Github hebt neuerdings Bugreports hervor, die für Open-Source-Einsteiger relativ einfach zu bearbeiten sind und sich daher gut als “First Issue” eignen.
Wer sich für einen bestimmten Bereich der Open-Source-Entwicklung interessiert und gern einsteigen möchte, kann dies über Github nun auf einfachere Weise tun. Ein neues Feature liefert für Projekte, aber auch für ganze Bereiche, einfach zu reparierende Issues zurück. Das freut nicht nur Einsteiger, sondern kann auch die oft überlasteten Projektmaintainer entlasten. Ein Blogpost geht auf die Details des neuen Features ein.
Wer zum Beispiel die URL “https://github.com/topics/machine-learning” aufruft, landet in einer Übersicht zu Machine-Learning-Projekten. Zugleich erscheint hier schon ein einfach zu reparierender Bug. Ein Klick auf “Find more good first issues” unten links (Abbildung 1) liefert weitere First-Issue-Beispiele. Wer ein konkretes Projekt im Auge hat, ruft dieses über “github.com/<Besitzer>/<Repository>/contribute” auf und startet von dort.
Abbildung 1: Unten links ist der neu eingeführte Button für einfache Issues.
Die Idee, einfache Bugs für Einsteiger herauszupicken, ist nicht neu. Allerdings mussten bislang die Projekte selbst meist solche Bugs heraussuchen, was nur 40 Prozent der Projekte taten. Daher hilft ein Machine-Learning-Algorithmus neuerdings bei der Suche. Ein eigener Text erklärt, warum sich Github für diesen Algorithmus entschieden hat und was er tut.
Für die Trainingsdaten greift Github unter anderem auf verfügbare Issues zurück. Diese haben die Maintainer selbst – unter verschiedenen Labeln, wie etwa “Low Hanging Fruit” oder “beginner friendly” – als einfach getaggt. Hinzu kommen selbst als einfach identifizierte Issues und solche, die einmalige Projektteilnehmer im Vorbeigehen gefixt haben.
