Alumni mentorstva CHAOSS

Skupnost CHAOSS se zahvaljuje vsem mentorirancem in mentorjem, ki so sodelovali pri Google Summer of Code, Google Season of Docs in Outreachy.

Seznam vseh mentorirancev

Mentoriranci

Yash Prakash

Yash Prakash izbran za GSoC 2021

Naslov projekta

Avtomatizirano objavljanje meritev in izboljšanje procesa

Opis projekta

Meritve CHAOSS so bile definirane za zagotavljanje poglobljenega vpogleda v različne funkcije odprtokodnega projekta. Meritve so tudi ključni vložek za pomoč organizacijam pri strateškem vlaganju njihovih virov.

Glavni cilj projekta je razumeti proces objave metrik, predlagati izboljšave procesa in avtomatizirati postopek objave teh metrik.

Poleg izvirne angleške različice teh meritev so te meritve prevedene tudi v različne jezike, da bi jih skupnosti po vsem svetu lažje razumele in imele koristi od njih.

Do konca tega projekta bi prišlo do popolne avtomatizacije v procesu ustvarjanja poročil za metrike in njihove prevode

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Ritik Malik

Ritik Malik izbran za GSoC 2021

Naslov projekta

Avtomatizirano objavljanje meritev in izboljšanje procesa

Opis projekta

Izboljšanje postopka izdaje metrike in popolna avtomatizacija ne bosta le prihranila časa, ampak nam bosta tudi pomagala definirati osrednjo strukturo za trenutne in prihajajoče delovne skupine/metrike. Ob upoštevanju nenehno razvijajočega se KAOSA bi bil postopek razširljiv in dovolj prilagodljiv za enostavno spreminjanje v prihodnosti. Enako pomembna bi bila tudi kakovost in vtis PDF-ja.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Dhruv Sachdev

Dhruv Sachdev izbran za GSoD 2021

Naslov projekta

Razvijte skupni podatkovni vir, osredotočen na odvisnosti, tveganja in ranljivosti v odprtokodni programski opremi

Opis projekta

Ta projekt je namenjen razvoju podatkovnega vira v skupni rabi za prepoznavanje različnih odvisnosti za odprtokodno programsko opremo z uporabo nekaterih obstoječih orodij za analizo odvisnosti in njihovo preslikavo, da bi ugotovili, ali obstajajo neposredne, prehodne in krožne odvisnosti. Ta projekt obravnava odvisnosti na ravni kode in ne odvisnosti, ki temeljijo na infrastrukturi, kot sta OS ali baza podatkov. Ta projekt se izvaja z uporabo augurja, ki je programski paket za zbiranje in merjenje strukturiranih podatkov o skupnostih brezplačne in odprtokodne programske opreme (FOSS).

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Anuj Lamoria

Anuj Lamoria izbrana za GSoC 2021

Naslov projekta

Samodejno identificira vzdevke sodelavcev

Opis projekta

Cilj tega projekta je posplošiti in dati na voljo paket Python za distribucijo PyPy osrednjo funkcionalnost, ki je trenutno znotraj delavca sodelavca Augur in je predvidena kot naslednja faza delavca sodelavca Augur. Glavni cilj tega projekta je samodejno prepoznavanje vzdevkov sodelavcev (e-poštna sporočila, uporabniški računi platforme) za povečanje skromnosti statistike in meritev z izboljšavo zasebnosti. Osredotočil bi se na Augur in razvijal uporabna orodja za analizo napovedi tveganja ter module za vizualizacijo. Glavno delo v tem projektu je naslednje: Izdelajte API-jevo dostopno grafično bazo podatkov za identifikacijo in preslikavo sodelavcev, ki uporabljajo več e-poštnih naslovov znotraj platforme, in identifikatorje med platformami. Izvedite metode za upravljanje teh informacij. Integrirajte te informacije v jasnejše, bolj skromne meritve CHAOSS. Avtomatizirajte upravljanje sprememb prispevkov skozi čas Omogočite analizo na ravni projekta, ki zakrije ali anonimizira identiteto posameznega razvijalca

