補完の統合ポイントを定義し、その後、実装の前に評価基準とテストを確立してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- haskell
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 20/100