开源实践：我的技术成长加速器 | 对话 OpenCloudOS 优秀贡献者黄振业

在 OpenCloudOS 社区的发展进程中，越来越多年轻开发者凭借专业能力与热忱，为国产操作系统生态建设注入新活力。今天我们聚焦犀牛鸟优秀贡献者 —— 华中科技大学计算机科学与技术学院研究生黄振业，成功完成社区《OpenCloudOS 9 AI 软件自动化验证工具》项目，为社区 AI 生态增添了一份年轻力量的实践探索。让我们一同走进他的开源故事，聆听他的实践经历与技术感悟。

初识：与开源的 “偶然相遇”

Q：请向大家介绍一下你自己。

大家好，我是来自华中科技大学计算机科学与技术学院的研究生黄振业。这是我第一次参与腾讯犀牛鸟活动，整个过程中收获满满，非常感谢项目导师的悉心帮助，也很荣幸能得到评委对我项目的肯定。

Q：选择 OpenCloudOS ，是因为对操作系统领域感兴趣，还是有其他特别的原因？

一方面是因为我本身对操作系统领域很感兴趣 ，因为研究生课题就和系统软件相关，本科时也参加过操作系统相关的比赛，有一定的基础和积累；另一方面，在深入了解后，我发现 OpenCloudOS 开源社区在国产操作系统领域做出了很多突出贡献，这让我也产生了希望 “为社区贡献一份力量” 的想法，希望能将自己的专业所学应用到实际项目中。

实践：攻克 AI 软件自动化验证难题

Q：你这次负责的赛题是什么，能帮用户解决什么问题？你之前有过类似问题解决的经验吗？你的思路是怎样的？

我负责的赛题是《OpenCloudOS 9 AI 软件自动化验证工具》。社区在 OpenCloudOS 9 OS for AI 生态建设过程中，发现了一个关键问题：部分 AI 软件上游只针对 Ubuntu 等其他发行版开发，和 OpenCloudOS 9 存在兼容性问题。而且 AI 软件栈数量非常庞大，如果靠人工逐一验证，不仅耗时耗力，还容易出现疏漏。因此需要搭建一个自动化验证工具，通过标准化验证过程来加快效率，这就是这个项目的核心目标。

刚接触赛题时，我其实处于比较懵懂的状态，因为这类问题之前从没遇到过，也没有相关解决问题的经验。不过，我没有就此退缩，而是先和导师仔细交流赛题细节，理清核心需求；接着通过阅读相关论文、搜集网上资料，逐步搭建起技术认知框架。最终确定的思路是：既然项目要求对 AI 软件包进行自动安装验证，而软件安装失败的原因多样（如依赖缺失、版本不兼容、配置冲突等），且不同软件的验证方式各不相同，需要丰富的经验才能应对，这恰好是 AI 的优势所在。另一方面，软件安装验证过程中需要频繁与操作系统以及包管理器交互，而最近大火的MCP协议恰好为 AI 与外部工具的交互提供了标准化接口。基于上述认知，我最终确定了 “AI 驱动 + MCP 交互” 的技术架构，打造了一套覆盖AI软件包爬取、分析、安装和验证的自动化工具。

Q：开发过程中有没有遇到过 “卡壳” 的时刻？比如某个技术难点一直突破不了，或者和预期效果差很远，最后是怎么解决的？

有遇到过。印象最深的是在验证 AI 相关的 PyPI 包时，我最初的方案是让大模型直接生成验证代码来进行验证。但测试过程中我发现：安装时使用的包名可能和 import 时使用的包名不一致，再加上大模型的幻觉可能导致导入错误的包名从而导致测试失败。比如 opencv-python 在安装时使用的 pip install opencv-python，但在导入时使用的是 import cv2。

为了解决这个问题，我阅读了一系列相关的论文以及学习了 pip 管理器如何进行 PyPI 包的安装，最后发现，pip 管理器会为安装的软件包生成对应的 <package>-<version>.dist-info 元信息目录，其中的 top_level.txt 文件中记录的正是这个包的顶级模块名（即 import 时使用的包名）。借助这个发现，我成功解决了包名不匹配的问题，让验证流程的稳定性大幅提升。

成长：技术与视野的双重突破

Q：对比参与计划前后，你觉得自己在技术能力上有哪些提升？

提升主要集中以下在三个方面。首先是分析和解决问题的能力。项目中遇到了很多之前没接触过的难题，面对这些问题，我会通过查论文、看开源项目的 issue、求助大模型等多种方式寻找解决方案。

