plane - 🔥 🔥 🔥开源 JIRA，线性和高度替代方案。Plane 可帮助您以最简单的方式跟踪问题、史诗和产品路线图。
Created at: 2022-11-19 20:55:01
Language: TypeScript
License: AGPL-3.0
飞机
开源的自托管项目规划工具
认识飞机。一个开源软件开发工具，可以放心🧘 ♀️地管理问题、冲刺和产品路线图。
飞机仍处于早期阶段，并非一切都会完美无缺，可能会发生打嗝。如果你对我们的 Discord 或 GitHub 问题遇到的任何建议、想法或错误，请告诉我们，我们将使用你的反馈来改进我们即将发布的版本。
开始使用Plane的最简单方法是创建一个Plane Cloud帐户。Plane Cloud为Plane提供了一个托管解决方案。如果你希望自托管平面，请参阅我们的部署文档。
⚡️ 快速入门 Docker Compose
docker 撰写设置
- 克隆存储库
git clone https://github.com/makeplane/plane
cd plane
chmod +x setup.sh- 运行 setup.sh
./setup.sh http://localhost如果在云环境中运行，请将本地主机替换为 VM 的面向公众的 IP 地址
- 运行 Docker 撰写
docker compose up -d你可以使用默认电子邮件和密码进行首次登录 captain@plane.so 和密码123。
🚀 特征
- 问题规划和跟踪：使用支持文件上传的强大富文本编辑器快速创建问题并添加详细信息。添加子属性和对问题的引用，以便更好地组织和跟踪。
- 问题附件：通过将文件附加到议题来有效协作，使你的团队可以轻松查找和共享与项目相关的重要文档。
- 布局：使用你喜欢的布局自定义你的项目视图 - 从列表、看板或日历中进行选择，以对你有意义的方式可视化你的项目。
- 周期：使用周期计划冲刺，以使你的团队保持正轨和生产力。通过燃尽图和其他有用的功能深入了解项目的进度。
- 模块：将大型项目分解为更小、更易于管理的模块。在团队之间分配模块，以轻松跟踪和规划项目进度。
- 视图：创建自定义筛选器以仅显示对你重要的问题。只需单击几下即可保存和共享你的过滤器。
- 页面：平面页面用作 AI 驱动的记事本，可让你轻松记录问题、周期计划和模块详细信息，然后将它们与你的问题同步。
- 命令K：使用新的命令+ K菜单享受更好的用户体验。从一个方便的位置轻松管理和浏览你的项目。
- GitHub 同步：通过将 GitHub 问题与 Plane 同步来简化你的规划流程。将所有问题保存在一个地方，以便更好地跟踪和协作。
📸 截图
📚文档
有关完整文档，请访问 docs.plane.so
要了解如何贡献，请访问此处。
❤️ 社区
Plane 社区可以在 GitHub 讨论中找到，你可以在其中提出问题、表达想法和分享你的项目。
要与其他社区成员聊天，你可以加入飞机不和谐。
我们的行为准则适用于所有飞机社区渠道。
⛓️ 安全
如果你认为自己在 Plane 中发现了安全漏洞，我们建议你负责任地披露此漏洞，不要公开发布问题。我们将调查所有合法报告。通过电子邮件 engineering@plane.so 披露任何安全漏洞。
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The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open access automation framework to empower security professionals and machine learning engineers to proactively find risks in their generative AI systems.
(翻译：用于生成式 AI 的 Python 风险识别工具 (PyRIT) 是一个开放式访问自动化框架，使安全专业人员和机器学习工程师能够主动发现其生成式 AI 系统中的风险。)
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
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