GitHub、パーソナライズした「あなたがコントリビュートしやすいオープンソースのイシュー」を機械学習で推奨してくれる機能など公開

2020年2月25日

オープンソースになにか貢献したいと考えたとしても、どこから手を付けたらいいのか、自分が貢献できそうなプロジェクトやイシューはどれか、選択するところから始めなければならないとすると、貢献へのハードルはやや高いものになってしまいます。

GitHubはこうした課題を解決し、オープンソースへの貢献をより手軽に行えるよう、ユーザーにとって貢献しやすいオープンソースのプロジェクトやイシューを推奨する新機能を発表しました(発表は約1カ月前の1月22日でしたので、やや少し前のことですが)。

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この機能は大きく以下の3つで構成されます。

興味のある分野のオープンソースプロジェクトを推奨
特定の分野に興味があり、その分野のオープンソースを探しているのであれば、「github.com/topics/<分野名>」で、その分野のプロジェクトのなかから取り組みやすいイシューの一覧が表示されます。

例えば機械学習分野であれば「https://github.com/topics/machine-learning」で、TensorFlowやKerasなどのプロジェクトの中から取り組みやすいと思われるイシューが推奨されます。

初めてでも取り組みやすいイシューを推奨

貢献したいプロジェクトが決まっている場合、「github.com/<オーナー名>/<リポジトリ名>/contribute」で、オープンソースへの貢献が初めてでも取り組みやすい、例えばドキュメントの修正といったイシューの一覧が表示されます。

Node.jsを例にすると、「github.com/nodejs/node/contribute」で、取り組みやすいと思われるイシューをリストアップしてくれます。

ユーザーの過去のコントリビューションに基づいて、適切なプロジェクトを推奨

すでにGitHubでさまざまな活動を行っているユーザーであれば、過去の貢献内容などを基に機械学習によるマッチングが行われ、「github.com/explore」で適切と思われるパーソナライズされたイシューの一覧が表示されます。

プロジェクトやイシューの推奨を機械学習でどのように行っているのかは、GitHubのブログ「How we built the good first issues feature」で説明されていますので、興味のある方はぜひ読んでみてください。

こうした推奨機能は、コントリビュートしてみたいプログラマと、コントリビューターを求めているオープンソースプロジェクトを効率的にマッチさせることになります。それは結果として、オープンソースの発展に大きく寄与するのではないかと期待されます。

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Junichi Niino(jniino)
IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。
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