
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。
SchemaCrawler Action 是一个专为 GitHub Actions 设计的 Docker 镜像,用于在 CI/CD 流程中集成 SchemaCrawler 工具的功能。SchemaCrawler 是一款数据库模式发现和文档生成工具,该 Action 允许开发者在 GitHub 工作流中自动化执行数据库模式爬取、分析及文档生成等任务。
在 .github/workflows 目录下创建工作流文件(如 schemacrawler.yml):
yamlname: SchemaCrawler Action on: [push] jobs: schemacrawler: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v4 - name: Run SchemaCrawler Action uses: schemacrawler/SchemaCrawler-Action@main with: # 数据库连接配置 database-url: "jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb" database-user: "username" database-password: ${{ secrets.DB_PASSWORD }} # 输出配置 output-format: "markdown" output-file: "database-schema.md" # SchemaCrawler 命令选项 command: "schema" additional-options: "-loglevel=INFO"
| 参数名 | 描述 | 是否必填 |
|---|---|---|
database-url | JDBC 数据库连接 URL(如:jdbc:mysql://host:port/dbname) | 是 |
database-user | 数据库用户名 | 是 |
database-password | 数据库密码(建议通过 GitHub Secrets 传递) | 是 |
output-format | 输出文档格式(支持 markdown、html、text 等) | 否 |
output-file | 输出文件路径(相对于工作目录) | 否 |
command | SchemaCrawler 命令(如:schema、diagram、lint 等) | 否 |
additional-options | SchemaCrawler 额外命令行选项(如日志级别、过滤规则等) | 否 |
详细配置与高级用法请参考 GitHub 仓库:https://github.com/schemacrawler/SchemaCrawler-Action
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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