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。
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。
pdf(生成PDF)、serve(启动服务)等命令适用于培训材料制作与展示场景,包括:
使用已发布的 Docker 镜像 🐳
拉取镜像:
shelldocker image pull zenika/sensei
创建 sensei 命令别名:
shellalias 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 🐳
克隆仓库并进入目录:
shellgit clone https://github.com/Zenika/sensei.git cd sensei
构建镜像:
shelldocker image build --tag zenika/sensei ./
创建别名(移除 --pull always 参数):
shellalias 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
shellnpm 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。
查看帮助
shellsensei --help
生成 PDF
进入训练材料目录(需包含 Slides/slides.json 和 Workbook/workbook.json):
shellcd /path/to/training-material
运行生成命令:
shellsensei pdf
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
进入训练材料目录:
shellcd /path/to/training-material
启动服务:
shellsensei serve
在浏览器中访问 http://localhost:8080/ 查看内容。
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。
采用 Markdown 格式编写。
ℹ 使用
<!-- toc -->可在指定位置插入目录。
安装依赖:
shellnpm i
运行 CLI(指向训练材料目录):
shellnpm start -- serve --material=./training-material
或启用热重载(需 Node.js 18.11+):
shellnpm run dev -- serve --material=./training-material
使用 Node.js 内置 test 模块(需 Node.js 18.3+):
运行所有测试:
shellnpm test
运行单个测试文件:
shellnpm test path/to/test/file.test.js
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:命令行工具代码使用 Prettier,提交前运行格式化:
shellnpm run prettier:write
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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