본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

pr_review

Review Apache DataFusion pull requests using the project's review guide. Gather the proposed changes, discussion, and automated check results, or apply the same review criteria to your own changes before submitting a pull request.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

원문원문 설명 보기

Review Apache DataFusion pull requests following the project's PR review guide. Use whenever asked to review a DataFusion PR or PR URL, and whenever creating a PR, to check the changes against the same criteria before submitting.

연동 도구GitHub
설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • Reviewing an Apache DataFusion pull request
  • Checking your changes before submitting a pull request
  • Reviewing changes alongside discussion and automated check results

포함된 파일(1)

  • SKILL.md1.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

DataFusion PR Review

This skill describes the mechanics for doing PR reviews from the command line.

When creating a PR, skip the "Collect PR context" step and instead check the changes against each area of the PR review guide before submitting.

Collect PR context

  • Check out the PR locally: gh pr checkout <PR number> (ask first if the working tree has other work in progress).
  • Fetch the PR description, comments, and reviews: gh pr view <PR number> --json title,body,comments,reviews
  • Fetch CI status: gh pr checks <PR number>.

Compute the diff

# find the remote that points at apache/datafusion (e.g. `apache`, `upstream`, or `origin`)
UPSTREAM=$(git remote -v | grep -m1 'apache/datafusion' | cut -f1)
git fetch $UPSTREAM main
git diff $(git merge-base HEAD $UPSTREAM/main)

Review checklist

Work through each area from the PR review guide.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Design or extend DataFusion benchmarks using SQL where practical. Select representative workload variations, keep unrelated processing lightweight, and integrate runs with bench.sh so measurements reflect useful execution paths and remain practical to run.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

  • Add SQL benchmarks for DataFusion operators
  • Select representative input sizes and filter conditions
  • Reduce unrelated processing overhead in measurements
apache/datafusion9.5천2026년 10월 19일 업데이트

Audit one datafusion-spark function against Apache Spark 4.2.0. Compare source code, accepted types, and edge cases, verify expected results with PySpark, then fix differences and record remaining gaps as issues and disabled tests.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

  • Auditing a function for Spark compatibility
  • Checking NULL, overflow, and ANSI mode behavior
  • Finding missing SQL test coverage
apache/datafusion9.5천2026년 10월 19일 업데이트

Guide changes and reviews in datafusion-ffi, which connects separately compiled libraries. Check binary compatibility, memory ownership, and method coverage, and choose unit and cross-library tests for new wrappers, trait extensions, or codec changes.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

  • Add FFI wrappers for DataFusion traits
  • Check that default method overrides cross the FFI boundary
  • Review binary compatibility and memory ownership in pull requests
apache/datafusion9.5천2026년 10월 19일 업데이트

apache의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고