v[VERSION] - [DATE]
2026-09-04 17:48:37作者:胡唯隽
v[VERSION] - [DATE]
Changes
- [变更 1]
- [变更 2]
Fixes
- [修复 1]
Security
- Dependencies updated
Known Issues
- [如有]
从 [prepare-release.yml](https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/drawio-desktop/blob/d1fa65d804e8ddaeb4919080aff90c307c15f609/.github/workflows/prepare-release.yml?utm_source=gitcode_repo_files) 第 166–181 行看,工作流实际生成的说明还包含各平台产物的下载链接、`Uses electron {ELECTRON_VERSION}` 一行,以及指向 draw.io 核心 ChangeLog 的条目(公共 tag 未就绪时自动替换为延迟链接说明)。
## 8. 证据保留
证据自动保留的位置与期限:
| 证据 | 位置 | 保留期 |
|----------|----------|-----------|
| Workflow 日志 | GitHub Actions | 90 天(GitHub 默认) |
| 审计 artifacts | Actions → Artifacts | 365 天(已配置) |
| Release 产物 | GitHub Releases | 永久 |
| Git tags/commits | 仓库 | 永久 |
需要更长期限审计时,将 artifacts 下载到安全存储。365 天保留期在 [prepare-release.yml](https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/drawio-desktop/blob/d1fa65d804e8ddaeb4919080aff90c307c15f609/.github/workflows/prepare-release.yml?utm_source=gitcode_repo_files) 的 `retention-days: 365` 中得到印证。
## 9. 失败处理
### 9.1 npm audit 失败(critical/high 漏洞)
1. 查看工作流 artifacts 中的 `audit-report.txt`;
2. 可选方案:
- 本地执行 `npm audit fix`,提交后重跑工作流;
- 若无法修复,评估风险并记录例外(当前工作流支持以 `override_audit=true` 重跑,覆盖操作会写入发布 PR 作为审计记录);
- 延迟发布,等待修复版本可用。
### 9.2 构建失败
1. 查看工作流日志定位错误;
2. 在代码库中修复问题;
3. 删除已推送的 tag:`git push --delete origin v{VERSION}`;
4. 重新运行 prepare-release 工作流。
### 9.3 子模块 ref 未找到
1. 确认目标 drawio tag/ref 存在于公共 drawio 仓库;
2. 用 `drawio_ref` 输入指定正确 ref——或留空保留当前子模块 pin(CI 构建工作流从 `drawio-dev` 取编辑器源码,不受公共 pin 滞后影响)。
## 10. 代码签名
Windows 与 macOS 构建在 CI 期间完成签名;Linux 产物不签名(除了 snap store 等分发渠道附加的签名)。
### 10.1 Windows — Azure Trusted Signing
Windows 二进制(NSIS 安装器、MSI、portable 包、内部 `.exe`)通过 Microsoft Azure Trusted Signing 签名。Microsoft 已将该服务更名为 "Artifact Signing"——同一产品,资源提供程序仍为 `Microsoft.CodeSigning`。集成通过自有的 electron-builder sign hook [build/sign-trusted.mjs](https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/drawio-desktop/blob/d1fa65d804e8ddaeb4919080aff90c307c15f609/build/sign-trusted.mjs?utm_source=gitcode_repo_files) 实现,由 [electron-builder-win.json](https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/drawio-desktop/blob/d1fa65d804e8ddaeb4919080aff90c307c15f609/electron-builder-win.json?utm_source=gitcode_repo_files) 与 [electron-builder-win-arm64.json](https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/drawio-desktop/blob/d1fa65d804e8ddaeb4919080aff90c307c15f609/electron-builder-win-arm64.json?utm_source=gitcode_repo_files) 中的 `win.signtoolOptions.sign` 调用。
从 [electron-builder-win.json](https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/drawio-desktop/blob/d1fa65d804e8ddaeb4919080aff90c307c15f609/electron-builder-win.json?utm_source=gitcode_repo_files) 第 16–22 行可以看到配置:
```json
"signtoolOptions": {
"publisherName": ["JGraph Ltd", "draw.io Ltd"],
"sign": "build/sign-trusted.mjs",
"signingHashAlgorithms": ["sha256"]
}
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0622
Hy4-previewHy4 preview 是由腾讯混元团队研发的新一代混合专家(MoE)旗舰模型。模型总参数量 770B,每个 token 激活 49B,主干共包含78层,第一层采用标准 FFN,其余 77 层均为 MoE 结构,每层包含 256 个路由专家与 1 个共享专家,每个 token 激活 top-8 路由专家及共享专家。主干之外原生内置 1 层 MTP(总参数量 10B,激活 0.7B)以支持投机解码。Python00
GLM-5.3GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用相同的基座模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务上的表现显著提升。Jinja00
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash (320B-A18B),是GLM-5系列的首个原生多模态模型。320B总参数,能力超过GLM-5.2Jinja00
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B 旨在让强大的 AI 更实用、更高效、更易获得。在广泛日常任务中表现强劲,涵盖对话、写作、翻译、推理、编码、工具调用以及智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先成绩。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
Spark-X2.5-1.7BSpark-X2.5-1.7B 旨在让强大的 AI 更加实用、高效且易于获取。这些模型在广泛的日常任务中表现出色,涵盖对话、写作、翻译、推理、编程、工具调用和智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先结果。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
最新内容推荐
mem0 OpenCode 插件 mem0-status 诊断技能实战:内存连通性、身份解析与读写能力的完整体检指南Moby 引擎构建与交叉编译实战:基于 Docker Buildx Bake 的 docker-bake.hcl 全解Dify Agent Ask Human Layer:让模型以结构化方式向人类发起输入请求的完整机制MinerU 集成 RAGFlow 实战指南:为 RAG 知识库启用 MinerU 高级 PDF 解析器Context7 ctx7 CLI 完全指南:检索库文档、管理 AI 技能与 MCP 配置(基于官方 Agent Skill 与源码)Electron Extensions API 详解:加载、管理与监听 Chrome 扩展的完整指南Agent Reach:一句话给 AI Agent 装上互联网能力——多后端渠道架构与安全设计实战NocoDB 自托管部署实战:Docker、二进制与 Docker Compose 全解析(附源码级环境变量剖析)Hoppscotch Desktop AppLoad 插件权限体系详解:appload 权限标识、默认权限集与命令授权机制axios 请求配置完全指南:从 url 到 maxRate 的配置项详解与源码实现剖析
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
33
18
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.12 K
2.72 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
903
1.82 K
暂无描述
Markdown
888
5.78 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
854
1.34 K
openEuler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。
C
527
590
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.51 K
1.01 K
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++
1.33 K
1.45 K
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
540
384
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.17 K
341