github-action-slack-notify-build 的安装和配置教程
2025-05-27 11:51:01作者:邓越浪Henry
项目基础介绍
github-action-slack-notify-build 是一个开源项目,它可以将 GitHub Actions 的构建状态通知到 Slack。这样,当你的代码在 GitHub 上触发构建时,你可以在 Slack 中实时收到通知,包括构建的开始、成功或失败状态。
该项目主要使用的编程语言是 JavaScript。
项目使用的关键技术和框架
- GitHub Actions: GitHub 提供的持续集成和持续部署(CI/CD)服务。
- Slack: 一个团队沟通工具,允许用户通过不同的通道进行交流。
- Node.js: 用于运行 JavaScript 代码的服务器端环境。
准备工作
在开始安装和配置之前,请确保你已经具备以下条件:
- 一个 GitHub 帐户。
- 一个 Slack 工作空间。
- 对 GitHub Actions 和 Slack 有基本的了解。
安装步骤
步骤 1: 创建 Slack App
- 访问 Slack 开发者网站,点击 "Create an app"。
- 命名你的应用(例如 "GitHub Action Notify"),并确保选择了正确的 Slack 工作空间。
- 在侧边栏中,浏览到 "Bot users" 页面,为你的应用添加一个 Bot 用户。
- 在 "Basic information" 页面中,为你的 Bot 设置一个图标。
- 在 "Install your app to your workspace" 部分,点击按钮完成应用的安装。
步骤 2: 配置 Slack App 的 OAuth 权限
- 在 Slack App 的设置页面中,转到 "OAuth & Permissions" 部分。
- 启用以下 OAuth 范围:
chat:write(必须)channels:read(如果使用channel而不是channel_id)groups:read(如果使用channel而不是channel_id)
步骤 3: 获取 Slack Bot Token
- 在 "OAuth & Permissions" 部分,向下滚动到 "Bot Token" 部分。
- 点击 "Add a New Token",复制生成的 Bot Token。
步骤 4: 创建 GitHub 仓库 Secrets
- 在你的 GitHub 仓库中,转到 "Settings" > "Secrets"。
- 添加一个新的 Secret,命名为
SLACK_NOTIFICATIONS_BOT_TOKEN,值为你的 Slack Bot Token。
步骤 5: 添加 GitHub Actions 工作流
- 在你的 GitHub 仓库中,创建一个新的
.github/workflows文件夹(如果尚不存在)。 - 在
.github/workflows文件夹中,创建一个新的 YAML 文件(例如slack-notify.yml)。 - 在 YAML 文件中,定义你的工作流程,如下所示:
name: Slack Notify Build
on: [push]
jobs:
notify_slack:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v2
- name: Notify slack start
uses: voxmedia/github-action-slack-notify-build@v1
with:
channel: '#app-alerts'
status: 'STARTED'
color: 'good'
env:
SLACK_BOT_TOKEN: '${{ secrets.SLACK_NOTIFICATIONS_BOT_TOKEN }}'
- name: Run tests
# 在这里添加你的测试步骤
- name: Notify slack success
if: success()
uses: voxmedia/github-action-slack-notify-build@v1
with:
channel: '#app-alerts'
status: 'SUCCESS'
color: 'good'
env:
SLACK_BOT_TOKEN: '${{ secrets.SLACK_NOTIFICATIONS_BOT_TOKEN }}'
- name: Notify slack fail
if: failure()
uses: voxmedia/github-action-slack-notify-build@v1
with:
channel: '#app-alerts'
status: 'FAILED'
color: 'danger'
env:
SLACK_BOT_TOKEN: '${{ secrets.SLACK_NOTIFICATIONS_BOT_TOKEN }}'
- 保存并推送这个 YAML 文件到你的 GitHub 仓库。
现在,每当你推送代码到仓库时,GitHub Actions 将会执行定义的工作流,并在 Slack 中通知构建状态。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
664
152
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++
659
299
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
236
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
140
875
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
🎉 (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
1.18 K
649
仓颉编程语言开发者文档。
59
818