科研软成果管理
为了确保实验室科研成果的有效管理和协作开发,请遵循以下准则来创建新的代码库:
-)命名代码库,避免使用空格或特殊字符。medical-image-analysis, bio-signal-processing。.gitignore 文件,选择适合项目的模板(如 Python)。README.md 文件,简要描述项目的背景、功能、安装步骤以及使用方法。LICENSE 文件,明确代码的开源许可协议(如 MIT、Apache 等)。main 或 master,用于发布稳定版本。develop,所有新功能开发应基于此分支。feature/、bugfix/ 或 hotfix/ 开头,如 feature/image-segmentation。良好的提交习惯有助于团队协作和历史追踪,请遵循以下规范:
每次提交请使用清晰、有意义的提交信息,建议遵循以下格式:
常用类型 (type):
feat: 新增功能fix: 修复问题docs: 文档更新style: 格式调整(如缩进、空格)refactor: 代码重构test: 测试相关改动chore: 构建过程或辅助工具的变动示例:
feat: add image segmentation module
fix: resolve memory leak in signal processing
docs: update README for installation guide
README.md、docs/ 目录)与代码同步更新。v1.0.0。感谢您的配合,让我们共同打造高效、规范的科研代码管理体系!