
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。
markdown_pkgs是一个专为流水线环境设计的Docker镜像,包含生成markdown报告所需的全部软件包。该镜像提供标准化的运行环境,确保在各类流水线中能够可靠、一致地生成markdown格式报告,简化依赖管理流程。
拉取镜像后,可直接运行容器执行markdown报告生成任务:
bashdocker run --rm docker.xuanyuan.run/markdown_pkgs [markdown报告生成命令]
在流水线配置文件中指定该镜像作为运行环境,例如:
GitLab CI配置示例:
yamlgenerate_markdown_report: stage: report image: docker.xuanyuan.run/markdown_pkgs script: - python generate_report.py # 执行报告生成脚本 artifacts: paths: - report.md # 保存生成的markdown报告
Jenkins Pipeline配置示例:
groovystage('Generate Markdown Report') { agent { docker { image 'markdown_pkgs' reuseNode true } } steps { sh 'Rscript render_report.R' # 执行R语言报告渲染脚本 } post { always { archiveArtifacts artifacts: 'report.md', fingerprint: true } } }
如需添加额外依赖,可基于此镜像构建自定义镜像:
dockerfileFROM markdown_pkgs # 安装额外的Python包示例 RUN pip install pandas matplotlib # 安装额外的系统依赖示例 RUN apt-get update && apt-get install -y graphviz
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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