开源协作

Yepally 致力于成为开源社区可以共建的公民科学基础设施,而不是一个封闭的私有平台。

我们承诺什么

1. 检测方法学公开 比色卡设计原理、对色算法的核心方法论、采样规范(SOP),会逐步以技术文档形式公开,让任何研究者都能重现我们的检测流程。

2. 脱敏数据集开放 经用户同意共享的检测数据,经严格脱敏处理后,会以研究友好格式公开。所有共享数据都遵循 GDPR 标准,并保留用户撤回权。

3. 算法代码逐步开源 通用模型算法 v1.0 的核心部分(色彩识别、空间换算、误差校准)按计划开源。具体节奏见 GitHub Org。

4. 治理流程透明 项目决策、版本计划、合作记录都在 GitHub Issues 与 Discussions 公开。我们相信公开的治理胜过私下的承诺。

时间线

• MVP 阶段(2026 Q2):网站与产品上线,开源章程草案公开
• v0.2-v0.3(2026 Q3):首批检测 SOP 文档与脱敏样本数据公开
• v1.x(2027+):核心算法仓库开放,接受外部 PR

怎么参与

| 你能做什么 | 怎么做 | | --- | --- | | 关注开源进度 | Star yepally-ai GitHub Org | | 方法论评审 | 在仓库 Discussions 板块就 SOP / 算法设计提出反馈 | | 代码贡献 | 仓库开放 PR 后,按 Contributing Guide 提交 | | 数据使用 | 通过 科研合作 申请数据集使用权 |

联系

任何关于开源协作的问题或建议,请发送邮件至 hello@yepally.org。

MVP 阶段 GitHub Org 主仓库逐步公开化,所有 yepally-ai 下的仓库默认走开源治理流程。