
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 https://github.com/pmatos/dev-scripts 项目构建,将Clang的scan-build静态分析工具与Z3定理证明器集成,旨在提供增强的代码静态分析能力。通过结合Z3的逻辑推理能力,该镜像能够更精确地检测代码中的潜在缺陷、逻辑错误和安全漏洞,适用于需要深度代码分析的开发场景。
scan-build的全部静态分析功能,支持C/C++代码的语法检查、内存泄漏检测、未定义行为识别等bash# 基本语法:挂载代码目录并执行分析 docker run -v /path/to/your/code:/code docker.xuanyuan.run/pmatos/scan-build-z3 scan-build [build-command] # 示例:分析Makefile项目 docker run -v /home/user/project:/code docker.xuanyuan.run/pmatos/scan-build-z3 scan-build make -C /code # 示例:分析CMake项目 docker run -v /home/user/project:/code docker.xuanyuan.run/pmatos/scan-build-z3 scan-build cmake --build /code/build
| 参数/选项 | 说明 |
|---|---|
-v /path/to/code:/code | 将本地代码目录挂载到容器内的/code路径 |
scan-build | 启动静态分析工具的命令 |
[build-command] | 项目构建命令(如make、cmake --build等),需与项目构建系统匹配 |
--help | 查看scan-build工具的完整选项(如指定输出目录、分析级别等) |
指定分析输出目录
bash# 将分析报告输出到本地目录 docker run -v /path/to/code:/code -v /path/to/reports:/reports docker.xuanyuan.run/pmatos/scan-build-z3 scan-build -o /reports make -C /code
调整分析严格程度
bash# 启用更严格的分析模式(增加警告级别) docker run -v /path/to/code:/code docker.xuanyuan.run/pmatos/scan-build-z3 scan-build -enable-checker alpha.core.BoolAssignment make -C /code
yamlversion: '3' services: scan-build: image: docker.xuanyuan.run/pmatos/scan-build-z3 volumes: - ./code:/code - ./reports:/reports command: scan-build -o /reports make -C /code
运行命令:docker-compose up,分析报告将生成在./reports目录下。
make、ninja或自定义脚本)-e参数传递(如-e CFLAGS="-O2")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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务