ผู้ใช้ HN ระบุว่าคุณภาพโค้ดบน GitHub ลดลงหลัง AI ทำให้เกิดโค้ดไม่ได้มาตรฐานจำนวนมาก จึงเสนอแพลตฟอร์มประเมินคุณภาพคล้าย Rotten Tomatoes ที่ให้คะแนน repos ตามตัวชี้วัดเช่น จำนวน dependency, ความเร็วในการแก้ไข issue, จำนวน maintainer และแหล่งเงินทุน แพลตฟอร์มจะจัดเรียง repos ตาม tech stack และ language พร้อมให้ผู้ใช้ตั้งค่า rating ของตัวเอง รวมถึง blacklist repos ที่ไม่น่าเชื่อถือ ยังมี MCP server สำหรับ agent ใช้ประเมินความเสี่ยงอัตโนมัติ ผู้ใช้ส่วนใหญ่เห็นว่าแนวคิดนี้ตอบโจทย์การคัดกรอง repos ในยุค AI โดยเน้นใช้ข้อมูลเชิงปริมาณและข้อมูลจากผู้ใช้จริง ไม่ใช่แค่ star count ที่อาจไม่สะท้อนคุณภาพจริง ผู้เสนอระบุว่าแพลตฟอร์มนี้ไม่ได้ตัดสินคุณค่าของ repos แต่ช่วยให้ developer ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น พร้อมอธิบายว่าการใช้ข้อมูลเชิงปริมาณและ feedback จากผู้ใช้จะช่วยให้การประเมินเป็นกลางมากขึ้น ไม่เหมือนการพึ่งพา star count ที่อาจถูกอิทธิพลจากปัจจัยภายนอก
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว