探索GitHub Actions缓存管理新纪元:gh-actions-cache
2024-05-23 08:16:51作者:冯梦姬Eddie
在持续集成和持续部署(CI/CD)的世界里,效率就是生命。为了加速开发流程,GitHub Actions 提供了依赖项的缓存功能,从而减少了重复下载的时间。现在,借助 gh-actions-cache 这款 GitHub CLI 扩展,我们可以更加直观、高效地管理和优化这些缓存。
项目简介
gh-actions-cache 是一个强大的工具,它提供了命令行界面来查看并管理 GitHub 仓库中的 Actions 缓存。这个扩展不仅允许您列出活动的缓存,还可以通过缓存键或分支进行过滤,甚至可以删除损坏或不再使用的缓存。通过对缓存透明化,你可以轻松了解每个缓存所占用的存储空间、创建分支以及最近使用时间等信息。
项目技术分析
gh-actions-cache 基于 GitHub 的 API 实现,并且与 GitHub CLI(gh)紧密集成。安装后,您可以直接使用 gh actions-cache 命令执行相关操作。这款扩展支持 GitHub.com 以及版本为 3.7 及以上的 GitHub Enterprise Server。
主要功能包括:
- 列表(list):列出仓库中所有的缓存,并可按缓存键、分支、限制数量、排序方式等参数进行筛选。
- 删除(delete):根据缓存键删除指定的缓存,需要确认后执行。
应用场景
- 资源监控:定期检查缓存使用情况,避免不必要的存储浪费。
- 优化工作流:通过查看缓存历史,找出未被充分利用或已失效的缓存,进行清理。
- 故障排查:当发现缓存出现问题时,可以直接删除并重新创建。
- 协作管理:团队成员可以快速定位到特定分支的缓存,提高协作效率。
项目特点
- 易用性:通过简单的命令行接口,即可实现对缓存的全面管理。
- 灵活性:支持按照不同条件进行筛选,提供多样的排序方式。
- 安全措施:在删除缓存前会提示确认,防止误操作。
- 兼容性:适用于 GitHub.com 和 GitHub Enterprise Server 3.7+,覆盖广泛。
- 开放源码:该项目是开源的,任何人都可以参与改进和贡献。
要开始使用,请确保您的 GitHub CLI 版本至少为 2.0.0,然后按照文档指示安装和使用 gh-actions-cache。
通过 gh-actions-cache ,提升您的 GitHub Actions 使用体验,让 CI/CD 流程更加顺畅。赶紧尝试一下,看看这个工具能给您的项目带来哪些改变吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C037
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
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 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
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869