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搜索 CI/CD ，共找到 441 条记录
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机器学习模型集成方法论

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affaan-m/ECC
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这是一份为软件工程师和AI智能体设计的全生命周期方法论。它提供了一个结构化的流程，指导用户如何安全地将机器学习能力整合到现有非ML代码库中。流程涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦（API服务层）、建立基线模型，到最终接入MLOps实践（持续集成和监控）的每一个关键环节。
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并行工作流优化引擎

parallel-execution-optimizer
affaan-m/ECC
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本技能旨在指导用户优化大型、复杂的系统流程（如CI/CD、大规模重构或数据验证）。它要求用户将任务拆分为相互独立的执行通道（Lanes），构建依赖图，批量化读取和检查操作，并严格隔离写入面，从而在不损失正确性的前提下，大幅提高开发和测试的迭代速度。
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Quarkus项目验证与测试全流程

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affaan-m/ECC
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这是一个全面的Quarkus微服务CI/CD质量门禁流程。它指导开发者完成关键的开发阶段：构建验证、静态代码分析、单元/集成/API测试（带覆盖率检查）、依赖安全扫描、GraalVM原生编译测试和性能负载测试（K6）。确保代码在合并或部署前达到高质量标准。
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Spring Boot代码质量验证流程

springboot-verification
affaan-m/ECC
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一套完整的Spring Boot项目代码质量门禁检查清单。它指导开发人员在合并或部署前执行构建、静态代码分析（SpotBugs, PMD）、单元/集成测试、代码覆盖率测量、安全扫描（OWASP）以及差异比对等一系列强制性步骤，确保代码质量和安全合规。
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Windows桌面端E2E自动化测试

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affaan-m/ECC
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本技能提供了针对各类Windows原生桌面应用的端到端（E2E）自动化测试框架。它基于pywinauto和Windows UI Automation (UIA) API，支持WPF、WinForms、Win32/MFC、Qt等主流框架。适用于构建跨框架、可靠的桌面GUI自动化测试套件，并可集成到CI/CD流程中。
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签名修复回归追踪工具

witness
ruvnet/ruflo
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Witness工具包提供加密签名和验证机制，用于管理代码库中的所有已记录修复。它通过追踪修复的唯一标记，确保修复在所有版本中都存在。更重要的是，它维护了时间历史记录，能精确回溯到引入回归的提交点，是CI/CD流程中的关键质量门禁。
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数字图书馆会议投稿策略

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能为目标ACM/IEEE数字图书馆联合会议（JCDL）的作者提供全面的投稿策略指导。它帮助作者评估稿件的适用性，将研究从期刊或arXiv风格重构为会议叙事，并通过强调元数据、保存和信息访问等数字图书馆贡献来增强证据链。适用于准备此专业会议投稿策略时使用。
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ICDM论文结构与篇幅管理

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了投稿至ICDM等会议时，如何严格管理论文的篇幅和内容结构。它指导作者将内容划分为主体、封面附录和外部代码库三个部分，强调每一部分都必须遵守硬性的页数限制，避免因篇幅超限而被拒稿。
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ICDT论文成果与证明指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于指导撰写提交给ICDT（国际数据库理论会议）的论文成果。它明确指出ICDT是一个纯理论会议，核心成果并非代码包或系统徽章，而是完整的、可验证的数学证明。重点在于如何构建审稿人阅读的“带标记附录”和最终存档的“全版证明”。
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理论论文可验证性审计指南

icdt-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导如何提升理论计算机科学论文的严谨性和可验证性。它详细阐述了学术论文必须具备的标准，包括提供完整的证明、精确固定模型和假设、匹配上界和下界、以及确保论文各个部分在逻辑和结论上的高度一致性。适用于提交前进行自我审核。
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数据库理论论文投稿期刊选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员确定数据库理论论文最合适的投稿平台，详细比较了ICDT、PODS、EDBT等顶级会议与ACM TODS等期刊。文章提供了关于论文必须具备“数据管理后果”的严格标准，以及如何根据论文的类型、周期和社区偏好，在多个旗舰平台间做出决策。
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KDD论文相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本文档为作者提供了一套复杂的框架，指导其撰写KDD论文的“相关工作”部分。它要求作者将研究工作置于数据挖掘的完整学术脉络中，强调创新点必须与近期的KDD历史、主要的机器学习会议（如ICML/NeurIPS）以及其他交叉学科领域进行机制层面的对比，确保论述的深度和精准性。
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