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# 研究、分析与软件工程实验室 🧪💻 欢迎来到 Zeid Data 的公共实验室：在这里，原始遥测数据会接受“心理治疗”，流水线会建立“边界”，而“在我的机器上能运行”则会被悄悄请出去。 此仓库用于构建和发布分析优先的软件：确定性流水线、可衡量的工程控制，以及用于安全、合规和运营智能的、生产就绪的自动化。 # 此仓库包含的内容 🤖 将混乱的遥测数据转换为规范化、可查询数据集的分析模块 Schema 优先的标准化、富化、评分、报告 —— 也就是：将日志变成一种你可以查询的“性格”。 💻 为 CI/CD 设计的软件工具 非交互式执行、明确的退出码、稳定的输出、artifact 生成 —— 因为 CI 不是你的朋友，而且永远不会是。 📈 视作产品的检测与治理分析 接口、schema、测试、版本控制、发布纪律 —— 是的，即使对于“仅仅是一个查询”也是如此。 🧾 面向证据的可交付成果 机器可读的输出、可复现的运行、可追溯的输入/假设 —— 提供的是凭据，而不是回忆。 🛑 Merge-gate 强制执行工具 例如用于 Quality Gate 阻断和证据级输出的 zeid_data_sonar_merge_blocker.py。 如果关卡拒绝，那就是拒绝。 # 工程模型 🧠 分析即软件 契约、schema、确定性、测试、CI 强制执行、版本化发布。 “感觉”不能作为依赖项。 ⚙️ 流水线形态 ingest → normalize → enrich → compute → emit → validate 数据的“心理治疗”：承认、处理、提供凭据、确认现实。 🔍 默认可观测性 结构化日志、计数器、耗时、明确的失败模式。 如果它崩溃了，我们需要一个时间戳和一份“自白”。 ✅ 确定性验收 稳定的格式化/排序、黄金固定件、回归测试、可衡量的阈值。 我们不搞“差不多”。我们追求“可 diff”。 📦 输出优先设计 结果可被机器消费（JSON/CSV）、可追溯，并适用于下游自动化。 人类也能读懂它，但这不是目标受众。 # 仓库目录约定 🗂️ docs/ — 设计说明、假设、约束、参考、操作指南 🗺️ schemas/ 或 taxonomy/ — 规范的字段定义、映射、标准化契约 📊 analytics/ 或 detections/ — 查询、规则、评分逻辑、质量关卡、KPI 🛠️ scripts/ — 收集器、验证器、转换器、报告生成器、CI 辅助工具 🧪 tests/ — 固定件、黄金输出、回归套件、端到端验证工具 🧫 examples/ — 脱敏样本数据、配置、可复现的测试用例 📈 workbooks/ — 平台原生格式的仪表盘/工作簿 artifact # 快速开始 🚀 选择一个与你的目标一致（分析、工具、工作簿、研究）的模块 📘 阅读模块的 README.md 以了解输入契约、依赖项和运行接口 🧪 首先在本地针对固定件/样本数据执行，稳定后再将其推广到 CI 中 🧱 将输出视为 artifact：将生成的 JSON/CSV、日志和运行元数据与构建产物一起存储 如果你没有将其归档，那你只是在讲故事。 # 质量与 CI 预期 📌 稳定的输出：确定性的排序、稳定的格式化、一致的 schema 🚨 可操作的失败：明确的错误信息、定义好的退出码、不静默绕过 🔁 测试覆盖率：针对转换器/解析器的单元测试，针对端到端运行的集成测试 🧰 CI 兼容性：非交互式执行、干净的 stdout/stderr、artifact 输出 🔒 在受保护的环境中，当结果不确定或依赖项不可用时，采取失败即关闭的行为 如果我们无法证明它，我们就不发布它。 # 贡献 🤝 PR 应包含可复现的步骤、明确的假设、适用的测试/固定件以及稳定的输出格式 🧾 倾向于使用机器可读的输出和 schema 优先的设计，而不是临时解析 ⚡ 欢迎在附带正确性测试和可衡量影响的情况下进行性能改进 快速的谎言依然是谎言。 # 许可证 📜 除非子文件夹另有说明，否则请参阅仓库的 LICENSE 以了解使用条款和署名要求。

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