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。
OpenClaw(江湖人称"龙虾")绝对是其中的佼佼者。它不仅支持GPT-5.5、Claude Opus等几乎所有主流大模型,还能一键集成浏览器控制、文件操作、语音通话等强大功能。今天将完整的部署步骤和所有踩坑经验整理出来,新手照着做也能10分钟成功部署!
3.22版本曾推翻旧架构、重建底层基座:12项不兼容更新(Breaking Changes)、全新插件注册中心、30个安全补丁,这既是OpenClaw历史上规模最大的版本发布,也是问题暴露最多的一次。
本文给出一套经过验证的 OpenClaw 单机生产部署方案,覆盖安全、稳定性与可维护性设计。 内容包括: Docker Compose 生产配置规范 CPU / 内存限制的正确写法 健康检查与自动恢复 TLS 与反向代理配置 防火墙与访问控制 升级与备份建议 适用于中小规模生产环境的稳定运行场景。
本文偏向生产与工程实践,新手可跳过部分进阶章节(如CI/CD自动化、多阶段构建优化),优先掌握基础构建方法与核心规范。Docker镜像作为容器的“基石”,掌握镜像构建是玩转Docker的核心技能。本文先完成Docker环境搭建,再拆解4种构建方法与实战案例,同时补充**安全声明、生产规范与禁用场景**,适配个人开发、团队协作及准生产环境需求,帮助建立正确的技术认知与实践边界。
Alpine Linux就是为“容器化”而生的系统——它砍掉了传统Linux中冗余的组件(如图形界面、无用服务),只保留核心运行环境,同时又不缺必要的软件支持,因此成为Docker生态中最受欢迎的基础镜像之一。
本文介绍了通过Docker部署Python的全流程,包括从轩辕镜像查看、下载Python镜像(含多种拉取方式),到以快速部署、挂载本地项目、docker-compose管理三种方式部署容器,还涵盖安装第三方库、构建自定义镜像的进阶实践及常见问题解决办法。