Auto-Reply Functionality for Unformatted Code

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, tensorflow
Ambito
backend

Direzione di ricerca

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.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

  1. 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

  2. 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!

Lingua principale
Python
Stelle
33
Fork
44
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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