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Rašmi KA

Rashmi KA izbran za GSoD 2021

Naslov projekta

Klobuk za razvrščanje – razširite podatkovni model in uporabniški vmesnik za zajem boljših informacij o sodelujočih

Opis projekta

Grimoirelab je odprtokodni nabor orodij za analitiko razvoja programske opreme. Grimoirelab ponuja nabor orodij za zbiranje, analizo in vizualizacijo metrik razvoja programske opreme iz različnih virov, kot so Git, Jira, Confluence, Slack itd. Za upravljanje identitete ljudi v teh različnih virih je Grimoirelab razvil Sorting Hat. Sorting Hat upravlja identitete ljudi in povezane metapodatke.

Kot del metapodatkov, zbranih okoli identitet, Sorting Hat shranjuje organizacijske podatke, kot so ime in domene, povezane z organizacijo. Namen tega projekta je dopolniti te informacije z razširitvijo obstoječega organizacijskega modela za zajem notranje strukture organizacij, kot so oddelki, podorganizacije in ekipe. To bo pomagalo pri bolj smiselnem označevanju podatkov o identiteti.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Yeming Gu

Yeming Gu izbran za GSoD 2021

Naslov projekta

Yeming Gujev predlog GSoC za CHAOSS

Opis projekta

Cilj mojega projekta je definirati novo metriko meritve podobnosti, ki temelji na semantiki družbenega kodiranja, ki je podlaga za odprtokodne podatke o sledenju, da bi obogatil zmožnost Augurja. Uvedene so shema heterogenega informacijskega omrežja in tehnike vdelave v omrežje, da se zajamejo informacije o latentni podobnosti med repozitoriji. Ta projekt se bo končal z nekaterimi novimi računalniškimi modeli za pretvorbo teh informacij v izračunljive predstavitvene vektorje glede na vsako skladišče.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Veerasamy Sevagen

Veerasamy Sevagen je bil izbran za poletno promocijo odprte kode 2021

Naslov projekta

Razširitev in preoblikovanje vadnice GrimoireLab

Opis projekta

GrimoireLab je zmogljiva odprtokodna platforma, ki nudi podporo za spremljanje in poglobljeno analizo programskih projektov. Proizvaja bogat nabor meritev s podatki, pridobljenimi iz več kot 30 orodij, povezanih s prispevanjem k razvoju odprte kode, kot so sistemi za nadzor različic, sledilniki težav in forumi. Te metrike so prikazane in izkoriščene na spletnih dinamičnih nadzornih ploščah, ki jih lahko nosilci odločanja zlahka pregledajo, da jim pomagajo razumeti razvoj in zdravje njihovih projektov. Glavna vstopna točka za spoznavanje GrimoireLab je vadnica, ki ponuja predstavitev platforme in njenih komponent. Pred kratkim je skupnost zahtevala prenovo in razširitev svoje vsebine, da bi vključevala dodatne informacije, kot sta prilagajanje in upravljanje nadzorne plošče.

Moj meni

• Povezava projekta na spletnem mestu

Jaskirat Singh

Jaskirat Singh izbran za GSoD 2020 v okviru Linux Foundation

Naslov projekta

Ustvarite priročnik CHAOSS za celotno skupnost

Opis projekta

Priročnik skupnosti je dokument, ki opredeljuje ključne politike in postopke skupnosti ter oriše poslanstvo, vrednote in delovanje skupnosti. Ta priročnik ponuja jasen uvod in delovanje novopridruženim članom skupnosti. Trenutno je priročnik skupnosti CHAOSS na voljo v repozitoriju GitHub in ga je treba prenoviti in preoblikovati z več informacijami za novince in obstoječe uporabnike skupnosti.

