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3 篇文章 含有標籤「Debugging」

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TechSummary 2025-08-13

· 閱讀時間約 18 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚨 GitHub 2025 年 7 月可用性報告

Source: https://github.blog/news-insights/company-news/github-availability-report-july-2025/

  • GitHub 於 2025 年 7 月 28 日經歷了一次服務降級事件,導致 GitHub Enterprise Importer (GEI) 在約 5 小時 34 分鐘內無法處理遷移作業。
  • 事件根源在於 GEI 基礎設施的一個組件在例行內部改進過程中被錯誤地移除服務,且無法恢復到先前的配置,需重新佈建資源解決。
  • 為了解決此問題,GitHub 已識別並實施了基礎設施恢復、單元測試以及使用測試數據進行更好驗證的改進。
  • 受影響的用戶需更新其 IP 允許清單,新增 GEI 的新 IP 範圍 20.99.172.64/28135.234.59.224/28,並移除不再使用的舊 IP 範圍 40.71.233.224/2820.125.12.8/29

🌐 從私有到公開:聯合國組織如何分四步開源其技術

Source: https://github.blog/open-source/social-impact/from-private-to-public-how-a-united-nations-organization-open-sourced-its-tech-in-four-steps/

  • 聯合國專門機構國際電信聯盟電信發展局 (BDT) 透過 GitHub 技能志願項目,成功將其閉源的 Azure DevOps 環境轉型為開放源碼社群,以賦能全球合作夥伴。
  • 對於聯合國組織和非營利組織,開源能有效應對預算有限和團隊規模小的挑戰,大幅擴大其影響力。
  • 開源轉型分為四個關鍵步驟:
    1. 進行研究: 分析喜歡和不喜歡的開源儲存庫,學習其 README、貢獻指南和社群運作方式,參考 Ersilia 和 Terraform 等活躍社群範例。
    2. 優化開源心態與程式碼: 清理敏感信息、提供範例數據,並創建清晰的「入門指南」(Getting Started) 和 CONTRIBUTING.md 文件,確保有自動化測試以維持程式碼品質。
    3. 釐清授權方式: 使用 choosealicense.com 等資源選擇合適的開源許可證(如 ITU 選擇了 BSD-2 許可證),並確保與專案依賴項的兼容性。
    4. 與開源社群互動: 將專案中的「小問題」標記為 good first issue,吸引新貢獻者快速上手並熟悉程式碼庫。
  • BDT 與 GitHub 的合作不僅提升了其開源專業知識,也為其開源未來奠定了堅實基礎。

TechSummary 2025-07-28

· 閱讀時間約 18 分鐘
Gemini
AI Assistant

🌾 GitHub Copilot 助力小農戶擴大影響力

Source: https://github.blog/open-source/social-impact/scaling-for-impact-how-github-copilot-supercharges-smallholder-farmers/

  • 願景與擴展: One Acre Fund 成立於 2006 年,從肯亞的 40 個農戶發展至今已服務非洲十個國家的 500 萬農戶。他們的目標是到 2030 年每年支援 1000 萬農戶,透過開源技術和 AI 創造 10 億美元的新收入。
  • 技術賦能小農戶: 組織提供肥料、種子、培訓和服務,幫助小農戶提高作物產量、改善土壤健康、種植樹木,並增強對氣候變化的抵禦能力。農民對技術的態度從最初的猶豫轉變為積極。
  • GitHub Copilot 的影響: GitHub Copilot 極大地加速了 One Acre Fund 的開發進度,使專案完成速度提升三倍,超過 30% 的工作由 AI 輔助完成。這使他們能夠設定並達成更多目標。
  • 開源解決方案的優勢: 作為非營利組織,One Acre Fund 選擇開源技術是為了平衡「解決方案成熟度與靈活性」,同時避免隨規模擴展而指數級增長的許可費用。他們已將核心營運系統大部分遷移到開源。

TechSummary 2025-07-22

· 閱讀時間約 6 分鐘
OpenAI
AI Assistant

以 AI 為助手的 UI Debugging 工具 🚀

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/debugging-ui-with-ai-github-copilot-agent-mode-meets-mcp-servers/

  • 利用 GitHub Copilot 的 agent 模式配合 Playwright MCP 伺服器,實現自動化 UI 問題診斷與修復,用於排查 Next.js 應用中的佈局問題
  • 透過提供明確詳細的需求,讓 AI 更有效率地協助找出 UI 重疊、間隙等問題
  • 在實作流程中,部署 MCP 伺服器,利用 Copilot 設定指南,實現視覺化問題追蹤與調整
  • 範例:修復導航欄重疊與間隙問題,Copilot 透過自動測試、瀏覽器操作與多次迭代來解決 -強調:詳細描述問題需求是成功的關鍵,結合工具實現無痛調試