组合docker-tag和shell-local时，打包后处理器出现“未知工件类型”错误

是由于打包后处理器无法识别工件类型导致的。打包后处理器是在构建过程中对生成的工件进行处理的工具，它可以执行一些额外的操作，例如上传到云存储、发送通知等。

要解决这个错误，首先需要确认工件的类型是否正确。工件类型通常是根据构建过程中使用的构建工具和语言来确定的。例如，如果使用Docker构建镜像，工件类型应该是Docker镜像；如果使用Maven构建Java项目，工件类型应该是JAR文件。

如果确认工件类型正确无误，可以尝试以下解决方法：

检查打包后处理器的配置：确保打包后处理器的配置正确，包括工件类型、路径等信息。可以参考相关文档或示例进行配置。
检查构建脚本或配置文件：查看构建脚本或配置文件中是否有错误或不完整的部分，例如缺少必要的参数或配置项。
检查依赖项：某些打包后处理器可能依赖于其他工具或库，确保这些依赖项已正确安装并配置。
更新打包后处理器版本：如果使用的是第三方打包后处理器，可以尝试更新到最新版本，以修复可能存在的错误或问题。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试搜索相关错误信息或咨询相关社区或论坛，以获取更多的帮助和解决方案。

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【Java】已解决：`java.lang.annotation.AnnotationFormatError`

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OpenTelemetry Metrics发布候选版本

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真正的测试可观测性请站起来？

“测试可观测性”一词已开始出现在技术讨论和产品营销中。然而，它的定义差异很大，有时会被用在可疑的方式中。你可以认为它是一种好的营销，但却是糟糕的技术。让我们讨论一下营销宣传和这些词的实际技术含义。...这些工具可以区分无关紧要的噪音和值得进一步检查的重大故障。太棒了！但这真的是“测试可观测性”吗？从本质上讲，可观测性是关于发现未知的未知。...它涉及对系统进行检测，以便在出现问题时，你可以调查并找出根本原因。这种方法不会从对错误的假设开始。相反，它承认意外事件会发生，你需要能够检查系统以了解发生了什么以及为什么发生。...对测试可观测性的不同看法在针对你的系统运行测试时，未知的主要来源是什么？你的系统！它很复杂，它跨许多服务进行交互，并且有许多团队编写的组件，可能使用不同的语言编写。...例如，Playwright 测试结果不仅显示前端工件（如屏幕录制或 API 调用结果），还显示从后端系统捕获的完整分布式跟踪。可观测性的使用揭示了任何“未知的未知”。

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什么是持续集成（CI）持续部署（CD）？

如果作业失败，工作流管理器会向开发人员、测试人员和其他人发出警报，以便他们尽快纠正问题。这个过程是自动化的，所以比手动运行一组过程可更快地找到错误。...持续交付（CD）通常是指整个流程链（管道），它自动监测源代码变更并通过构建、测试、打包和相关操作运行它们以生成可部署的版本，基本上没有任何人为干预。...因此，管道创建并轻松存储和访问的这些版本化对象非常重要。在管道中从源代码创建的对象通常可以称为工件(artifact)。工件在构建时应该有应用于它们的版本。...这为开发人员提供了一个远程“终止开关”，以便在部署到生产环境后发现问题时关闭新功能。...这意味着当系统出现问题或需要更新时，这通常也是一项自定义任务。这种方法违背了持续交付的基本理念，即具有易于重现和可跟踪的环境。多年来，很多应用被开发用于标准化交付（安装和配置）系统。

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React现在是全栈框架吗？

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才云开源 ormb：像管理 Docker 容器镜像一样管理机器学习模型

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可扩展 CICD 流水线示例：改善开发流程

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体验 Shippable DevOps流水线平台

简介 Shippable是一个DevOps流水线平台，可帮助开发人员和DevOps团队获得CI / CD，并使软件发布频繁，可预测且无错误。...这些由许多团队和许多工具执行。但是，大多数这些活动可以大致分为5个时段持续集成（CI）：对于每次代码更改，都要构建，单元测试和打包应用程序。...您也可以将软件包推送到PaaS / IaaS或工件存储库。持续交付（CD）：创建事件驱动的工作流，以实现应用程序发布自动化，以及多阶段部署，语义版本控制和测试套件的执行。...Shippable代理将出现在构建机器上，并启动构建容器，在其中执行CI命令。在构建过程结束时，您可以推送到任何端点。...该端点可以是Artifactory或Docker Hub之类的工件存储库，也可以是PaaS / IaaS / Container Service端点。 ? 部署到端点后，您的CI工作流将停止。

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