
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。
snapkitchen/concourse-terraform镜像为Concourse CI提供一系列任务,用于编排Terraform操作,帮助用户在CI/CD流水线中自动化基础设施即代码(IaC)的部署与管理。该镜像通过Python库封装Terraform命令,简化状态管理、变量注入、后端配置等核心流程。
通过Concourse资源引用特定版本的镜像:
yamlresources: - name: concourse-terraform-image type: docker-image source: repository: snapkitchen/concourse-terraform tag: "1.5.0" # 替换为所需版本
通过参数传递Terraform变量:
yamltask: terraform-plan image: concourse-terraform-image file: concourse-terraform/tasks/plan.yaml params: TF_VAR_cluster_region: "us-east-1" TF_VAR_cluster_name: "my-cluster"
动态生成S3后端配置:
yamltask: terraform-apply image: concourse-terraform-image file: concourse-terraform/tasks/apply.yaml params: TF_BACKEND_TYPE: "s3" TF_BACKEND_CONFIG_bucket: "my-terraform-state-bucket" TF_BACKEND_CONFIG_key: "path/to/state.tfstate" TF_BACKEND_CONFIG_region: "us-east-1"
保存状态文件到输出目录:
yamltask: terraform-apply image: concourse-terraform-image file: concourse-terraform/tasks/apply.yaml outputs: - name: state-output-dir params: STATE_FILE_PATH: "state-input-dir/terraform.tfstate" # 加载现有状态
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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