Jenkins Pipeline Stage View 插件使用教程
2025-04-17 10:18:58作者:何将鹤
1. 项目的目录结构及介绍
Jenkins Pipeline Stage View 插件项目的目录结构如下:
pipeline-stage-view-plugin/
├── .github/ # GitHub 工作流和代码规范相关文件
├── .mvn/ # Maven 文件夹
├── docs/ # 文档文件夹
├── images/ # 图片资源文件夹
├── rest-api/ # REST API 相关文件
├── ui/ # 用户界面相关文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── Jenkinsfile # Jenkinsfile 配置文件
├── LICENSE # 开源许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── pom.xml # Maven 项目配置文件
目录详细说明:
.github/:存放 GitHub 工作流(如:CI/CD 配置)和相关代码规范文件。.mvn/:包含 Maven 项目的一些配置文件。docs/:存放项目文档。images/:存放项目所需图片资源。rest-api/:REST API 相关文件,用于插件的功能扩展。ui/:用户界面相关文件,包括 HTML、CSS 和 JavaScript 等。.gitignore:定义 Git 忽略的文件和文件夹。CHANGELOG.md:记录插件的更新历史和版本变化。Jenkinsfile:Jenkinsfile 是 Jenkins 的配置文件,用于定义构建流程。LICENSE:项目使用的开源许可证文件。README.md:项目的说明文件,介绍项目的基本信息和使用方法。pom.xml:Maven 项目配置文件,定义项目依赖和构建过程。
2. 项目的启动文件介绍
Jenkinsfile 是 Jenkins Pipeline Stage View 插件的启动文件。该文件定义了 Jenkins 的构建流程,包括构建、测试、部署等步骤。以下是一个简单的 Jenkinsfile 示例:
pipeline {
agent any
stages {
stage('Checkout') {
steps {
svn 'https://svn.mycorp/trunk/'
}
}
stage('Build') {
steps {
sh 'make all'
}
}
stage('Test') {
steps {
sh 'make test'
}
}
}
}
在这个示例中,pipeline 块定义了一个包含三个阶段的流水线:Checkout、Build 和 Test。每个阶段包含一系列步骤,例如 svn 用于检出代码,sh 用于执行 shell 命令。
3. 项目的配置文件介绍
pom.xml 是 Maven 项目的配置文件,用于定义项目的依赖、插件和构建过程。以下是一个简单的 pom.xml 示例:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>io.jenkins.plugins</groupId>
<artifactId>pipeline-stage-view</artifactId>
<version>2.37</version>
<dependencies>
<!-- Jenkins 核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.jenkins-ci.main</groupId>
<artifactId>jenkins-core</artifactId>
<version>2.289.3</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.jenkins-ci.plugins</groupId>
<artifactId>maven-plugin</artifactId>
<version>2.35</version>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
在这个示例中,pom.xml 文件定义了项目的 groupId、artifactId 和 version,以及项目的依赖和构建插件。这允许开发者通过 Maven 来构建和管理项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
695
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460