
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。
本镜像整合了两个开源项目:Don Melton维护的Ruby版视频转码脚本video_transcoding(替代其不再维护的Bash脚本),以及tested-transcoder提供的自动化接口,实现视频转码流程的自动化管理。
video_transcoding的转码能力,保留tested-transcoder的自动化流程适用于个人媒体库视频格式转换、批量视频压缩优化等需要自动化转码的场景。
/media/transcoder路径input:存放待转码的原始视频文件output:存放转码完成的视频文件completed-originals:归档已完成转码的原始文件work:转码过程中的临时工作目录bashdocker run -v ~/Video/transcoder:/media/transcoder malramsay/transcoder
将本地~/Video/transcoder目录挂载到容器,启动后即可将待转码文件放入input目录,等待自动转码完成。
===FULL_DESC===
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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