एक PR मर्ज करने से पहले मुझे दो बार रिजेक्शन कैसे मिला
मैंने Awesome Second Brain में योगदान देने की कोशिश की। Awesome Second Brain AI मेमोरी और नॉलेज सिस्टम के लिए एक ओपन-सोर्स रिसोर्स है। इसमें 200 से अधिक स्टार्स हैं और इसके नियम बहुत सख्त हैं। मैंने एक जटिल स्टैक सबमिट किया: Hermes Agent, Obsidian, और Honcho।
मैं दो बार असफल रहा। अपने पुल रिक्वेस्ट (pull request) को मर्ज करवाने के लिए मुझे सुधार के तीन राउंड करने पड़े। यहाँ बताया गया है कि मैंने क्या गलतियाँ कीं और मैंने क्या सीखा।
1. मैंने डॉक्यूमेंटेशन के बजाय याददाश्त पर भरोसा किया मैंने सेटअप गाइड उन कमांड्स का उपयोग करके लिखी जो मुझे लगा कि मौजूद हैं। मैंने मान लिया कि एक कॉन्फ़िग फ़ाइल एक निश्चित फ़ोल्डर में है। मैंने मान लिया कि एक CLI स्क्रिप्ट उपलब्ध है। मैं गलत था। दोनों ही मौजूद नहीं थे।
सबक: कभी भी याददाश्त के आधार पर कमांड न लिखें। आधिकारिक डॉक्यूमेंटेशन खोलें। सटीक पेज ढूँढें। सटीक कमांड कॉपी करें। यदि आप इसे नहीं ढूँढ पाते हैं, तो इसे शामिल न करें।
2. मेरे मेटाडेटा में गलतियाँ थीं मैंने कंपनियों के नाम आपस में मिला दिए। मुझे लगा कि Obsidian Plastic Labs ने बनाया है। उन्होंने नहीं बनाया है। मैंने दावा किया कि पूरा स्टैक ओपन सोर्स है। ऐसा नहीं है। Obsidian और AgentMail प्रोप्राइटरी (proprietary) हैं।
सबक: हर विवरण की पुष्टि करें। मेंटेनर, लाइसेंस और रेपो स्टेटस की जाँच करें। अंदाज़ा न लगाएँ।
3. मैंने बिना सबूत के बड़े दावे किए मैंने दावा किया कि स्टैक "पूरी तरह से लोकल" (all local) है। यह गलत था क्योंकि AgentMail एक होस्टेड सर्विस है। मैंने दावा किया कि यह "मुफ्त" है। यह गलत था क्योंकि होस्टेड सर्विसेज की लागत होती है।
सबक: अपने बयानों को स्पष्ट करें। यदि कोई दावा स्टैक के हर हिस्से के लिए सच नहीं है, तो वैसा ही कहें। "कंपोनेंट के अनुसार अलग-अलग" (varies by component) जैसे वाक्यांशों का उपयोग करें। व्यापक होने से बेहतर ईमानदारी है।
4. मैंने पहले गाइडलाइन्स नहीं पढ़ीं मैंने अपने पहले रिजेक्शन के बाद योगदान के नियम पढ़े। मुझे शुरुआत करने से पहले ही उन्हें पढ़ लेना चाहिए था।
सबक: नियमों को दो बार पढ़ें। वे आपका और मेंटेनर का समय बचाने के लिए होते हैं।
अंतिम विचार रिजेक्शन चुभते हैं। लेकिन फीडबैक निष्पक्ष और उपयोगी था। अंतिम वर्ज़न बेहतर है क्योंकि यह सटीक और सुव्यवस्थित है। बहुत अधिक करने की कोशिश करने से पहले छोटे और सही योगदान देने पर ध्यान दें।
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi