
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。
openrmf-msg-score是OpenRMF工具的消息微服务,专注于处理清单(checklist)的保存、更新和删除事件以生成评分。该服务监听特定的NATS消息主题,根据事件类型执行相应操作,并基于类中的Linq查询逻辑完成评分数据的保存或更新。
适用于OpenRMF工具生态中需要实时响应清单事件并自动生成评分的场景,例如:
依赖库安装:
bashdotnet add package NATS.Client dotnet restore # 拉取所有依赖库
使用Docker启动NATS服务器(2.1.2版本):
bashdocker run --rm --name nats-main -p 4222:4222 -p 6222:6222 -p 8222:8222 nats:2.1.2-linux
说明:默认配置为内存运行模式,不包含流处理功能(需单独部署)。
bash~/mongodb/bin/mongo 'mongodb://root:myp2ssw0rd@localhost'
javascriptuse admin db.createUser({ user: "openrmfscore", pwd: "openrmf1234!", roles: ["readWriteAnyDatabase"] });
javascriptuse openrmfscore db.createCollection("Scores");
bashmake build # 构建镜像 make latest # 标记为latest版本
连接评分数据库:
bash~/mongodb/bin/mongo 'mongodb://openrmfscore:openrmf1234!@localhost/openrmfscore?authSource=admin'
查看所有评分数据:
javascriptdb.Scores.find();
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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