mlrun/mlrun：README 来源编辑指南

mlrun/mlrun 的 README 将项目描述为"MLRun is an open source MLOps platform for quickly building and managing continuous ML applications across their lifecycle. MLRun integrates into your development and CI/CD environment and automates the delivery of production data, ML"。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"Using MLRun"下的说明是：MLRun is an open source AI orchestration platform for quickly building and managing continuous (gen) AI applications across their lifecycle.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"Gen AI tasks"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：README 没有列出这一项具体能力。。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：README 没有列出这一项具体能力。。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Using MLRun"等段落中。可确认的线索包括：This page explains how MLRun addresses the gen AI tasks.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： README 没有给出可直接复制的安装命令。 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"Gen AI tasks"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Using MLRun"段落提到：See the supported data stores, development tools, services, platforms, etc., supported by MLRun's open architecture in https://docs.mlrun.org/en/stable/ecosystem.html.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：README 没有列出这一项具体能力。。

README 能确认的限制比宣传页面更重要。当前来源没有证明mlrun/mlrun具备固定的兼容矩阵、服务等级、性能基准或长期支持承诺。README 只明确写到"Use MLRun to develop, scale, deploy, and monitor your AI model across your enterprise. The gen AI development workflow section describes the different tasks and stages in detail."。这类未知项应在选型记录里列为待验证事项，而不是被改写成肯定句。