t2fn/claude-abliterated
t2fn
t2fn/claude-abliterated Docker镜像优化Claude Code提示以提升token效率，预加载200+领域技能，支持并行子代理，助力高效完成编码、调试、研究等开发任务。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：t2fn仓库类型：镜像最近更新：22 小时前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
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。
claude-abliterated — 优化Claude Code提示与工具的Docker镜像
Claude Code默认系统提示包含30K+字符，导致每轮请求token成本高昂且响应缓慢。本镜像通过精简提示（降至约10K字符）、预加载领域技能、支持并行子代理等方式，大幅降低token消耗（缓存读取成本降低90%），同时减少不必要的规划往返，提升开发任务的聚焦度与效率。
核心功能
- 提示精简: 基于https://github.com/skrabe/lobotomized-claude-code将日常流程提示从30K+字符压缩至10K左右，去除无关规则，降低token成本。
- 预加载技能: 内置200+领域技能（前端设计、深度研究、代码审查、架构指导等），无需反复规划即可直接执行任务。
- 并行子代理: 默认启用并行工具调用，子代理独立运行，加速多任务处理。
- 模板与规则: 提供可复用代码模板和项目规则，规范开发行为。
- 多模型兼容: 支持Anthropic Claude、Ollama等模型，通过环境变量灵活配置。
使用场景
- 全栈开发: 快速生成API端点、前端组件等符合规范的代码。
- bug修复: 自动分析错误并生成修复方案，减少手动调试时间。
- 代码审查: 对代码差异进行多维度审查，支持直接应用修复。
- 深度研究: 通过DAG-based fan-out进行对抗性事实验证，并行获取信息。
- 单-shot任务: 适用于脚本、CI流水线等场景，快速输出结果。
配置说明
快速启动
bash# 基础启动（Anthropic API） cd $HOME/git/my-project docker run -u $(id -u):$(id -g) --rm -it -v $PWD:/workdir -e ANTHROPIC_API_KEY="你的API密钥" docker.xuanyuan.run/t2fn/claude-abliterated:latest # 使用Ollama docker run -u $(id -u):$(id -g) --rm -it -v $PWD:/workdir -e OLLAMA_MODEL=你的模型 docker.xuanyuan.run/t2fn/claude-abliterated:latest # Podman启动 podman run -u $(id -u):$(id -g) --userns=keep-id --rm -it -v $PWD:/workdir -e ANTHROPIC_API_KEY="你的API密钥" t2fn/claude-abliterated:latest
卷挂载
| 挂载点 | 用途 |
|---|---|
-v /path/to/code:/workdir | 工作目录，Claude Code默认读写此处文件 |
-v claude-ollama:/home/claudeuser/.ollama | Ollama模型库，跨容器缓存模型 |
-v claude-tweakcc:/home/claudeuser/.tweakcc | 精简提示与配置文件 |
GPU支持
bash# NVIDIA GPU docker run --rm -it --gpus all -e OLLAMA_MODEL=你的模型 -v claude-ollama:/home/claudeuser/.ollama docker.xuanyuan.run/t2fn/claude-abliterated:latest # AMD/Intel GPU docker run --rm -it --device /dev/dri -e OLLAMA_MODEL=你的模型 -v claude-ollama:/home/claudeuser/.ollama docker.xuanyuan.run/t2fn/claude-abliterated:latest
单-shot任务
bash# 直接传递提示 docker run ... t2fn/claude-abliterated:latest -p "编写JWT认证中间件" # 使用提示文件 docker run ... t2fn/claude-abliterated:latest -p -f PROMPT.md
商标与***声明
"Claude"和"Claude Code"是Anthropic, PBC的注册商标。本项目使用该名称仅为描述兼容产品，符合 nominative fair use原则，与Anthropic无关联。
开源信息
源码及贡献请访问: https://github.com/t2fn/claude-abliterated
镜像拉取方式
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 claude-abliterated 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/t2fn/claude-abliterated:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull t2fn/claude-abliterated:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"