指示プロンプト(!gh pr diffを実行したあと)
以上が今のブランチとmainブランチとのdiffです。
この実装は変更が2000行ほどあります。100~500行ほどの変更に分けていきたいのですが、どう分けるのが良さそうでしょうか。
コードを熟読してください。READMEも読んでこのプロジェクトの目的も把握しつつ適切な粒度を教えて下さい。
ultrathink
↓結果
指示プロンプト(!gh pr diffを実行したあと)
以上が今のブランチとmainブランチとのdiffです。
この実装は変更が2000行ほどあります。100~500行ほどの変更に分けていきたいのですが、どう分けるのが良さそうでしょうか。
コードを熟読してください。READMEも読んでこのプロジェクトの目的も把握しつつ適切な粒度を教えて下さい。
ultrathink
↓結果
| import { InjectionKey, provide, inject } from "vue"; | |
| /** | |
| * 型を指定しつつprovide/injectできる関数を生成する。 | |
| * 親のコンポーネントでprovideを行い、子孫コンポーネントでinjectを行うことで、 | |
| * 離れているコンポーネント間のデータの受け渡しが簡単になる。 | |
| * | |
| * @example | |
| * // 親コンポーネント |
| #!/bin/bash | |
| set -euo pipefail | |
| # HEADから過去5回分のコミットを探索し、カウンタープルリクエスト対象のブランチを決定 | |
| attempts=5 | |
| branches="" | |
| for ((i = 0; i < attempts; i++)); do | |
| commit_ref="HEAD" | |
| for ((j = 0; j < i; j++)); do |
| import subprocess | |
| from pathlib import Path | |
| lab = Path("01.lab.txt").read_text() | |
| i = 0 | |
| out_labs = [] | |
| for l in lab.splitlines(): | |
| a, b, c = l.split() | |
| if c == "pau": |
| from pathlib import Path | |
| import numpy | |
| from scipy.spatial.distance import cdist | |
| def load_vector(path_format: Path): | |
| predicted_vectors = [] | |
| true_speaker_nums = [] | |
| for speaker_num in range(100): |
| from pathlib import Path | |
| from typing import Union, Sequence | |
| import librosa | |
| import numpy | |
| from librosa.effects import _signal_to_frame_nonsilent | |
| from matplotlib import pyplot | |
| from tqdm import tqdm |