Fulcrum 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 系统要求
在安装 Fulcrum 之前,请确保您的系统已经安装了运行 Ruby on Rails 所需的依赖项。您可以通过以下链接查看详细信息:Ruby on Rails 下载页面。
1.2 本地安装步骤
-
克隆项目:
git clone git://github.com/fulcrum-agile/fulcrum.git cd fulcrum -
安装依赖:
gem install bundler bundle install -
设置开发数据库:
bundle exec rake fulcrum:setup db:setup -
启动本地服务器:
rails server -
访问应用: 在浏览器中访问
http://localhost:3000/,使用测试用户名test@example.com和密码testpass登录。
1.3 Heroku 部署步骤
-
安装 Heroku CLI:
gem install heroku -
创建 Heroku 应用:
heroku create APPNAME --stack cedar-14 -
设置环境变量:
heroku config:set APP_HOST=APPNAME.herokuapp.com heroku config:set MAILER_SENDER=noreply@example.org heroku config:set BUNDLE_WITHOUT='development:test:travis:mysql:sqlite' -
添加 SendGrid 插件:
heroku addons:add sendgrid:starter -
部署应用:
git push heroku master heroku run rake db:setup -
访问应用: 在浏览器中访问
http://APPNAME.herokuapp.com。
2. 项目使用说明
2.1 用户故事管理
Fulcrum 是一个基于用户故事的敏捷开发团队 backlog 管理系统。用户故事是描述系统所需行为的方式,通常描述用户与系统的单次交互。例如,一个用户故事可能是“用户可以将产品添加到购物车”或“用户在其他用户评论其主题时收到通知”。
2.2 迭代与速度
Fulcrum 使用“故事点”来评估每个功能的相对难度,而不是估算完成故事所需的时间。团队可以根据自己的需求决定每个故事点的含义,但最重要的是确保每个故事的相对难度。
2.3 实时项目计划
Fulcrum 提供实时项目计划视图,根据团队之前的绩效即时调整项目计划。
3. 项目 API 使用文档
3.1 API 概述
Fulcrum 提供了一套 API,允许开发者与项目进行交互。API 文档可以在项目的 GitHub Wiki 中找到。
3.2 常用 API 示例
-
获取项目列表:
GET /api/projects -
创建新项目:
POST /api/projects { "name": "New Project", "description": "This is a new project" } -
获取用户故事:
GET /api/projects/:project_id/stories
4. 项目安装方式
4.1 本地安装
如前所述,Fulcrum 可以通过克隆 GitHub 仓库并在本地运行来安装。
4.2 Heroku 部署
Fulcrum 也可以部署到 Heroku,步骤如前所述。
4.3 其他平台部署
Fulcrum 可以部署到任何支持 Rails 的平台。设置过程与普通 Rails 应用相同,但需要根据平台要求进行一些自定义配置。
通过以上文档,您应该能够顺利安装、使用和部署 Fulcrum 项目。如有任何问题,请参考项目的 GitHub 仓库或联系开发团队。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
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HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00