Tôi đã bị từ chối hai lần như thế nào trước khi merge một PR
Tôi đã cố gắng đóng góp cho Awesome Second Brain. Awesome Second Brain là một nguồn tài nguyên mã nguồn mở dành cho các hệ thống trí nhớ và kiến thức AI. Nó có hơn 200 sao và các quy tắc rất nghiêm ngặt. Tôi đã gửi một stack phức tạp: Hermes Agent, Obsidian, và Honcho.
Tôi đã thất bại hai lần. Phải mất ba vòng chỉnh sửa để pull request của tôi được merge. Dưới đây là những gì tôi đã làm sai và những gì tôi đã học được.
1. Tôi dựa vào trí nhớ thay vì tài liệu hướng dẫn Tôi đã viết một hướng dẫn thiết lập bằng cách sử dụng các câu lệnh mà tôi nghĩ là có tồn tại. Tôi giả định rằng một tệp cấu hình nằm trong một thư mục nhất định. Tôi giả định rằng có sẵn một script CLI. Tôi đã sai. Cả hai đều không tồn tại.
Bài học: Đừng bao giờ viết một câu lệnh dựa trên trí nhớ. Hãy mở tài liệu chính thức. Tìm đúng trang. Sao chép chính xác câu lệnh. Nếu không tìm thấy, đừng đưa nó vào.
2. Tôi có thông tin metadata không chính xác Tôi đã nhầm lẫn tên các công ty. Tôi nghĩ Plastic Labs tạo ra Obsidian. Thực tế không phải vậy. Tôi khẳng định toàn bộ stack là mã nguồn mở. Nhưng không phải. Obsidian và AgentMail là các phần mềm độc quyền.
Bài học: Xác minh mọi chi tiết. Kiểm tra người duy trì, giấy phép và trạng thái của repo. Đừng đoán mò.
3. Tôi đưa ra những khẳng định quá rộng mà không có bằng chứng Tôi khẳng định stack này "hoàn toàn chạy cục bộ". Điều này là sai vì AgentMail là một dịch vụ được lưu trữ (hosted service). Tôi khẳng định nó "miễn phí". Điều này sai vì các dịch vụ lưu trữ đều có chi phí.
Bài học: Hãy làm rõ các tuyên bố của bạn. Nếu một khẳng định không đúng cho mọi phần của stack, hãy nói rõ như vậy. Sử dụng các cụm từ như "thay đổi tùy theo thành phần". Sự trung thực tốt hơn là nói chung chung.
4. Tôi đã không đọc hướng dẫn trước Tôi đã đọc các quy tắc đóng góp sau lần bị từ chối đầu tiên. Lẽ ra tôi nên đọc chúng trước khi bắt đầu.
Bài học: Hãy đọc quy tắc hai lần. Chúng tồn tại để tiết kiệm thời gian cho bạn và cho cả người duy trì.
Lời kết Việc bị từ chối thật đau lòng. Nhưng những phản hồi đó rất công bằng và có thể thực hiện được. Phiên bản cuối cùng tốt hơn vì nó chính xác và chặt chẽ. Hãy tập trung vào những đóng góp nhỏ và chính xác trước khi cố gắng làm quá nhiều thứ.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi