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62e74a0fb7
...
sgx
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| d484aa963a |
@@ -271,11 +271,11 @@ function sidebarCompiling(): DefaultTheme.SidebarItem[] {
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link: '/src/compile/why-distributed-compiling'
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},
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{
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text: 'CloudBuild分布式编译',
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text: 'CloudBuild',
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link: '/src/compile/cloudbuild'
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},
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{
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text: 'ShareBuild共享编译',
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text: 'ShareBuild',
|
||||
link: '/src/compile/sharebuild'
|
||||
},
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]
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@@ -1,13 +1,11 @@
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# CloudBuild私有云分布式编译系统
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## CloudBuild的适用场景
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对于大型开发团队，CloudBuild私有云分布式编译系统不仅可以通过分布式编译加速项目编译过程，而且有大量编译任务是相同的，分布式编译缓存可以避免重复编译，从而节约算力消耗，并进一步缩短项目编译时间。
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## CloudBuild QuickStart
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todo
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# 分布式编译系统CloudBuild
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## 为什么需要分布式编译？
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- 大型项目过长的编译耗时将会给开发、测试和调试都带来延迟，所以缩短大型项目的编译时间的分布式编译系统有重要意义
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- 使用分布式编译系统编译项目可以利用计算机集群提高编译效率，缩短项目编译时间
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||||
- 在实际开发时，同一个团队大量的编译任务时相同的。CloudBuild提供的编译缓存可以避免重复上传和重复编译，从而进一步加快编译效率
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## 总体架构
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### 系统总体架构
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||||
- Ninja：客户端，该机器上需要保存有完整的待编译项目源代码。
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@@ -1,24 +1,80 @@
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# 编译加速
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## 分布式编译
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## 分布式编译技术
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- [为什么需要分布式编译？](/src/compile/why-distributed-compiling)
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- [CloudBuild私有云分布式编译系统](/src/compile/cloudbuild)
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- [ShareBuild分布式共享编译工作站](/src/compile/sharebuild)
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- [以AOSP14项目为例ShareBuild分布式编译详细配置方法](/src/compile/sharebuild-aosp14.md)
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- 大型项目过长的编译耗时将会给开发、测试和调试都带来延迟，所以缩短大型项目的编译时间的分布式编译系统有重要意义
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||||
- 使用分布式编译系统编译项目可以利用计算机集群提高编译效率，缩短项目编译时间
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- 在实际开发时，同一个团队大量的编译任务时相同的。CloudBuild提供的编译缓存可以避免重复上传和重复编译，从而进一步加快编译效率
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### CloudBuild
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- Ninja：客户端，该机器上需要保存有完整的待编译项目源代码。
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- Action Cache：服务端缓存，主要保存编译任务的执行结果。
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- CAS Cache：服务端缓存，主要保存客户端上传的依赖文件，编译结果文件。
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||||
- Scheduler：任务调度器，将编译任务id分发到各个编译节点。
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||||
- Redis：主要存储具体的编译任务供编译节点领取执行，也可存储Action Cache和 CAS Cache中的内容加速编译。
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- MySQL：主要存储编译过程中的任务统计信息。
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- Executor：各个编译节点
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## AI编译器
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### ShareBuild
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CloudBuild主程序分为三个部分：Client、Server、Executor。
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- Client：运行在客户端，和用户对接，用于生成待执行的远程编译任务， 同时也作为本地编译节点执行本地任务。
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||||
- Server：运行在主服务器，主要用于连接各个编译节点，以及 将客户端上传的编译任务调度到与其连接的各个编译节点上。
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||||
- Executor：运行在编译节点，负责接收并执行编译任务，是编译任务真正执行的地方。
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todo
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### 系统分层结构
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## PGO/LTO编译性能优化
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todo
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## 运行原理与流程
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### 分布式编译原理
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### CloudBuild客户端
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CloudBuild客户端基于Ninja改造，有下面这些优势
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- 兼容使用Ninja编译的项目
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- 使用远程执行的方式提高编译时并发度
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- 使用编译缓存减少需要编译的任务数量
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### CloudBuild服务端
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- 使用远程执行的方法提高编译时并发度，实现了任务分发至远程节点同步执行
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||||
- 使用分布式任务调度提高任务调度效率和计算节点资源利用率，避免集中式调度的任务阻塞问题
