AI 评估数据集构建与标注流程（2025）
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）评估数据集决定了评估的可信度，需要规范采样与标注与质量流程。一、采样与覆盖采样：覆盖主流与长尾场景，控制偏差。分层：按类别与难度分层，提升代表性。二、标注与质检标注规范：统一标签与说明，降低歧义。质检：双人标注与仲裁，提升质量与一致性。三、评估与闭环指标：准
构建
Docker BuildKit 构建与缓存优化（多缓存、Secrets、Inline Cache）
使用 BuildKit 提升构建性能与安全性，配置多缓存源、Secrets 挂载与 Inline Cache，实现可验证的高效构建流程。
构建安装模式治理（npm ci-离线缓存-锁一致性）最佳实践
在构建中强制 `npm ci` 与锁文件一致性，结合离线缓存与审计保障安装可重复与受控，避免依赖漂移。
"GitHub Actions CI/CD 缓存与矩阵构建实战"
"使用矩阵与缓存提升 CI 效率，提供稳定的工作流配置示例并覆盖构建与制品管理。"
构建环境变量注入与安全治理（白名单-前缀-敏感剥离）最佳实践
对构建使用的环境变量实施白名单与前缀策略，剥离敏感变量并阻断异常注入，保障构建安全与可控。
"CSP nonce/hash 管理与构建集成最佳实践"
"通过构建阶段生成nonce与hash并在服务端注入，结合脚本白名单与内联治理，实现可验证的CSP策略管理与落地。"
Docker镜像构建优化与安全最佳实践
通过多阶段构建、最小化基础镜像、非root运行与SBOM/扫描，提升镜像性能与安全性，并包含可复现与缓存优化方法。
Docker构建参数与秘密治理（ARG-Secret-白名单）最佳实践
对Docker构建使用的ARG与秘密进行白名单与前缀策略治理，剥离敏感变量并阻断异常注入，保障构建安全。
Docker BuildKit：缓存挂载与并行构建实践
利用 BuildKit 的缓存挂载与并行能力加速镜像构建，减少网络与 IO 开销，提升 CI 速度。
前端工程化：从模块化到自动化构建
深入探讨前端工程化的核心理念、发展历程与实践，涵盖模块化、组件化、自动化构建、持续集成/持续部署（CI/CD）、性能优化、代码规范与质量保障等关键环节，旨在提升开发效率与项目质量。