Moj meni

• Povezava projekta na spletnem mestu
• GitHub
• Blog Prispevkov

Xiaoya Xia

Xiaoya Xia izbran za GSoD 2020 v okviru Linux Foundation

Naslov projekta

Zgradite dokumentacijo za projekt CHAOSS D&I Badging

Opis projekta

Delo se nanaša na gradnjo dokumentacije za mladi projekt CHAOSS: D&I Badging project, projekt je sistem medsebojnega pregleda, ki uporablja značko kot končni rezultat pregleda in meritve CHAOSS D&I kot reference pregleda. Prijavitelji in ocenjevalci imajo torej dve pomembni vlogi. Morali bi imeti jasne in podrobne smernice, ki jim bodo pokazale, kaj morajo narediti, kako oddati prijavo in kako pregledati s kontrolnim seznamom na GitHubu.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoD
• GitHub

Ria Gupta

Ria Gupta izbrana za GSoc 2020

Naslov projekta

Metrični sistem družbene valute

Opis projekta

Implementacija metričnega sistema socialne valute (SCMS) bo velik mejnik pri zagotavljanju boljšega in celovitega pogleda na zdravje projekta v skupnosti odprte kode. Z dodajanjem družbene valute v metriko lahko kvantitativno izmerimo vrednost interakcij skupnosti, da natančno izmerimo "ugled" skupnosti.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Tianyi Zhou

Tianyi Zhou izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Analiza velikega družbenega omrežja in odkrivanje anomalij z Augurjem.

Opis projekta

Augur je programska oprema, ki zbira podatke za seznam danih skladišč in zagotavlja različne meritve CHAOSS za zagotavljanje odprtokodnih meritev zdravja in trajnosti. Nato lahko uporabniki empirično raziščejo in odkrijejo uporabne vpoglede za inženiring programske opreme, kot je razumevanje vzorca sodelovanja.

Na trenutni stopnji Augur ne more rudariti po repozitorijih za generiranje informacij za sourejanje v razvoju odprtokodne programske opreme. Ta projektna ideja bo razvila tovrstne funkcije za izboljšanje projekta Augur. Končal bo z novim podatkovnim delavcem in orodjem za analizo natančnega omrežja za sourejanje, ki odpira ogromen nov vir podatkov visoke ločljivosti o vzorcih človeškega sodelovanja.

Nato bi rad vzpostavil strežnik Augur za rudarjenje in spremljanje odprtokodnega ekosistema (z 10000+ skladišči ali več). Podatki o omrežjih sodelovanja in družbenem sledenju vseh sodelujočih v odprtokodnem ekosistemu bodo ovrednoteni v smislu analize družbenih omrežij. Imel bo ključno vlogo pri doseganju Augurjevega cilja glede analize zdravja odprtokodnih organizacij kot tudi cilja projekta CHAOSS glede raznolikosti in vključenosti.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Sarit Adhikari

Sarit Adhikari izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Strojno učenje za odkrivanje nepravilnosti v odprtokodnih skupnostih

Opis projekta

Razvoj odprtokodne programske opreme je skupen trud, ki zahteva decentralizirano odločanje različnih razvijalcev in vzdrževalcev. Da bi izmerili napredek projekta, je pomembno kvantificirati spremembe kode skozi čas. CHAOSS zagotavlja analitiko in meritve, ki odprtokodnim skupnostim pomagajo izmeriti vpliv dela razvijalca na projekt in vpliv projekta na skupnost. Augur je prototipna izvedba projekta CHAOSS na metrikah odprtokodne programske opreme, ki sistematično integrira podatke iz več odprtokodnih repozitorijev, sledilcev težav, poštnih seznamov itd. Zaznavanje anamolije je običajna strategija podatkovne znanosti za iskanje ekstremnih podatkovnih točk (outliers), katerih značilnosti se močno razlikujejo od drugih običajnih podatkovnih točk. Z vidika razvoja odprtokodne programske opreme zaznava nenavadne poraste in padce v razvojnih dejavnostih, kot so odobritve kode, zahteve po vleki itd. Namen tega projekta je identificirati različne vrste anomalij, ki so na voljo iz podatkov sledenja, in dostaviti prilagojeno obvestilo uporabniku z uporabo več tehnik strojnega učenja.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Abhinav Bajpai

Abhinav Bajpai izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Implementacija GitLab Data Collection Worker in Mapper za povezovanje odgovorov GitLab API, Github API in sheme Augur.

