
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。
这是一个包含jq工具的最小化Docker容器,旨在为无法本地安装jq的环境提供便捷的jq功能。通过容器化方式运行jq,可在远程脚本或受限制环境中处理JSON数据,使用完毕后自动清理容器,避免系统残留。
--rm参数,命令执行后自动删除容器通过docker run命令直接调用容器执行jq操作,需通过管道输入JSON数据:
bash# 示例:处理docker inspect输出的JSON数据 docker inspect <容器ID> | docker run -i --rm nimmis/jq .[0]
为简化使用,可创建别名将容器命令映射为本地jq命令:
bashalias jq='docker run -i --rm nimmis/jq'
创建别名后,可像使用本地jq一样处理JSON数据:
bash# 示例:查看镜像的标签信息 docker inspect nimmis/jq | jq .[0].Config.Labels
输出结果:
json{ "maintainer": "nimmis <***>", "org.label-schema.build-date": "2017-01-29T20:40:38Z", "org.label-schema.docker.dockerfile": "/Dockerfile", "org.label-schema.name": "jq bundled in a container", "org.label-schema.url": "[***]", "org.label-schema.vcs-ref": "28dac05", "org.label-schema.vcs-url": "https://github.com/nimmis/docker-jq.git" }
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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