初コラボ！

今週のラボでは、GitHub を通じて他の人の作品に貢献することが私たちに課せられています。私たちがする必要があるのは、トークン情報を出力する新しい機能をプロジェクトに追加することであり、コマンド ライン フラグを使用してその機能をトリガーする必要がありました。

彼女のプロジェクトは、OpenAI を使用してソース コードの Readme ファイルを作成していました。

最初の考え。

別の作品で共同作業することについて最初に考えたのは、彼らのコーディング スタイルと使用言語を学ぶ必要があるということです。私は主に C と JavaScript に精通していますが、Python にはほとんど触れたことがありません。 Python でコーディングする方法に関する情報をインターネットで探し回ったのは、興味深い学習体験でした。ありがたいことに、プロジェクトはそれほど複雑ではなく、コメントとドキュメントは素晴らしかったです。分かりやすかったです。

新しい機能を実装する方法。

Python でコーディングする方法を学んだ後、機能の実装を開始する準備が整いました。私がしなければならなかったのは、彼女が cli コマンドのフラグをどのように実行しているかを理解することでした。どのように動作するかを理解するのに何度か試みましたが、最終的には何も壊さずにコマンド フラグを追加することができました。

その後、トークンの使用状況情報を出力する関数を追加する必要がありました。私は同じ OpenAI プロバイダーである Groq を使用していたので、この部分を理解するのはそれほど難しくありませんでした。これは主に、LLM からチャット完了応答を取得する彼女の関数のコピーですが、さらにトリミングされています。冗長性を減らすためにさらにトリミングすることもできましたが、コードをあまり変更したくありません。その代わりに、新しい関数を追加しました。

プルリクエスト

移植が完了したら、プル リクエストを作成する準備が整いました。しかし、彼女はプロジェクトを更新しました。したがって、まず最初に彼女のリポジトリと同期する必要があります。いくつかの競合がありましたが、大きな問題なくすべて解決できました。次に、プル リクエストを作成しました。追加した説明には、自分の作業と新しいコマンド フラグの動作についてコメントすることを忘れずにすべて記載しました。

全体

他の作品に貢献するのはこれが初めてでした。これは良い学習経験だったと思います。別のコーディング スタイルを考え出すことが、最終的には後で効率化する必要があることはわかっています。特に、ほとんどの場合、他の人やチームと一緒に仕事をします。このことからも、ソースコードのコメントを怠ってはいけないと思いました。誰かがそれを見直したり、変更したりする必要があるかもしれないからです。私にとっては自分のコードを理解するのは簡単ですが、他の人にとってはそうではありません。ドキュメントは王様です!

以上が初コラボ！の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。