Opis projekta

Cilj projekta je razviti delavca za zbiranje Gitlab, ki je tesno povezan z delavcem za zbiranje Github z uporabo datotek preslikave za povezovanje predvidenih atributov njihovih odzivov API in sheme Augur. Delavec Gitlaba je odgovoren za pridobivanje progresivnih podatkov v zvezi s težavami, izdajami, zahtevami za združevanje itd. iz GitLaba z uporabo API-ja python-gitlab, na podlagi katerega je mogoče ustvariti meritve. Dodatni moduli, kot sta modul Data Setter in moderator sheme, bi bili implementirani tako, da bi delovali kot skupni kanal za oba delavca, da potisnejo zbrani odziv API-ja v zbirko podatkov Augur ali spremenijo shemo Augur z urejanjem datotek preslikave. Modul Data Setter bo dodatno odgovoren za implementacijo mehanizma za upravljanje dvojnikov.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

bistaastha

bistaastha izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Izdelajte proces delovnega toka za CHAOSS D&I Badging Project.

Opis projekta

Program CHAOSS Diversity and Inclusion Badging je namenjen spodbujanju projektov in dogodkov za pridobitev značk za dobre prakse raznolikosti in vključevanja. Ta projekt bo namenjen gradnji delovnega toka, ki temelji na GitHubu, za program CHAOSS D&I Badging.

Ta projekt bi razširil obstoječe delo CHAOSS Badging in implementiral postopek odprtega strokovnega pregleda. Prav tako bi se projekt osredotočil na integracijo robotov za potek dela, ki temeljijo na GitHubu.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

vchrombie

vchrombie izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Ustvarjanje modelov kakovosti z uporabo metrik GrimoireLab in CHAOSS.

Opis projekta

GrimoireLab je zmogljiva odprtokodna platforma, ki nudi podporo za spremljanje in poglobljeno analizo programskih projektov. Izdeluje bogat nabor nadzornih plošč, ki jih lahko nosilci odločanja enostavno pregledajo, da jim pomagajo razumeti razvoj in zdravje njihovih projektov. Kljub velikemu naboru nadzornih plošč, ki so na voljo v GrimoireLab, medsebojna primerjava projektov ni enostavna, saj zahteva navigacijo in vrtanje podatkov na različnih nadzornih ploščah.

Prosoul je spletna aplikacija, ki odločevalcem omogoča ustvarjanje in upravljanje lastnih modelov kakovosti, ki so uporabna sredstva za ocenjevanje in primerjavo programskih projektov. Ta projektna ideja je namenjena podpori definicije modelov kakovosti z uporabo podatkov GrimoireLab in Prosoul.

Glavni cilj projekta je oblikovati pristop za oblikovanje podatkov GrimoireLab v formatu, ki ga Prosoul zlahka uporabi, in ga implementirati na podatke, pridobljene iz nekaj virov podatkov, kot so git, github in repozitoriji poštnih seznamov, da se doseže preprosta kakovost modeli.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Saicharan Reddy

Saicharan Reddy izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Implementacija GitLab Data Collection Worker & Izboljšanje pokritosti testov

Opis projekta

Primarni cilj tega projekta je zbrati podatke, ki se nanašajo na težave GitLab, potrditve, zahteve za združevanje med drugimi subjekti in jih shraniti v enoten ekosistem podatkovnega modela Augur. Projekt bo za obdelavo informacij v velikem obsegu uporabljal čakalno vrsto opravil, posrednika in delavske instance. Meritve za trajnost &. celotno zdravje projekta bo temeljilo na informacijah, shranjenih v poenotenem modelu. Namen tega projekta je tudi povečati celotno pokritost projekta s testi. Ergo, Unit & Integration testi za delavce, ki zbirajo podatke, bi se izvajali za zagotovitev doslednosti podatkov.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Akshara P