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||||
- 使用编译缓存结合内容寻址存储技术减少网络传输量、避免重复上传与重复编译
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### CloudBuild优势
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||||
- 低成本：组成executor的机器不需要使用专门的高性能计算型机器，可使用多个平价的空闲机器
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||||
- 高效：CloudBuild实现分布式编译的功能，相比单机大大提升并发度
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||||
- 兼容Ninja：CloudBuild客户端基于Ninja改造，对于使用Ninja构建和可以转换为Ninja构建的项目不用额外修改构建清单
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### CloudBuild执行流程
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- 客户端: 生成远程任务->生成任务依赖->发送任务与依赖
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- 服务端：检查任务缓存->检查依赖完整性->调度任务
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- 编译结点：还原文件目录->还原文件目录->返回编译结果
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## AOSP和LLVM上的应用
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### LLVM上的应用效果
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### AOSP上的应用效果
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### CloudBuild硬件资源利用率
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4核CPU利用率:
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8核CPU利用率:
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16核CPU利用率:
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## CloudBuild使用方法
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### CloudBuild安装
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CloudBuild项目地址：https://gitee.com/cloudbuild888/cloudbuild.git
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### CloudBuild分布式编译
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LLVM项目地址：https://gitee.com/mirrors/LLVM.git
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@@ -1,125 +0,0 @@
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# 以AOSP14项目为例ShareBuild分布式编译详细配置方法
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## 编译环境准备
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### 安装 Sharebuild
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* 参与编译的同一个局域网内的A、B、C等所有节点上安装ninja2和sharebuild:
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```
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wget -c https://raw.githubusercontent.com/ninja-cloudbuild/ninja2/refs/heads/main/install.sh && chmod +x install.sh && sudo ./install.sh
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```
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||||
* 确保所有节点上均安装配置好了项目的编译环境，即所有节点上均能采用ninja成功单机编译项目。
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### 安装AOSP项目编译环境
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* 参与编译的同一个局域网内的A、B、C等所有节点上安装编译环境依赖:
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```bash
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# 安装核心开发工具和库
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||||
sudo apt-get install git-core gnupg flex bison build-essential zip curl zlib1g-dev gcc-multilib g++-multilib libc6-dev-i386 libncurses5 lib32ncurses5-dev x11proto-core-dev libx11-dev lib32z1-dev libgl1-mesa-dev libxml2-utils xsltproc unzip fontconfig
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# 安装Android 14所需的Java环境
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sudo apt-get install openjdk-17-jdk
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||||
# 确保Python 3环境正确安装
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sudo apt-get install python3 python3-pip
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||||
```
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||||
### 下载 AOSP 源码并执行单机编译
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||||
* 选择任一节点作为客户端节点，下载AOSP14源码:
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```bash
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mkdir ~/bin && curl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/git-repo > ~/bin/repo && chmod a+x ~/bin/repo
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||||
export PATH=~/bin:$PATH
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||||
repo init --depth=1 --partial-clone -u https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/AOSP/platform/manifest -b android-14.0.0_r2
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||||
repo sync -j16
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||||
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||||
cd android-14.0.0_r2
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||||
source build/envsetup.sh # 初始化环境
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||||
lunch aosp_arm-eng # 选择目标配置
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||||
make # 执行单机编译，编译成功后可以看到：
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||||
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||||
```
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||||
```
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||||
[19:20:05.430], pending/wanted: 4, ready: 1, running: 0
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||||
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||||
#### build completed successfully (02:26:51 (hh:mm:ss)) ####
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real 146m51.385s
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||||
user 1327m35.812s
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||||
sys 78m2.153s
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||||
root@lab1:/home/lab1/android-14.0.0_r2#
|
||||
```
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### 配置AOSP项目开启ShareBuild模式
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||||
* 将.sharebuild.yml 复制到 AOSP 根目录
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```
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||||
cd android-14.0.0_r2
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||||
cp /etc/ninja2/aosp14/.sharebuild.yml ./
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||||
```
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||||
* 进入AOSP14项目根目录，替换 AOSP 内部 ninja 为 android_ninja
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||||
```
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||||
cp /usr/bin/android_ninja prebuilts/build-tools/linux-x86/bin/ninja
|
||||
```
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||||
|
||||
* 开启ShareBuild模式，然后进行分布式编译。
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||||
项目根目录下创建ninja2.conf 文件如下即可开启ShareBuild模式：
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||||
```
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||||
sharebuid:true
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||||
```
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||||
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||||
* 在项目根目录下执行分布式编译
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||||
|
||||
```bash
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||||
su # 切换到 root 关闭沙箱
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||||
source build/envsetup.sh # 初始化环境
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||||
lunch aosp_arm-eng # 选择目标配置
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||||
make # 执行分布式编译，编译成功后可以看到：
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||||
```
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||||
* 客户端节点：
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||||
```
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||||
[ShareBuild] Command will be executed REMOTELY
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[ShareBuild] ----------------------------------------
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||||
[100% 130093/130093] Target vbmeta image: out/target/product/generic/vbmeta.img
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||||
stdout: , stderr:
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||||
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||||
[16:34:34.063], pending/wanted: 5, ready: 2, running: 0
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||||
#### build completed successfully (01:42:17 (hh:mm:ss)) ####
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||||
real 102m16.362s
|
||||
user 1074m56.673s
|
||||
sys 64m22.863s
|
||||
root@lab1:/home/lab1/android-14.0.0_r2#
|
||||
```
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||||
* 服务端节点sharebuild部分日志：
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```
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||||
{"severity":"INFO","timestamp":"2025-11-24T16:34:38.988708686+08:00","caller":"service/sharebuild_proxy.go:448","message":"Successfully cl
|
||||
eared environment on executor","component":"proxy","executor":"id:\"12D3KoowBsw2Lrs7FwKkmgrmRt3MYQgNzLa82vjK8tve8gQ95KTk\"ip:\"192.168.1.
|
||||
12\" port:39077 "}
|
||||
{"severity":"INFO","timestamp":"2025-11-24T16:34:38.99059505+08:00","caller":"runner/project_runner.go:463","message":"ProjectRunner free.
|
||||
.. ","component":"runner", "ReceivedtaskCount":0,"PreemptedTaskCount":33291}
|
||||
[worker-17]Stopping worker
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||||
[worker-24]Stopping worker
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```
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```
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make clean # 清除编译目标文件
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rm -r out # 清除编译产物
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```
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## 版权声明
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Copyright @ Mengning Software
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||||
梦宁软件（江苏）有限公司 版权所有
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@@ -1,74 +1,79 @@
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# ShareBuild分布式共享编译工作站
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## ShareBuild的适用场景
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||||
在同一局域网内工作的小型团队，ShareBuild以P2P共享架构将空闲算力贡献给团队其他成员，从而为每个团队成员提供编译加速效果。
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## ShareBuild QuickStart
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* 同一个局域网内的A、B、C等所有节点上安装ninja2:
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```
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||||
wget -c https://raw.githubusercontent.com/ninja-cloudbuild/ninja2/refs/heads/main/install.sh && chmod +x install.sh && sudo ./install.sh
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```
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* 启用ShareBuild的前置要求
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1. 所有节点上均安装配置好了项目的编译环境，即所有节点上均能采用ninja成功单机编译项目。
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<!--
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2. 选择任一节点上作为项目开发环境，项目中使用.devcontainer/devcontainer.json 配置了image镜像（示例如下），依次镜像创建的开发容器中能采用ninja成功单机编译项目。
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```
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{
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"name": "DevContainer",
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"image": "devstar.cn/devstar/DevContainer:latest" # 仅作示例，务必使用您已安装配置好项目编译环境的容器镜像！
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||||
}
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```
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||||
> 注意：以上两种方式二选一即可，第2种方式省掉了在其他节点上安装配置项目编译环境，但是首次ShareBuild模式分布式编译时其他节点会自动下载项目编译环境的容器镜像。
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-->
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||||
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||||
* 选择任一节点上作为项目开发环境，开启ShareBuild模式，然后进行分布式编译。
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项目根目录下创建ninja2.conf 文件如下即可开启ShareBuild模式：
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```
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sharebuid:true
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```
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这时使用ninja编译将自动进入ShareBuild模式分布式编译项目。
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> 如果直接使用ninja命令编译项目，也可以加上-s参数表示启用ShareBuild模式，示例如下：
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```
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ninja -s -r `realpath ../` #启动分布式编译，注意-r 指定项目根目录
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ninja -t clean #清除编译产物
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````
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* 对一些特殊项目的补充说明
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除以上常规的ShareBuild配置外，对于一些特殊项目需要做一些额外的配置，补充说明如下：
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## 使用ShareBuild编译Android开源项目（AOSP）
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除按照以上方法准备好编译环境和开启ShareBuild模式外，以AOSP14项目为例（[详细的配置方法](/src/compile/sharebuild-aosp14.md)），还需要替换ninja和准备.sharebuild.yml来过滤掉一些无法远程编译的命令，具体操作如下：
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```
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cp /usr/bin/android_ninja prebuilts/build-tools/linux-x86/bin/ninja
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cp /etc/ninja2/aosp14/.sharebuild.yml ./
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```
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||||
然后就可以单机编译一样使用make命令来分布式编译Android开源项目（AOSP）。
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||||
<!--
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## 使用ShareBuild编译鸿蒙开源项目（OpenHarmony）
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||||
todo
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-->
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## 参考链接
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* [以AOSP14项目为例ShareBuild分布式编译详细配置方法](/src/compile/sharebuild-aosp14.md)
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## 版权声明
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Copyright @ Mengning Software
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梦宁软件（江苏）有限公司 版权所有
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# 分布式编译系统ShareBuild
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## 为什么需要分布式编译？
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- 大型项目过长的编译耗时将会给开发、测试和调试都带来延迟，所以缩短大型项目的编译时间的分布式编译系统有重要意义
|
||||
- 使用分布式编译系统编译项目可以利用计算机集群提高编译效率，缩短项目编译时间
|
||||
- 在实际开发时，同一个团队大量的编译任务时相同的。CloudBuild提供的编译缓存可以避免重复上传和重复编译，从而进一步加快编译效率
|
||||
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||||
## 总体架构
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### 系统总体架构
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||||
- Ninja：客户端，该机器上需要保存有完整的待编译项目源代码。
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||||
- Action Cache：服务端缓存，主要保存编译任务的执行结果。
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||||
- CAS Cache：服务端缓存，主要保存客户端上传的依赖文件，编译结果文件。
|
||||
- Scheduler：任务调度器，将编译任务id分发到各个编译节点。
|
||||
- Redis：主要存储具体的编译任务供编译节点领取执行，也可存储Action Cache和 CAS Cache中的内容加速编译。
|
||||
- MySQL：主要存储编译过程中的任务统计信息。
|
||||
- Executor：各个编译节点
|
||||
|
||||
### 部署示意图
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||||
|
||||
CloudBuild主程序分为三个部分：Client、Server、Executor。
|
||||
- Client：运行在客户端，和用户对接，用于生成待执行的远程编译任务， 同时也作为本地编译节点执行本地任务。
|
||||
- Server：运行在主服务器，主要用于连接各个编译节点，以及 将客户端上传的编译任务调度到与其连接的各个编译节点上。
|
||||
- Executor：运行在编译节点，负责接收并执行编译任务，是编译任务真正执行的地方。
|
||||
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||||
### 系统分层结构
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## 运行原理与流程
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### 分布式编译原理
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### CloudBuild客户端
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||||
CloudBuild客户端基于Ninja改造，有下面这些优势
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||||
- 兼容使用Ninja编译的项目
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||||
- 使用远程执行的方式提高编译时并发度
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||||
- 使用编译缓存减少需要编译的任务数量
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||||
|
||||
### CloudBuild服务端
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||||
- 使用远程执行的方法提高编译时并发度，实现了任务分发至远程节点同步执行
|
||||
- 使用分布式任务调度提高任务调度效率和计算节点资源利用率，避免集中式调度的任务阻塞问题
|
||||
- 使用编译缓存结合内容寻址存储技术减少网络传输量、避免重复上传与重复编译
|
||||
|
||||
### CloudBuild优势
|
||||
- 低成本：组成executor的机器不需要使用专门的高性能计算型机器，可使用多个平价的空闲机器
|
||||
- 高效：CloudBuild实现分布式编译的功能，相比单机大大提升并发度
|
||||
- 兼容Ninja：CloudBuild客户端基于Ninja改造，对于使用Ninja构建和可以转换为Ninja构建的项目不用额外修改构建清单
|
||||
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||||
### CloudBuild执行流程
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||||
- 客户端: 生成远程任务->生成任务依赖->发送任务与依赖
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||||
- 服务端：检查任务缓存->检查依赖完整性->调度任务
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||||
- 编译结点：还原文件目录->还原文件目录->返回编译结果
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||||
## AOSP和LLVM上的应用
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||||
### LLVM上的应用效果
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### AOSP上的应用效果
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### CloudBuild硬件资源利用率
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4核CPU利用率:
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8核CPU利用率:
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16核CPU利用率:
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||||
## CloudBuild使用方法
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||||
### CloudBuild安装
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||||
CloudBuild项目地址：https://gitee.com/cloudbuild888/cloudbuild.git
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### CloudBuild分布式编译
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||||
LLVM项目地址：https://gitee.com/mirrors/LLVM.git
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@@ -1,11 +1,76 @@
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# 为什么需要分布式编译？
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大型项目过长的编译耗时给开发、调试、测试和CI/CD都带来延迟，缩短大型项目的编译时间是分布式编译系统的主要目标。
|
||||
- 大型项目过长的编译耗时将会给开发、测试和调试都带来延迟，所以缩短大型项目的编译时间的分布式编译系统有重要意义
|
||||
- 使用分布式编译系统编译项目可以利用计算机集群提高编译效率，缩短项目编译时间
|
||||
- 在实际开发时，同一个团队大量的编译任务时相同的。CloudBuild提供的编译缓存可以避免重复上传和重复编译，从而进一步加快编译效率
|
||||
|
||||
- 使用分布式编译系统编译项目可以利用计算机集群提高编译效率，缩短项目编译时间。
|
||||
- 在实际开发时，同一个团队有大量编译任务是相同的，分布式编译缓存可以避免重复编译，从而节约算力消耗并进一步缩短项目编译时间。
|
||||
## 总体架构
|
||||
### 系统总体架构
|
||||
|
||||
- Ninja：客户端，该机器上需要保存有完整的待编译项目源代码。
|
||||
- Action Cache：服务端缓存，主要保存编译任务的执行结果。
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||||
- CAS Cache：服务端缓存，主要保存客户端上传的依赖文件，编译结果文件。
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||||
- Scheduler：任务调度器，将编译任务id分发到各个编译节点。
|
||||
- Redis：主要存储具体的编译任务供编译节点领取执行，也可存储Action Cache和 CAS Cache中的内容加速编译。
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||||
- MySQL：主要存储编译过程中的任务统计信息。
|
||||
- Executor：各个编译节点
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|
||||
|
||||
### 部署示意图
|
||||
|
||||
CloudBuild主程序分为三个部分：Client、Server、Executor。
|
||||
- Client：运行在客户端，和用户对接，用于生成待执行的远程编译任务， 同时也作为本地编译节点执行本地任务。
|
||||
- Server：运行在主服务器，主要用于连接各个编译节点，以及 将客户端上传的编译任务调度到与其连接的各个编译节点上。
|
||||
- Executor：运行在编译节点，负责接收并执行编译任务，是编译任务真正执行的地方。
|
||||
|
||||
### 系统分层结构
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||||
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||||
## 运行原理与流程
|
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### 分布式编译原理
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### CloudBuild客户端
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CloudBuild客户端基于Ninja改造，有下面这些优势
|
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- 兼容使用Ninja编译的项目
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||||
- 使用远程执行的方式提高编译时并发度
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- 使用编译缓存减少需要编译的任务数量
|
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### CloudBuild服务端
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||||
- 使用远程执行的方法提高编译时并发度，实现了任务分发至远程节点同步执行
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- 使用分布式任务调度提高任务调度效率和计算节点资源利用率，避免集中式调度的任务阻塞问题
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- 使用编译缓存结合内容寻址存储技术减少网络传输量、避免重复上传与重复编译
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### CloudBuild优势
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- 低成本：组成executor的机器不需要使用专门的高性能计算型机器，可使用多个平价的空闲机器
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- 高效：CloudBuild实现分布式编译的功能，相比单机大大提升并发度
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- 兼容Ninja：CloudBuild客户端基于Ninja改造，对于使用Ninja构建和可以转换为Ninja构建的项目不用额外修改构建清单
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### CloudBuild执行流程
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- 客户端: 生成远程任务->生成任务依赖->发送任务与依赖
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- 服务端：检查任务缓存->检查依赖完整性->调度任务
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- 编译结点：还原文件目录->还原文件目录->返回编译结果
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## AOSP和LLVM上的应用
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### LLVM上的应用效果
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### AOSP上的应用效果
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### CloudBuild硬件资源利用率
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4核CPU利用率:
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8核CPU利用率:
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16核CPU利用率:
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## CloudBuild使用方法
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### CloudBuild安装
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CloudBuild项目地址：https://gitee.com/cloudbuild888/cloudbuild.git
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### CloudBuild分布式编译
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LLVM项目地址：https://gitee.com/mirrors/LLVM.git
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@@ -1,3 +1,5 @@
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# DevStar AI+ DevOps
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DevStar AI+ DevOps 是一个完整的AI驱动研发平台解决方案，通过集成 DevStar平台、代码大语言模型、Gitea MCP Server和 AI Code Tools（Cursor、Claude Code、iFlow等），为开发者提供智能化研发支撑体系。
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@@ -17,8 +19,7 @@ sudo devstar start
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### 二、Ollama私有部署代码大模型
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> 如您使用第三方大模型开放API可以跳过这一部分。
