GitHub Actions上传构件功能重大变更:默认排除隐藏文件解析
2025-06-22 11:28:02作者:乔或婵
GitHub官方actions/upload-artifact项目近期实施了一项重要变更,该变更影响了众多使用GitHub Actions进行持续集成/持续部署(CI/CD)的开发团队。本文将深入分析这一变更的技术背景、影响范围以及应对策略。
变更内容概述
自2024年9月2日起,actions/upload-artifact的v3和v4版本默认行为发生改变:在上传构件时不再包含隐藏文件和文件夹。这一调整旨在降低凭据意外泄露的风险,特别是防止.git目录中的敏感信息被意外上传。
技术背景与安全考量
这一变更源于实际安全事件。安全研究人员曾发现,当开发者使用通配符或目录上传时,.git目录中的GITHUB_TOKEN等敏感信息可能被意外包含在公开可访问的构件中。通过默认排除隐藏文件,GitHub希望从源头减少这类安全隐患。
影响范围分析
这一变更对多种常见开发场景产生了影响:
- 测试覆盖率工具:如SimpleCov生成的.coverage文件
- Python包管理:pip安装时生成的隐藏依赖目录
- Firebase部署:关键的.firebaserc配置文件
- Azure Functions:必需的.azurefunctions目录
- Docker Compose:环境变量文件.env
解决方案与最佳实践
对于需要上传隐藏文件的场景,开发者现在需要显式启用新引入的include-hidden-files选项:
- uses: actions/upload-artifact@v4
with:
name: my-artifact
include-hidden-files: true
path: |
.env
coverage/.resultset.json
版本管理问题与社区反馈
这一变更引发了关于语义化版本控制的讨论。按照惯例,破坏性变更应当通过主版本号升级(v5)而非补丁或次版本号更新来引入。社区建议GitHub在未来变更中:
- 严格遵守语义化版本规范
- 提供更明显的变更通知机制
- 考虑对显式指定的隐藏文件路径保持原有行为
技术建议与展望
对于依赖隐藏文件的开发团队,建议:
- 立即审核所有使用upload-artifact的workflow
- 为需要隐藏文件的上传操作添加include-hidden-files选项
- 考虑将关键隐藏文件改为非隐藏命名方式(如coverage.json替代.coverage)
这一变更虽然短期内造成了一些适配成本,但从长远看有助于提升GitHub Actions的整体安全性。未来,我们期待看到更精细化的文件过滤机制,既能保障安全又不影响正常开发流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 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++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
669
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
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
56
33