Как я коммитил в Open-source или опыт затаскивания сырой библиотеки на проект 2/2

🔸 Нагенерить рабочее решение получилось за пару вечеров, и его можно было использовать в проекте. Я делаю PR, обрадовавшись что могу внести первый значимый вклад в проект, что-то новое. Потом делаю ещё несколько итераций, чтобы пройти проверки по линтеру. Всё, тесты проходит, выдыхаю.

Но теперь PR встречают не так радостно, потому что говнокод получился тот ещё (я не спец по frontend/backend), и изменение вышло масштабным. Не буду тебя томить подробным описанием истории каждой правки, получение Approve & Merge заняло 3 недели.

🔸 И вот что я выяснил за это время:
⁃ Оказалось что “маленькая правка” требует изменения backend и frontend на сотни строк кода
⁃ Мне нужно покрыть код тестами, и их AI генерит неплохо
⁃ CI тесты в контейнерах не запускаются, автор впилил костыль для их пропуска, и пара вечеров ушла на починку "инфры для тестов"
⁃ Часть моего кода не поддерживается в python 3.8, с которым автор либы хочет поддерживать совместимость
⁃ Пакеты в текущих тестах устанавливаются через сложную цепочку действий с обходом проверок pip

⁃ Делая “для себя”, я не учёл половину сценариев “что может пойти не так” и не обрабатывал какие-то исключения/выводил непонятные ошибки
⁃ Моя правка привела к потере загрузки “статического html” даже если проект один и его не нужно выбирать, пришлось учесть пожелание автора либы
⁃ Понадобилось несколько итераций чтобы прийти к понятному “интерфейсу конфигурации”
⁃ И на порядок больше итераций, чтобы выпилить лишние настройки, участки кода и оставить работающим только нужное
⁃ Я так и не смог заставить работать добавление переменной через AIRFLOW_VAR_[VAR_NAME]

⁃ Работа пошла в разы быстрее после установки act и запуска Github Actions тестов локально
⁃ AI Agent всеми силами пытается убедить что всё работает, скрывая явные ошибки и увиливая от ответственности
⁃ Если ты волонтёришь в open-source, тебе никто ничего не должен, в том числе отвечать быстро или что-то исправлять за тебя
⁃ Если планируется глобальная правка, нужно сначала ОТКРЫТЬ ISSUE и обсудить подход

🔸 Результат здесь, если тебе интересно посмотреть подробнее: https://github.com/memiiso/opendbt/pull/104
А у тебя есть подобный опыт? Поделись в комментах)