
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
该镜像属于AutoPas-Dockerfiles项目,专门用于构建AutoPas库的代码覆盖率版本。通过此镜像,开发者无需在本地配置复杂依赖,即可快速生成代码覆盖率报告,分析测试用例对代码的覆盖情况,助力提升测试质量和代码可靠性。
1. 拉取镜像
从Docker Hub获取预构建的code-coverage镜像:
bashdocker pull autopas/buildenv:code-coverage
2. 构建代码覆盖率版本
挂载AutoPas源代码目录到容器,执行构建命令:
bashdocker run -v /path/to/autopas/source:/autopas -w /autopas autopas/buildenv:code-coverage \ sh -c "cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Coverage -G Ninja && ninja -C build"
/path/to/autopas/source:本地AutoPas源代码目录的绝对路径-DCMAKE_BUILD_TYPE=Coverage:启用代码覆盖率构建模式ninja -C build:使用ninja构建项目3. 生成覆盖率报告
构建完成后,使用gcovr生成HTML格式报告:
bashdocker run -v /path/to/autopas/source:/autopas -w /autopas/build autopas/buildenv:code-coverage \ gcovr --html --html-details -o coverage_report.html .
生成的coverage_report.html将保存在本地源代码的build目录,可通过浏览器查看详细覆盖率数据。
bashgcovr --xml -o coverage_report.xml .
bashdocker run -v /path/to/ccache:/root/.ccache -v /path/to/autopas/source:/autopas ...
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。




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