Day 20拥抱开源 —— GitHub 仓库建设与 Release 发布今日目标源码级合规在本地初始化 Git 仓库编写严谨的.gitignore规则防止敏感信息泄露。门面建设撰写极具专业极客风的README.md(包含 PEAK 架构图、严谨的安装指引、功能特性清单)。发布将全部代码推送至 GitHub发布闪亮的 v1.0 Release 版本供全球开发者克隆与下载。 第一部分本地 Git 初始化与严谨的.gitignore虽然我们在 Day 19 使用tar命令排除了隐私目录但在通过 Git 进行版本控制时如果没有配置好屏蔽规则你的真实 API Key 依然会被git add .连锅端并推送到公网请打开你的终端进入插件根目录cd/opt/splunk/etc/apps/TA-peak-llm-analyzer1. 初始化 Git 仓库gitinit2. 创建.gitignore文件vi.gitignore进入vi后输入:set paste开启防干扰模式按i粘贴以下规则# # PEAK AI Hunter - Security Splunk Ignores # # 1. 绝对禁止提交的本地隐私目录与配置 local/ metadata/local.meta *.conf.spec.bak # 2. Python 缓存与编译垃圾 __pycache__/ *.py[cod] *$py.class *.so # 3. 操作系统环境文件 .DS_Store Thumbs.db # 4. 打包生成的 Release 文件 (避免仓库体积暴增) *.spl *.tar.gz保存并退出 (Esc-:wq)。有了这个文件你就可以放心大胆地执行全量提交了。 第二部分撰写极客风的README.md开源项目的README.md就是产品的灵魂。一个优秀的 README 必须包含动态徽章、核心特性、架构说明以及傻瓜式的安装指引。在插件根目录创建 README 文件viREADME.md将以下英文/国际化视角的模板粘贴进去这正是你在教程一开始所见到的顶级排版# Splunk PEAK AI Threat Hunter     An enterprise-grade Splunk Add-on that transforms your SOC into an autonomous Threat Hunting operation center based on the **PEAK Framework** (Prepare, Execute, Act). ## ✨ Core Features * **Autonomous Reasoning**: Dynamically generates ABLE hypothesis and multi-round drill-down SPL queries. * **FinOps Tracking**: Granular tracking of LLM API token consumption and financial costs per hunt. * **Executive Dashboard**: A dark-themed, pure XML dashboard displaying real-time risk scores and automated hunting trajectories. * **Bulletproof Architecture**: Built-in context truncation, hallucination safeguards, and robust cross-phase data validation. ## Installation Guide 1. Go to the [Releases](https://github.com/YourGitHubName/TA-peak-llm-analyzer/releases) page and download the latest TA-peak-llm-analyzer-1.0.x.spl package. 2. In your Splunk Web UI, navigate to **Manage Apps** - **Install app from file**. 3. Upload the .spl file and restart Splunk if prompted. 4. Navigate to the Apps **Configuration** page to securely enter your LLM API Key and Base URL. ## Contribution Contributions are highly welcome! Please ensure you do not commit any files within the local/ directory. Submit your Pull Requests to the main branch.保存并退出 (Esc-:wq)。 第三部分推送至 GitHub 与发布 v1.0 Release现在代码合规且文档齐备是时候向世界宣告你的成果了。1. 提交本地代码gitadd.gitcommit-mfeat: Initial release of PEAK AI Hunter v1.0 with robust architecture and executive dashboard2. 关联并推送至远程仓库在浏览器中登录你的 GitHub新建一个名为TA-peak-llm-analyzer的公开仓库不要勾选初始化 README。然后在终端执行(注意请将YourGitHubName替换为你真实的 GitHub 用户名)gitbranch-Mmaingitremoteaddorigin https://github.com/YourGitHubName/TA-peak-llm-analyzer.gitgitpush-uorigin main3. 发布闪亮的 v1.0 Release代码推送到 GitHub 后打开你的 GitHub 仓库页面点击右侧的Releases然后点击Draft a new release。Tag version: 输入v1.0.0。Release title: 输入PEAK AI Hunter v1.0.0 - Enterprise Edition。Description: 简述本次发布包含的自动化引擎、FinOps 统计和高级大屏特性。Attach binaries: 将我们在 Day 19 打包生成的TA-peak-llm-analyzer-1.0.0.spl文件拖拽上传到这里点击底部的Publish release按钮。 Day 20 结语当你在 GitHub 上看到那个带有.spl附件的绿色 Release 徽标时你已经完成了一次真正的产品化交付。你的代码不再是孤芳自赏的实验品而是全球 Splunk 开发者和安全工程师都可以一键下载、安装的强大开源资产。最后一步也是最艰难的一步。明天我们将迎来本教程的最终章——Day 21进军殿堂 —— Splunkbase 上架与 AppInspect 认证。我们将直面 Splunk 官方的底层代码审计完成敲钟上市的最后冲刺