dataHaskell의 재출범을 알리며, 단일 해피 패스, 첫 실행까지의 시간 단축, 더 나은 문서, 명확한 소유권, 커뮤니티 리듬 등 방향성과 핵심 가치를 공유하고 참여 방법을 안내합니다.
dataHaskell를 다시 시작합니다! 이전 dataHaskell 활동에서의 배움을 모아, Haskell에서 데이터 사이언스와 머신러닝을 환영받고 실용적이며 빠르게 느껴지도록 하겠다는 단순한 약속과 함께 이 노력을 되살리기로 했습니다. 앞으로 2년 동안 반복적으로 개선해 갈 야심 찬 로드맵도 마련했습니다.
아직은 진행 중이며, 우리의 프로세스와 소프트웨어 모두에 미비한 점이 많지만, 중장기적으로 이 목표들을 반드시 달성하겠다는 약속을 드립니다.
우리의 초점은 사람에서 시작합니다. 호기심을 가져도, 틀려도, 작고 자주 배포해도 안전할 때 커뮤니티는 성장합니다. 우리는 그 문화를 의도적으로 다시 쌓고 있습니다: 분명한 온램프, 친근한 토론, 그리고 함께 모일 수 있는 실제 프로젝트.
그 다음으로, 끝없는 선택지보다 설치와 사용의 용이성을 우선하는 견해가 분명한 스택으로 커뮤니티를 뒷받침합니다. 뷔페처럼 옵션을 늘어놓는 대신, “그냥 작동하는” 좁지만 수준 높은 경로에 기준을 높게 세우겠습니다.
온보딩은 최우선 과제입니다—스택을 쓰고자 하는 사람들에게도, 그것을 만들고자 하는 사람들에게도. 사용자는 몇 분 안에 노트북을 실행하고, 데이터셋을 로드하고, 모델을 시도해 볼 수 있어야 합니다. 기여자는 라벨이 붙은 이슈, 짧은 피드백 루프, 리뷰와 멘토링에 시간을 내는 유지보수자를 쉽게 찾을 수 있어야 합니다. 우리는 추상적인 다이어그램보다 복붙 가능한 예제를, 모호한 조언보다 구체적인 에러 메시지를, 첫날 그대로 실행할 수 있는 레시피를 선호할 것입니다. 어떤 일이 열 단계라면, 그것을 셋으로, 그리고 하나로 줄이는 것이 우리의 목표입니다.
성장하는 동안에도 같은 실용적인 질문을 계속 던지겠습니다. 사람들은 어디에서 막히는가? 가장 큰 마찰을 가장 작게 없애는 변화는 무엇인가? 다음으로 실제 작업을 열어 줄 역량은 무엇인가—플로팅, 더 빠른 I/O, GPU 사용성, 더 나은 문서, 더 친절한 에러? 짧은 로드맵을 내겠지만, 실제 사용이 우리를 이끌게도 하겠습니다. 스택은 커뮤니티가 실제로 기울고 있는 곳으로 진화해야 합니다.
도움을 주고 싶다면, 답은 놀랍도록 평범합니다. 패키지들을 써 보고 어디가 아픈지 알려주세요. 스택을 설치하고, 노트북을 열고, 튜토리얼을 시도해 보며 마주친 마찰을 기록해 주세요—설치 문제, 헷갈리는 API, 뜻밖의 성능 절벽, 문서와 현실이 어긋나는 부분들. 그런 피드백이 곧 산소입니다. 코딩을 좋아하신다면, 이슈 하나를 집어 들고 집중된 PR을 보내주세요. 글쓰기를 잘하신다면 README의 문단을 다듬고, 문제 해결 노트를 추가하거나, 동작하는 예제를 짧은 튜토리얼로 바꿔 주세요. 작은 개선이 쌓여 가고, Haskell을 데이터에 훌륭한 도구로 만드는 가장 빠른 길은 거친 모서리를 하나씩 다듬는 것입니다.
무엇보다도, 우리의 Discord에 들러 인사해 주세요. 무엇을 만들고 있는지 공유하고, 길잡이를 부탁하거나, 다른 이에게 길잡이가 되어 주세요. 우리는 길은 짧고, 도구는 날카롭고, 문은 열려 있는 곳으로서 dataHaskell을 다시 세우고 있습니다. 환영하는 커뮤니티와 작지만 믿을 만한 스택이 있다면, Haskell은 데이터 작업에 더없이 즐거운 도구가 될 수 있습니다—그리고 우리가 함께 향하는 미래가 바로 그것입니다.
