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zenika/sensei

zenika

Sensei是训练材料的编译器,用于生成PDF以及提供幻灯片和实验内容的Web服务,可替代zenika-formation-framework,支持通过Docker或Node.js运行。

2 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:zenika仓库类型:镜像最近更新:6 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

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。

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Sensei 镜像文档

镜像概述和主要用途

Sensei 是训练材料的编译器,主要用于生成 PDF 文档以及提供幻灯片和实验内容的 Web 服务,可替代 zenika-formation-framework。它提供命令行工具,支持通过 Docker 容器或 Node.js 环境运行,适用于培训材料的制作、展示与分发场景。

核心功能和特性

  • PDF 生成:将包含幻灯片(Slides)和工作手册(Workbook)的训练材料编译为 PDF 文件
  • Web 服务:提供幻灯片和实验内容的在线访问服务,支持本地浏览器预览
  • CLI 工具:通过命令行界面操作,支持 pdf(生成PDF)、serve(启动服务)等命令
  • 兼容性:支持 Reveal.js 幻灯片(含 Markdown、Highlight 等插件)和 Markdown 工作手册编写
  • 跨平台:可在 Docker 环境中运行,兼容 Windows(WSL2)、Linux 和 macOS 系统

使用场景和适用范围

适用于培训材料制作与展示场景,包括:

  • 培训讲师生成标准化的 PDF 培训手册
  • 在线展示培训幻灯片和实验指导内容
  • 培训材料开发者编写、预览和测试课程内容

详细的使用方法和配置说明

安装方式

使用已发布的 Docker 镜像 🐳

  1. 拉取镜像:

    shell
    docker image pull zenika/sensei
    
  2. 创建 sensei 命令别名:

    shell
    alias sensei='docker container run \
      --pull always \
      --interactive \
      --tty \
      --rm \
      --volume $(pwd):/$(basename $(pwd)) \
      --workdir /$(basename $(pwd)) \
      --publish ${SENSEI_PORT:-8080}:${SENSEI_PORT:-8080} \
      --env SENSEI_PORT \
      --cap-add=SYS_ADMIN \
      zenika/sensei'
    

⚠ 在 Docker 容器中运行时,--material 参数仅限工作目录的子目录。

⚠ 如需修改端口,使用以下方式:export SENSEI_PORT=9000; sensei(详见 https://github.com/Zenika/sensei/issues/147#issuecomment-***%EF%BC%89%E3%80%82

Windows 系统 Docker 使用注意事项

在 Windows 中使用 WSL2 运行 Docker 时,建议将文件存储在 Linux 文件系统(WSL2 内部),可通过 \\wsl$\(或 \\wsl.localhost\)从 Windows 访问。使用 VSCode 时,可通过 WSL 扩展 编辑文件。

⚠ 使用 Windows 文件系统时,培训内容修改后的热重载功能可能失效。 ⚠ 在 Git Bash 中使用时,需修改 --volume 和 --workdir 路径格式:--volume /$(pwd):/$(basename $(pwd)) --workdir //$(basename $(pwd)(避免路径错误)。

从源码构建 Docker 镜像 🐳

  1. 克隆仓库并进入目录:

    shell
    git clone https://github.com/Zenika/sensei.git
    cd sensei
    
  2. 构建镜像:

    shell
    docker image build --tag zenika/sensei ./
    
  3. 创建别名(移除 --pull always 参数):

    shell
    alias sensei='docker container run \
      --interactive \
      --tty \
      --rm \
      --volume $(pwd):/$(basename $(pwd)) \
      --workdir /$(basename $(pwd)) \
      --publish ${SENSEI_PORT:-8080}:${SENSEI_PORT:-8080} \
      --env SENSEI_PORT \
      --cap-add=SYS_ADMIN \
      zenika/sensei'
    

⚠ 同样适用上述 Docker 运行警告。

使用 Node.js 安装

shell
npm install --global https://github.com/Zenika/sensei

⚠ Yarn 可能存在缓存问题,导致更新失败,建议使用 npm。

使用方法

查看帮助

shell
sensei --help

生成 PDF

  1. 进入训练材料目录(需包含 Slides/slides.json 和 Workbook/workbook.json):

    shell
    cd /path/to/training-material
    
  2. 运行生成命令:

    shell
    sensei pdf
    
  3. 生成的 PDF 文件将保存在 pdf 目录下。

提供幻灯片和实验内容的 Web 服务

  1. 进入训练材料目录:

    shell
    cd /path/to/training-material
    
  2. 启动服务:

    shell
    sensei serve
    
  3. 在浏览器中访问 http://localhost:8080/ 查看内容。

材料编写指南

幻灯片

采用 Reveal.js 格式编写,支持 Reveal.js 文档 中的功能。已启用插件:Markdown、Highlight、Zoom、Notes、Math。

工作手册

采用 Markdown 格式编写。

ℹ 使用 <!-- toc --> 可在指定位置插入目录。

开发指南

运行

  1. 安装依赖:

    shell
    npm i
    
  2. 运行 CLI(指向训练材料目录):

    shell
    npm start -- serve --material=./training-material
    
  3. 或启用热重载(需 Node.js 18.11+):

    shell
    npm run dev -- serve --material=./training-material
    

测试

使用 Node.js 内置 test 模块(需 Node.js 18.3+):

  • 运行所有测试:

    shell
    npm test
    
  • 运行单个测试文件:

    shell
    npm test path/to/test/file.test.js
    

源代码结构

  • src/app:Web 应用源代码(嵌入训练材料)
  • src/build:Web 应用构建代码(含训练材料整合)
  • src/pdf:PDF 生成代码
  • src/cli:命令行工具代码

代码格式化

使用 Prettier,提交前运行格式化:

shell
npm run prettier:write

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 sensei 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/zenika/sensei:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull zenika/sensei:<标签>

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