
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。
Compressarr是一个与Radarr和Sonarr集成的媒体压缩工具,通过FFmpeg对媒体库项目进行重新压缩。它支持自定义压缩选项或自动计算参数,能够在保持视频质量的同时优化文件大小,且作业会记住过滤条件而非具体文件,便于后续处理新匹配的媒体文件。
1. 配置Radarr/Sonarr连接
在选项页面输入Radarr/Sonarr的URL和API密钥,建立连接。
2. 创建过滤器
在Radarr/Sonarr页面通过顶部下拉选项选择过滤条件,或双击列标题按列过滤,保存并命名过滤器。
3. 定义FFmpeg预设
在FFmpeg页面创建预设:
4. 创建作业
在作业页面创建作业:
Base文件夹
Destination文件夹
需映射与Radarr/Sonarr相同的媒体卷,确保路径一致性。对于NVIDIA CUDA支持,需指定GPU设备ID。
示例Docker Run命令:
bashdocker run -d \ --name=compressarr \ -v /path/to/config:/config \ -v /path/to/media:/media \ # 与Radarr/Sonarr相同的媒体卷映射 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \ # 仅NVIDIA版本需要,指定GPU ID(参考NVIDIA容器工具包文档) --restart unless-stopped \ ofark/compressarr
应用启动时会自动下载最新版本的FFmpeg
所有用户配置通过UI完成,高级配置文件位于/config目录(Docker环境):
压缩过程会重建视频文件,启用自动导入时可能覆盖现有文件(取决于Radarr/Sonarr的设置)。建议先测试输出效果,确认满足需求后再启用自动导入功能。
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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