其次是对开源社区的融入度更高了。比如在设计 MCP 工具时，我就使用了一个开源仓库的代码，开发过程中发现仓库里有一些小问题，我不仅自己解决了，还主动把问题反馈给仓库管理者，参与到开源项目的优化中。这种 “贡献者” 的身份，让我对开源的理解不再停留在 “用别人的代码”，而是真正参与到生态建设中。

最后是 AI 软件应用开发能力的提升。这次项目让我把 AI 技术和实际的系统问题结合起来，不再是单纯学习 AI 理论，而是学会了如何用 AI 解决具体的工程问题，这对我后续的研究和实践都很有帮助。

Q：这次参与 OpenCloudOS 项目和社区贡献中有什么收获？后面会考虑继续给社区提交 PR，或者参与社区的线下活动吗？

本次参与 OpenCloudOS 项目和社区贡献使我对开源社区有了更深入的了解，也知道了 OpenCloudOS 社区在国产操作系统中的突出贡献。后面我会继续在自己的专业领域为社区提交PR，也会积极参与社区的线下活动。

分享：开源路上的经验与建议

Q：你平时学习技术、跟进开源动态有什么小习惯吗？比如会固定看哪些技术博客、逛哪些社区论坛，或者用什么方法保持对新技术的敏感度？

平时主要在做课题的时候来学习新技术。在学习技术时，我会习惯把学到的内容记录下来。对于在做项目时遇到的问题，我会尝试进一步探索更深层次的原因，这样后续遇到类似的问题就有解决思路。平时会关注那些自己感兴趣的论文是否有新的被引，从而了解最新的研究动向。也会刷刷公众号、博客之类的了解新内容。

Q：很多同学可能想尝试开源项目，但不知道从哪里入手，你会建议他们先做些什么准备？比如先了解哪些知识？

首先可以从 “看” 开始 —— 多逛 GitHub Trending，了解当下热门的开源项目，找到自己感兴趣的方向；然后关注这些项目所属的开源社区，比如 OpenCloudOS、Kubernetes 这些社区，加入它们的技术交流群，看看大家平时在讨论什么问题，慢慢融入氛围。

其次是基础知识的准备：掌握 Git 的基础操作，比如提交代码、创建分支、合并 PR 这些；然后要学习目标项目的技术栈，比如如果想参与 OpenCloudOS 的项目，可能需要了解 Linux 系统、Shell 脚本这些。

最后，提交 PR 时一定要遵守社区的规范，比如代码风格、提交信息的格式等。刚开始可以从一些小的 bug 修复、文档优化入手，积累经验后再尝试更复杂的功能开发。

Q：有没有心得感悟想要和其他同学分享？

有两点想和大家分享。第一是别怕提问，遇到不懂的问题，及时向导师、社区的前辈请教。就算是面对从没做过的项目也不必害怕，边做边学，在实践中积累经验。

第二是如果想参加开源项目，可以多参加像腾讯的犀牛鸟计划、谷歌的 GSOC 之类的计划，这些都是很好的 “开源入门机会”。通过这些计划，你能够了解一些开源社区的活动，接受比如腾讯专家的专业指导，还能和其他开发者一起协作，快速提升自己的能力。

一份来自项目导师的评价与寄语

OpenCloudOS Stream SIG Maintainer 赵振：“在整个项目推进中，振业最让我印象深刻的，是他将 AI 技术与系统问题深度结合的创新意识，以及面对技术卡点时‘追根溯源’的钻研态度。最初他面对‘AI 软件自动化验证’这一跨领域课题时，虽缺乏直接经验，但没有局限于单一技术方向，而是主动融合 AI 大模型能力与系统工具特性，提出基于 MCP 工具的解决方案，这种跨领域整合思维在年轻开发者非常难得。

参与开源项目最重要的是保持好奇心和求知欲，希望同学们在遇到问题时，也像振业一样多思考、多交流、多实践，把每一个难题都当成提升自己的机会。同时，要学会利用开源社区的资源，不仅要‘用开源’，更要尝试‘为开源做贡献’，在这个过程中，你收获的不仅是技术能力，还有更广阔的视野和更紧密的行业连接。”

从对操作系统的兴趣出发，到为 OpenCloudOS AI 生态打造自动化验证工具，黄振业用实践证明了 “兴趣 + 坚持” 的力量。我们期待未来能有更多像他这样的开发者，带着专业与热忱加入 OpenCloudOS 社区，共同推动国产操作系统生态的繁荣发展！

OpenCloudOS 开源社区是由操作系统、云平台、软硬件厂商与个人携手打造中立开放、安全稳定且高性能的 Linux 操作系统及生态。目前已实现从源社区、商业版、到社区稳定版全链路覆盖，旨在输出经海量业务验证的企业级稳定操作系统版本，为行业解决国产操作系统上下游供应问题，促进基础软件可持续发展。

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