KEEL · 龙骨 · A CURRICULUM FOR THE AI ERA
CI 流水线与质量门禁 — keel 龙骨
CI 流水线与质量门禁 的参考信息：CI 流水线与质量门禁
课程导读 · 从"能自动跑测试"到"让改动被安全地验证与放行"
这门课针对一个具体场景：你已经知道 CI/CD 存在，也跑过别人搭好的流水线，但要自己设计时不知道每一处选择背后的理由是什么。
为什么要有流水线 → 流水线怎么拆 → 该卡哪些检查 → 流水线本身也会被打 → AI 进场之后 → 怎么证明它有用
六章的对应关系：
| 章节 | 解决的核心问题 |
|---|---|
| 01 交付流水线的第一性原理 | 流水线到底替你解决了什么，以及它的边界在哪 |
| 02 流水线解剖 | 触发器/作业/产物/缓存/矩阵/并发这些零件怎么配合 |
| 03 质量门禁金字塔 | 哪些必须卡死、哪些只建议，按什么顺序排 |
| 04 供应链安全 | 流水线本身作为攻击面该怎么防 |
| 05 AI 时代的 CI | AI 能进流水线的哪些位置，边界在哪 |
| 06 度量与改进 | 怎么证明花在流水线上的钱买到了东西 |
每章结构统一：正文原理 → 动手：可观察结果 → 故障注入 → 自测题。这门课不给"最佳实践清单"，给的是每一处置选择背后的取舍——因为最佳实践在别人的上下文里成立，在你的上下文里未必。
这门课的一条主线
写代码的成本正在快速下降 → 到达闸门的变更数量在上升
→ 闸门的质量决定这些变更能不能兑现成可上线的东西
→ 所以"能不能把改动安全地放上线"成为瓶颈
这条主线在第 05 章会展开成可核查的数据（DORA 2025 的相关研究），也解释了为什么一名做 AI 应用的人值得把交付工程当主战场而不是副业。
与其它专题的关系
- 构建打包与部署上线：这门课处理"验证"，那边处理"发放"——从产物到环境到回滚。
- 求职板块另有按"被追问时怎么答"重组的本板块内容；更详细的内部讲述口径在会员专区，需要登录后才能读到。
vibe-coding/：那边讲怎么写，这边讲怎么验；两条要组成一个闭环才成立。
替身边界
这门课偏重 GitHub Actions 生态（作者有可直接核查的完整实料），但抽象模型（触发/作业/依赖/产物/缓存/权限）在所有 CI 平台上通用，迁移时请按自己平台的文档替换语法。
关于 AI 部分：引用的 DORA 数据是相关性调查结论，不是随机对照实验的因果估计，文中已标注口径局限。方法论比数字耐用——请把开工方式带回去，把具体百分比留在原地定期复核。