
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。
音视频库分析与转码/重封装自动化
Tdarr V2是一个跨平台的条件转码应用,旨在自动化媒体库的转码/重封装管理,按需求处理媒体文件。通过设置媒体所需的编解码器、容器、语言等规则,可有效组织文件并提高设备兼容性。常见用途包括将h264视频转换为h265(hevc),节省40%-50%的存储空间。
应用形式为即点即运行的Web应用,包含两个核心组件:
系统采用模块化、并行化和可扩展性设计,可与Sonarr/Radarr等应用协同工作,每个媒体库可配置独立的转码设置、过滤器和调度计划。
1. Tdarr_Server部署
启动中央服务器,负责任务分发与节点管理:
bashdocker run -d \ --name tdarr_server \ -p 8265:8265 \ # WebUI访问端口 -p 8266:8266 \ # 节点通信端口 -v /path/to/server/config:/app/server/config \ # 配置文件目录 -v /path/to/server/logs:/app/server/logs \ # 日志目录 -v /path/to/media:/media \ # 媒体文件目录(按需挂载) --restart unless-stopped \ haveagitgat/tdarr:latest
2. Tdarr_Node部署
启动转码节点,连接服务器并执行任务:
bashdocker run -d \ --name tdarr_node \ -e "NODE_NAME=MyNode" \ # 节点名称(自定义) -e "NODE_SERVER_IP=tdarr_server" \ # 服务器IP或容器名称 -e "NODE_SERVER_PORT=8266" \ # 服务器通信端口 -e "NODE_CPU_THREADS=4" \ # CPU线程数(根据硬件配置调整) -v /path/to/node/config:/app/node/config \ # 节点配置目录 -v /path/to/node/logs:/app/node/logs \ # 节点日志目录 -v /path/to/media:/media \ # 需与服务器一致的媒体目录 --restart unless-stopped \ haveagitgat/tdarr:latest
http://服务器IP:8265登录管理界面典型插件栈配置(优化存储与兼容性):
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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