Développement de sources et construction d’images
Démarrez l’environnement de développement Docker, trouvez les points d’entrée source et créez des images.
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Démarrez l’environnement de développement
Préparez Node.js 24+, pnpm 10.34.6, Docker Engine / Compose, rsync et mkcert. Exécutez depuis la racine du dépôt :
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm dev:prepare
pnpm devpnpm dev:prepare lance des services, construit des images et le centre d’aide, et initialise la base de données de développement tout en préservant la configuration existante. La première course peut demander à faire confiance au mkcert local de CA. pnpm dev attache des surveillants et des troncs ; pnpm dev:stop arrête la pile de développement.
Adresses par défaut : Web http://localhost:18172 / https://localhost:18173, API http://localhost:4000, Runner http://localhost:4010. Utilisez les adresses réelles rapportées par le lanceur.
Points d’entrée de source
- Espace de travail web et administration
- API, permissions et logique métier
- Coureurs et travailleurs de tâches
Voyez les Architecture, Guide de développement des dépôts et Guide des contributions. Effectuez des tests affectés, des vérifications de type, des lints et des builds avant de soumettre les modifications.
Compilar des images Docker à partir de la source
docker compose --env-file .env.example build \
migrate api runner runner-worker-image webL’API Dockerfile fournit runtime et migration cibles ; le Coureur fournit controller et worker. Pour les images multi-architectures, utilisez docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 avec le fichier Docker approprié et la cible. Je préfère les Images publiées épinglées par digérage pour les installations de production normales. Le Runbook de production git des mainteneurs couvre un flux de travail distinct pour la construction du code source.
Opérations, réparations et améliorations
Vérifiez l’hôte Docker, gérez un déploiement existant et gérez les mises à jour en toute sécurité.
Capacités organisationnelles et architecture
D’un espace de travail personnel en IA aux applications d’équipe partagées, en passant par la façon dont les tâches s’exécutent sur votre infrastructure.