
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。
本镜像为CSE141l课程提供开发环境,支持搭建Packet实验室评分服务器及Gradescope自动评分器,用于实现学生作业的自动化评分流程。
packet_server_setup.sh,快速配置评分工具链;grade_submission.sh脚本执行作业评分,调用实验仓库中的make pcm_submission目标;在新服务器上下载并运行初始化脚本:
bash# 进入容器后执行 packet_server_setup.sh
设置环境变量指定学生和实验信息:
bashexport STUDENT_ID="学生GitHub ID" export STUDENT_REPO="学生作业仓库地址" export INSTRUCTOR_ID="教师GitHub ID" export LAB_REPO="实验仓库地址" # 实验仓库需基于CSE141pp_Example_Lab_1(含make pcm_submission目标)
使用评分脚本处理作业:
bash# 建议从/root目录运行 grade_submission.sh # 结果保存至/root/lab/submission/result.out
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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