
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。
本镜像用于托管实验室挑战项目的Django应用,基于开源模板修改优化,支持通过Kubernetes集群部署,并使用KubeDB管理MySQL数据库,实现高可用、自动化运维和快速扩展能力。
提供以下API接口服务:
/scrape(GET方法):执行网页抓取操作,返回成功状态/api/clubs(POST方法):接收包含name(字符串)、description(字符串)、tags(字符串列表)的JSON数据,添加俱乐部信息并返回成功状态/ascii(GET方法):接收image-url参数(HTTP图片链接),返回该图片的ASCII艺术形式适用于实验室环境下的技术挑战项目,可用于数据采集实验、俱乐部信息管理系统原型、图片处理技术验证等场景,支持快速部署和集群化运维需求。
基于PennLabs的template-django模板修改,使用django-base仓库构建Docker镜像,需注意生产环境中静态文件服务的优化配置。
使用django-base仓库构建镜像,解决了原仓库未完成的部分功能,目前仍需优化生产环境静态文件服务问题。
通过k8s/labs-challenge.yaml部署文件在K3s集群中部署应用,支持自动复制、SSL配置和编排管理;集群可通过自动化部署文件快速重建。
使用KubeDB创建MySQL数据库(参考k8s/labs-mysql.yaml),从KubeDB生成的Secret中提取凭据,创建DATABASE_URL Secret并挂载到主部署中。
bashdocker run -d -p 8000:8000 docker.xuanyuan.run/pwpon500/labs_challenge
bashkubectl apply -f k8s/labs-challenge.yaml
bashkubectl apply -f k8s/labs-mysql.yaml
bash# 替换<your-database-url>为实际数据库连接地址 kubectl create secret generic db-url --from-literal=url=<your-database-url>
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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