推荐项目:Pickler - 整合Pivotal Tracker与Cucumber的神器
2024-05-21 13:20:30作者:贡沫苏Truman
项目介绍
Pickler是一个强大的工具,用于同步Pivotal Tracker中的用户故事与Cucumber功能文件。无论您是否使用Cucumber,只需创建一个features/目录和一个tracker.yml配置文件,即可将Pickler作为Pivotal Tracker的命令行客户端。这个小巧灵活的工具旨在简化您的敏捷开发流程,帮助团队更高效地管理故事卡片和测试用例。
项目技术分析
Pickler的核心功能包括:
- 双向同步:支持从Pivotal Tracker下载未完成或未计划的故事,并将本地更新推送到Tracker。
- 智能映射:它将故事名称映射到
Feature:行,将描述以额外的两个空格缩进转换为特性主体。 - 命令行界面:提供多种操作命令,如
pull、push、search等,方便进行故事管理和状态切换。 - Vim插件:可选安装Vim插件,增强Git commit消息中的特征ID自动补全功能。
Pickler基于Ruby语言编写,充分利用了Pivotal Tracker的API,确保数据的准确性和实时性。
项目及技术应用场景
- 敏捷开发团队:对于采用Cucumber进行BDD(行为驱动开发)的团队,Pickler能帮助保持Pivotal Tracker与代码库中测试用例的一致性。
- 个人开发者:即使不使用Cucumber,Pickler也可以作为一个简洁的Pivotal Tracker CLI工具,让您在终端轻松管理任务。
- 自动化工作流:通过与其他脚本或CI/CD系统的集成,Pickler可以自动处理故事的状态更新和版本控制。
项目特点
- 简单易用:通过简单的配置和命令行操作,快速上手并融入日常工作流程。
- 灵活性高:支持自定义文件命名,便于管理和跟踪特定故事。
- 安全提醒:请注意,
push和pull命令可能会覆盖本地或远程资源,请谨慎操作。 - 社区友好:鼓励贡献者遵循Git提交规范,以及对反馈的快速响应和合并请求。
总之,Pickler是提升敏捷开发效率和团队协作的利器,尤其对于使用Pivotal Tracker和Cucumber的团队更是不可或缺。现在就尝试安装Pickler,让您的项目管理工作变得更加高效和有序。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
260
92