Akshara P izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Strojno učenje za odkrivanje nepravilnosti v odprtokodnih skupnostih

Opis projekta

Augur je spletni sklad za izdelavo prototipov, ki temelji na Flasku, za meritve CHAOSS. Zagotavlja strukturirane podatke, pridobljene iz različnih virov, kot so repozitoriji git, poštni seznami in sledilniki težav z uporabo arhitekture vtičnikov, ki vključuje druge odprtokodne metrične projekte, kot sta Facade in FOSSology. Augur omogoča uporabnikom, da spremljajo dejavnosti, ki se dogajajo v repozitorijih, ki jih zanimajo, in primerjajo njihovo uspešnost. Glavni cilji tega projekta so odkriti anomalije v različnih metrikah v odprtokodni skupnosti in čim prej obvestiti upravitelje skupnosti; zagotavljanje končnih točk API-ja za zahtevane meritve in prilagojeno nadzorno ploščo za vizualizacijo teh meritev prek grafikonov. Dokončanje tega projekta bi povzročilo prilagojeno nadzorno ploščo za vsakega uporabnika, ki bi zagotavljala statistiko v realnem času nenormalnih dejavnosti, ki se dogajajo v njihovih repozitorijih.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Pratik Mishra

Pratik Mishra izbran za GSoC 2020

Naslov projekta

Strojno učenje za odkrivanje nepravilnosti v odprtokodnih skupnostih

Opis projekta

Ta projekt bo imel eno najpomembnejših vlog pri doseganju Augurjevega cilja glede analize zdravja odprtokodne organizacije. Ne bo le zagotavljal vizualizacije, temveč tudi uporabne vpoglede, ki bodo uporabnikom pomagali najti razlog za nenormalne dejavnosti ali nenormalno obdobje.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub
• Blog Prispevkov

Ore-Aruwaji Oloruntola

Ore-Aruwaji Oloruntola je bil izbran za Outreachy 2020

Naslov projekta

Zgradite proces poteka dela za oznako CHAOSS Diversity & Inclusion

Moj meni

• Blog Prispevkov
• Povezava projekta na spletnem mestu Outreachy
• GitHub

Parth Sharma

Parth Sharma je uspešno zaključil GSoC 2019.

Naslov projekta

Zgradite meritve tveganja CHAOSS ter zrelosti in padca v Augurju

Opis projekta

Augur je popolnoma delujoč spletni sklad za izdelavo prototipov za meritve CHAOSS. Zagotavlja strukturirane podatke, pridobljene iz repozitorijev git z uporabo arhitekture vtičnikov, ki vključuje druge odprtokodne metrične projekte, kot sta Facade in FOSSology. Glavni cilj tega projekta je razširiti funkcionalnost Augurja z implementacijo meritev Tveganje in Rast-Zrelost-Padec CHAOSS in primerov uporabe s poudarkom na primeru uporabe odprtokodnega upravitelja skupnosti. Ta projekt s poudarkom na primeru uporabe upraviteljev skupnosti bo upraviteljem odprtokodnih skupnosti omogočil, da izkoristijo meritve Tveganje in Rast-Zrelost-Padec za boljše upravljanje svojih skupnosti in projektov.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• Blog Prispevkov
• GitHub

Bingwen Ma

Bingwen Ma je ​​uspešno zaključil GSoC 2019.

