
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。
perl-perlanet-docker是一个预装了Perl运行环境和Perlanet工具的Docker镜像。Perlanet是一款基于Perl的RSS/Atom订阅源聚合工具,能够将多个订阅源内容整合为单一feed。本镜像旨在简化Perlanet的部署流程,用户可直接使用,无需手动配置Perl环境及安装Perlanet依赖。
假设镜像已构建并命名为perl-perlanet,可通过以下命令拉取(实际使用时需替换为正确的镜像仓库地址):
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/perl-perlanet
Perlanet需通过配置文件定义聚合规则,基本使用步骤如下:
准备Perlanet配置文件
创建本地配置文件(如perlanet_config.pl),示例内容:
perl# perlanet_config.pl示例 { title => 'My Aggregated Feed', url => 'http://example.com/feed', feeds => [ 'http://example.com/feed1.rss', 'http://example.com/feed2.atom', ], output => 'aggregated_feed.xml', }
运行容器
通过docker run命令启动容器,挂载本地配置文件到容器内,并指定Perlanet执行命令:
bashdocker run -v $(pwd)/perlanet_config.pl:/app/perlanet_config.pl docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/perl-perlanet perlanet /app/perlanet_config.pl
-v $(pwd)/perlanet_config.pl:/app/perlanet_config.pl:将本地配置文件挂载到容器内/app目录perlanet /app/perlanet_config.pl:执行Perlanet命令,使用挂载的配置文件生成聚合feedbashdocker run -v $(pwd)/config:/app/config -v $(pwd)/output:/app/output docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/perl-perlanet perlanet /app/config/perlanet_config.pl --output /app/output/aggregated_feed.xml
--verbose启用详细日志):
bashdocker run -v $(pwd)/perlanet_config.pl:/app/perlanet_config.pl docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/perl-perlanet perlanet --verbose /app/perlanet_config.pl
-v参数挂载对应文件到容器内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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务