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GPUMonitor/CONTRIBUTING.md
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wangchuanli 762b4b49a0 feat: 初始化 GPU Monitor 项目
搭建基于 Flask + SocketIO 的 GPU 集群实时监控系统,包含远程采集、定时调度、Web 前端可视化及项目文档。
2026-08-24 15:00:43 +08:00

1.8 KiB

贡献指南 (Contributing)

感谢你考虑为 GPU Monitor 做出贡献!本文档说明如何参与本项目。

行为准则

请在所有交流中保持友善、尊重与包容。我们致力于为所有人提供友好的协作环境。

如何贡献

报告问题 (Bug Report)

如果你发现了 Bug,请先搜索 Issues 确认是否已被报告。若没有,请新建 Issue 并提供:

  • 清晰的问题描述与复现步骤
  • 操作系统、Python 版本、依赖版本 (pip freeze)
  • 相关日志或截图
  • 期望行为与实际情况

功能建议 (Feature Request)

欢迎提出新功能建议。请描述使用场景与期望效果,便于社区讨论。

提交代码 (Pull Request)

  1. Fork 本仓库并克隆到本地。
  2. 基于 master 分支创建特性分支:
    git checkout -b feature/your-feature-name
    
  3. 安装开发依赖并确保代码可运行:
    pip install -r requirements.txt
    python app.py
    
  4. 请确保:
    • 不提交任何敏感信息(如真实 IP、密码、config.yaml)。
    • 新增依赖需同步更新 requirements.txt。
    • 代码风格保持与现有代码一致(4 空格缩进、清晰的英文/中文注释)。
  5. 提交信息清晰描述改动(建议使用 Conventional Commits,如 feat:, fix:, docs:)。
  6. 推送分支并发起 Pull Request,描述改动内容与测试情况。

开发规范

  • 配置安全:所有示例配置使用 config.example.yaml,真实配置放 config.yaml(已被忽略)。
  • 密钥管理:严禁硬编码任何密钥 / 密码,统一通过环境变量读取。
  • 代码质量:保持函数职责单一,关键逻辑添加注释。

许可证

提交贡献即表示你同意你的贡献在 MIT License 下授权。


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