Naslov projekta

Zgradite meritve tveganja CHAOSS ter zrelosti in padca v Augurju

Opis projekta

Cilji projekta so implementacija meritev tveganja in drugih meritev v okviru meritev rasti-zrelosti-upada CHAOSS in primerov uporabe z Augurjem, pri čemer se osredotoča na to, kar smo odkrili kot primer uporabe upravitelja odprtokodne skupnosti.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Aniruddha Karajgi

Aniruddha Karajgi je uspešno zaključil GSoC 2019.

Naslov projekta

Implementacija metrike CHAOSS s Percevalom

Opis projekta

Cilj tega projekta je ustvariti referenčne izvedbe in teste, predvsem za metrike, ki jih je določila Evolution Working Group, pa tudi za druge delovne skupine. To bo storjeno z analizo podatkov, ki jih je Perceval pridobil iz različnih virov z uporabo jupyter notebooks, pandas in matplotlib.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• Blog Prispevkov
• GitHub

Nishchith K Shetty

Nishchith K Shetty je uspešno zaključil GSoC 2019.

Naslov projekta

Podpora za metrike, povezane z izvorno kodo.

Opis projekta

Graal izdela analizo v zvezi s kompleksnostjo kode, kakovostjo, odvisnostmi, ranljivostjo in licenciranjem, proizvedeni podatki pa so v skladu s tistimi, ki jih lahko obdela GrimoireLab. Osredotočil se bom predvsem na:

• Dodajanje podpore za metrike, povezane z izvorno kodo, v Grimoirelab s pomočjo analiznih podatkov, ki jih je ustvaril Graal.
• Prilagoditev verige orodij Grimoirelab za izvajanje Graala in obdelavo podatkov, ki jih ta ustvari.
• Pisanje ustreznih testov enote za dodatna ozadja, njihove ustrezne podporne konektorje in metode.
• Izdelava analitike v zvezi s predlaganimi in izračunanimi metrikami* (opisano spodaj)
• Dodajanje dokumentacije v zvezi z dodatnimi funkcijami in izboljšavami obstoječih.

Od vseh petih ozadij, ki jih ponuja Graal, CoCom (Code Complexity) pokriva veliko večino priljubljenih jezikov, CoLic (Code License), ki ga podpirata NOMOS & ScanCode, pa nam pomaga pridobiti informacije, povezane z licencami in avtorskimi pravicami, iz skladišč za razvoj programske opreme in je neodvisen od jezika. . Dodajanje meritev, povezanih s tema dvema zaledjema v obdobju GSoC, bi se lahko v prihodnosti uporabilo za številne projekte.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• GitHub

Keanu Nichols

Keanu Nichols je uspešno zaključil GSoC 2018.

Naslov projekta

Poročanje o meritvah CHAOSS.

Opis projekta

Pisanje kode Python za poizvedovanje po zbirkah podatkov GrimoireLab Elastisearch in iz nje pridobitev metrik, pomembnih za poročilo. Možne tehnologije za doseganje tega cilja vključujejo Python Pandas.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• Blog Prispevkov
• GitHub

Pranjal Aswani

Pranjal Aswani je uspešno zaključil GSoC 2018.

Naslov projekta

Poročanje o meritvah CHAOSS: preoblikovanje obstoječe kode in razširitev zmogljivosti projekta rokopisov.

Opis projekta

Projekt Manuscripts, ki je del nabora orodij Grimoire Toolset, nam pomaga pri analizi repozitorijev in projektov z ustvarjanjem poročila na podlagi vnaprej določenih metrik, ki dajejo pregled nad projektom. Infrastrukturo trenutnega sistema za ustvarjanje poročil je treba posodobiti, tako da lahko uporabniki porabijo manj časa za ugotavljanje, kako in se lahko osredotočijo na funkcionalnost. Cilj tega projekta je razširiti zmogljivosti projekta Manuscripts, tako da zajema skoraj vse metrike, ki jih je mogoče izračunati z uporabo različnih podatkovnih virov. Ob koncu tega projekta bomo imeli večji in boljši sistem poročanja.

Moj meni

• Povezava do projekta na spletni strani GSoC
• Blog Prispevkov
• GitHub