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> 比如从[智谱AI开放平台](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) 上注册申请并添加新的API Key，以Claude Code为例URL使用https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
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> 如您使用第三方API及Token，比如从http://xxx 注册申请，可以跳过这一部分。
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Ubuntu-20.04下完成安装：
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```
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@@ -95,7 +96,6 @@ DevStar代码托管平台中项目设置、用户设置和后台管理中都可
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```
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{
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"mcp": {
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"inputs": [
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{
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"type": "promptString",
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@@ -118,20 +118,26 @@ DevStar代码托管平台中项目设置、用户设置和后台管理中都可
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"docker.gitea.com/gitea-mcp-server"
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],
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"env": {
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"GITEA_HOST": "--host http://172.16.94.26",
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"GITEA_HOST": "http://172.16.94.26",
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"GITEA_ACCESS_TOKEN": "${input:gitea_token}"
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}
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}
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}
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}
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}
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```
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#### 配置AI IDE/CLI使用私有大模型及MCP Server
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* Copilot，简要文字描述，不要上太多图，可以提供官方配置链接
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* Cursor
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* Continue
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* Copilot，点击提示框里的“管理模型”，选择ollama；将mcp配置添加到 .vscode/mcp.json下
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* Cursor，不支持私有模型，需要本地部署后做代理；点击Cursor Settings -> Tools & MCP
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-> New MCP Server 将mcp配置添加到mcp.json中
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* Continue，点击Add Chat model，Provider选择ollama；设置->Tools->MCP Servers配置yaml文件
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也可以将cursor的json文件放到.continue/mcpServers/mcp.json中
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* ...
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## 🚀 DevStar AI+ DevOps演示
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@@ -142,20 +148,33 @@ DevStar代码托管平台中项目设置、用户设置和后台管理中都可
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使用ai-develops项目模板创建项目
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todo
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配置mcp.json的GITEA_HOST和GITEA_ACCESS_TOKEN
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### AI生成代码
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todo
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### 提交PR
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todo
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### AI Code Review
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todo
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设置工作流相关变量
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### 合并PR
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todo
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BIN
src/devstar/code-review.png
Normal file
BIN
src/devstar/code-review.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 65 KiB |
BIN
src/devstar/code.png
Normal file
BIN
src/devstar/code.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 100 KiB |
BIN
src/devstar/feature-2.png
Normal file
BIN
src/devstar/feature-2.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 121 KiB |
BIN
src/devstar/feature.png
Normal file
BIN
src/devstar/feature.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 34 KiB |
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Normal file
BIN
src/devstar/issue.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 45 KiB |
BIN
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Normal file
BIN
src/devstar/mcp.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 115 KiB |
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Normal file
BIN
src/devstar/ollama-llm.png
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 18 KiB |
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Normal file
BIN
src/devstar/port.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 13 KiB |
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Normal file
BIN
src/devstar/pr.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 160 KiB |
BIN
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Normal file
BIN
src/devstar/review.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 21 KiB |
BIN
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Normal file
BIN
src/devstar/template.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 17 KiB |
BIN
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Normal file
BIN
src/devstar/vars.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 65 KiB |
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