update registrar.sh

woodpecker/README.md

@@ -1,4 +1,158 @@
-3) 外部 Agent 使用示例
+## gitea 中使用 woodpecker
+
+### 放哪里
+
+Woodpecker 会按顺序找你的配置：
+
+.woodpecker/*.{yaml,yml}（文件夹里每个 yml 是一个独立 workflow）
+
+.woodpecker.yaml（仓库根的单文件）
+
+.woodpecker.yml（仓库根的单文件）
+你也可以在项目设置里改成自定义路径（如果填成目录，必须以 / 结尾，如 .woodpecker/）。
+
+### 启用仓库
+
+在 Woodpecker Web 打开你的仓库，点 Enable 后它会自动在 Gitea 里装好 webhook。之后你只要往仓库推代码、开 PR、打 tag，就会触发 CI。最简单的是在根目录放 .woodpecker.yml。
+
+### 通用模板（单文件 .woodpecker.yml）
+
+```bash
+# 触发条件：main/dev 分支的 push 和 PR；打 tag 时发布
+when:
+  - event: push
+    branch:
+      - main
+      - dev
+  - event: pull_request
+  - event: tag
+
+# （推荐）完整 clone（需要时）
+clone:
+  git:
+    image: woodpeckerci/plugin-git
+    settings:
+      depth: 0
+
+steps:
+  - name: lint-and-test
+    image: node:20
+    environment:
+      NODE_ENV: test
+    commands:
+      - node -v
+      - npm ci
+      - npm run lint
+      - npm test
+
+  # 用 buildx 构建并推镜像（示例，需在 UI 里创建对应 secrets）
+  - name: docker-build
+    image: quay.io/thegeeklab/wp-docker-buildx
+    privileged: true
+    when:
+      event:
+        - push
+        - tag
+      branch:
+        - main
+    settings:
+      repo: registry.example.com/myorg/myapp
+      tags: latest
+      username:
+        from_secret: docker_username
+      password:
+        from_secret: docker_password
+```
+
+要点：
+
+secrets 现在统一通过 environment/settings -> from_secret 注入，不再用旧的 secrets: 块（3.x 迁移规则）。
+“你的第一个流水线”示例 & from_secret 的写法，官方文档也有。
+上面用的 wp-docker-buildx 是常见的多架构镜像构建插件（需要 privileged: true）。
+
+多文件结构（文件夹 .woodpecker/）
+
+如果你想把 CI 拆开管理，就在仓库根新建目录：
+
+```bash
+.woodpecker/
+  ci.yaml       # 普通 CI
+  release.yaml  # 发布
+  gpu.yaml      # 需要 GPU 的任务（示例见下）
+```
+
+Woodpecker 会把每个 yml 当成一个独立 workflow 来跑。
+
+适合 90% 项目：push/PR 都跑、用 secrets、再给个 Docker 构建示例。
+
+### 增加agent
+
+外部/跨机器 agent 一律用 ci-agent.jmsu.top:443。
+
+ci.jmsu.top：Web UI + REST API 的域名（人用浏览器访问、OAuth 回调等）。不是 gRPC 入口。
+
+ci-agent.jmsu.top：gRPC（TCP） 的域名，你的 Traefik TCP 路由会把它转到 server 的 9000 端口——agent 该连这里。
+
+在你现在的架构里：
+
+内网/同 Compose 里的 agent → WOODPECKER_SERVER=woodpecker-server:9000（容器内直连）。
+
+跨机器/公网（或 tailnet）agent → WOODPECKER_SERVER=ci-agent.jmsu.top:443（走 Traefik TCP）。
+
+只要机器能连通 ci-agent.jmsu.top:443，并且你给了正确的 WOODPECKER_AGENT_SECRET，它就能注册成为 agent。
+
+（可选）如果 agent 在你的 tailnet 内，也可以直连 100.64.0.27:8419，那就把 WOODPECKER_GRPC_SECURE=false（因为这是你映射出来的明文 gRPC 端口）。
+
+#### GPU agent + GPU 流水线
+
+GPU Agent 的 docker-compose.yml（放在有 NVIDIA 显卡的那台机器上）
+
+```yaml
+services:
+  woodpecker-agent-gpu:
+    image: woodpeckerci/woodpecker-agent:latest
+    container_name: woodpecker-agent-gpu
+    restart: unless-stopped
+    environment:
+      WOODPECKER_SERVER=ci-agent.jmsu.top:443
+      WOODPECKER_GRPC_SECURE=true
+      WOODPECKER_GRPC_VERIFY=true
+      WOODPECKER_AGENT_SECRET=${WOODPECKER_AGENT_SECRET}
+      # 给 agent 打标签，供 workflow 定向调度
+      WOODPECKER_AGENT_LABELS=gpu=true,location=gpu-node-01,backend=docker
+      # 并发数（按需）
+      WOODPECKER_MAX_WORKFLOWS=2
+    volumes:
+      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
+```
+
+前置：这台 GPU 主机要装 NVIDIA Container Toolkit 并启用 Docker runtime：
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker。官方指引推荐这样配置。
+
+GPU 专用工作流（.woodpecker/gpu.yaml）
+
+```bash
+# 只有带 gpu=true 标签的 agent 会接单
+labels:
+  gpu: "true"
+
+when:
+  - event: push
+    branch:
+      - main
+      - dev
+  - event: manual
+
+steps:
+  - name: cuda-smoke
+    image: nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04
+    commands:
+      - nvidia-smi
+```
+
+要点：workflow 顶层的 labels 会作为调度选择器，只会派给拥有相同标签的 agent（你刚才在 GPU agent 用 WOODPECKER_AGENT_LABELS=gpu=true,... 打过标签）。
+
+## 3) 外部 Agent 使用示例
 
 在其他机器（非同一 docker 网络）的 agent：