
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。
本镜像基于Debian系统构建,集成了Arm Embedded交叉编译工具链、gcc编译器和cmake构建工具,为Arm架构嵌入式设备的程序开发提供了开箱即用的交叉编译环境,避免用户在本地手动配置复杂的工具链依赖。
通过挂载本地项目目录到容器内,即可使用工具链进行编译。建议将本地项目目录映射到容器的/workspace目录,方便操作。
bashdocker run -v $(pwd)/my_arm_project:/workspace -it munshkr/gcc-arm-embedded bash
进入容器后,可执行以下命令进行编译:
bashcd /workspace cmake . make
yamlversion: '3' services: arm-compile: image: munshkr/gcc-arm-embedded volumes: - ./my_arm_project:/workspace command: bash -c "cd /workspace && cmake . && make"
执行docker-compose up即可完成编译任务。
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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