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freshworksstudio/bitbucket-pipelines
freshworksstudio
该镜像基于atlassian/default-image扩展，添加docker-compose、zip、python和awscli工具，用于Bitbucket Pipelines的CI/CD构建环境
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：freshworksstudio仓库类型：镜像最近更新：7 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
freshworksstudio/bitbucket-pipelines镜像说明
镜像概述
本镜像基于Atlassian官方默认镜像构建，补充了常用工具集，旨在满足Bitbucket Pipelines场景下的多样化构建需求，简化CI/CD流程中的环境配置。
核心功能
- 集成docker-compose：支持容器化应用的编排与部署
- 包含zip工具：实现文件压缩与解压操作
- 预装Python环境：支持Python脚本执行与依赖管理
- 内置awscli：方便与AWS云服务进行交互（如S3上传、ECS部署等）
使用场景
- Bitbucket仓库的自动化构建与测试流程
- 需要容器化部署的应用CI/CD pipeline
- 涉及AWS资源操作的云端交付场景
- 依赖Python脚本的自动化任务执行
配置说明
在Bitbucket仓库的bitbucket-pipelines.yml文件中指定本镜像作为构建环境即可：
yamlimage: freshworksstudio/bitbucket-pipelines pipelines: default: - step: script: # 验证工具版本 - docker-compose --version - python --version - aws --version # 执行自定义构建任务 - python build_script.py - zip -r output.zip dist/ - aws s3 cp output.zip s3://your-bucket/path/
注意事项
- 使用awscli时需提前配置AWS凭证（通过Bitbucket仓库的环境变量设置）
- 确保docker-compose操作所需的权限已正确配置
- 根据实际需求调整Python依赖版本（可通过pip安装额外包）
镜像拉取方式
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 bitbucket-pipelines 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/freshworksstudio/bitbucket-pipelines:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull freshworksstudio/bitbucket-pipelines:<标签>
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镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"