GitHub Dependabot 现已支持自托管 Actions Runner 运行
在企业级软件开发中,私有软件包仓库的使用非常普遍。许多组织出于安全考虑或特殊需求,会选择在内网环境中搭建私有注册表来管理内部依赖包。然而,这种架构也给依赖项自动更新带来了挑战。
GitHub 最新发布的 Dependabot 功能增强解决了这一痛点。现在,开发者可以配置 Dependabot 在自托管的 Actions Runner 上执行更新任务,这意味着 Dependabot 能够访问企业内部网络的私有注册表,并从中获取依赖更新。
这项功能的实现原理相当巧妙。开发团队首先需要在自己的私有网络中部署一个自托管的 GitHub Actions Runner。然后,通过简单的配置即可将这个 Runner 指定为 Dependabot 的执行环境。当 Dependabot 检测到依赖更新时,它会在配置的自托管 Runner 上运行更新任务,从而获得访问内部注册表的权限。
为了确保安全性,GitHub 采用了细粒度的凭证管理机制。开发者需要在每个代码仓库中单独配置私有注册表的访问凭证,Dependabot 会使用这些凭证安全地访问私有注册表。这种设计既保证了功能可用性,又不会降低安全性标准。
这项功能的推出对大型企业用户特别有价值。它不仅解决了私有注册表的访问问题,还允许企业根据自身需求定制运行环境。例如,企业可以配置 Runner 使用特定的网络代理,或者安装必要的证书来访问受保护的内部资源。
从技术实现角度看,GitHub 团队在保持 Dependabot 原有架构的基础上,增加了对自托管 Runner 的支持。这种设计既保证了功能的向后兼容性,又为高级用户提供了更多灵活性。对于普通用户来说,如果不需要访问私有注册表,仍然可以使用 GitHub 托管的 Runner,体验完全不变。
这项功能的发布标志着 GitHub 在企业级 DevOps 解决方案上的又一进步。它不仅解决了依赖管理的最后一公里问题,也为企业提供了更多自主控制权,使得自动化依赖更新能够覆盖更多使用场景。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00