如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址,或排查拉取失败等问题,请让 AI 先读规则再动手,只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可:
生成 docker pull、修改 compose 的 image,或排查拉取失败前,请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。国内用户首推 DeepSeek、元宝 AI 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。
该工具旨在收集项目中不同位置的Markdown(.md)文档,构建zip归档并上传至Fluid Topics门户,实现分散文档的集中管理与发布。
适用于需要将分散在项目各处的Markdown文档整合、分类并上传至Fluid Topics平台进行集中管理的场景,尤其适合技术文档团队进行文档发布与维护。
关于md2ft工具的详细工作原理,可参考官方文档。
基本运行命令
bashdocker run --rm -v /path/to/your/project:/app \ -e FLUID_TOPICS_URL="https://your-fluid-topics-portal.com" \ -e FLUID_TOPICS_API_KEY="your-api-key" \ fluidtopics/markdown-tool:latest
参数说明
-v /path/to/your/project:/app: 将本地项目目录挂载到容器内,工具会扫描该目录下的所有Markdown文件FLUID_TOPICS_URL: Fluid Topics门户的URL地址FLUID_TOPICS_API_KEY: 访问Fluid Topics的API密钥(需提前申请)工具通过Markdown文件中的元数据(如status: public或status: internal)区分内容类型,通过toc相关元数据定义目录结构。具体元数据格式可参考Markdown元数据规范。
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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不支持 push
manifest unknown
no matching manifest(架构)
invalid tar header(解压)
TLS 证书失败
DNS 超时
域名连通性排查
410 Gone 排查
402 与流量用尽
401 认证失败
429 限流
D-Bus 凭证提示
413 与超大单层
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