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段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。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。
交换机还在闪灯,业务群已经在刷「接口超时」:有人盯 top,有人翻 Nginx error.log,有人打开云控制台对账——故障窗口一拉长,排障就变成多端接力。想把主机、网络和应用收拢到一处,常见做法是各装 Agent / exporter,再拼告警脚本和值班 Wiki,规则散落、交接时版本也对不上。
书房那台 Windows 整天开着 Calibre:搜书、改标签、看系列,都得坐在那张桌子前。Kindle 还在等「发送到 Kindle」邮件;iPad 的文件 App 里一堆没封面、没作者的 epub。换一台笔记本,书库还留在旧硬盘。NAS 的下载目录把电子书和电影种子堆在一起,用文件管理器点开,没有「已读」,家人要借一本,只能再拷一遍 U 盘。
百度、阿里、115、天翼、迅雷……账号越开越多,客户端也越装越多:备份脚本要写一堆 SDK,媒体库又想「直接扫某个目录」,结果文件还是散在各个网盘里。商业聚合工具要么收费,要么数据要经第三方;纯 Web 列表类工具(如 AList)适合在线浏览,却未必能把云盘挂成宿主机上的真实目录。
开发机上改个表、查条慢 SQL,很多人习惯敲 mysql 客户端:换一台电脑就要重装命令行工具,还要记清主机、端口、证书路径。装 Navicat、DBeaver 等桌面客户端省事一些,但授权、版本对齐、多人共用同一套连接配置又是另一套成本;笔记本离岗、VPN 断线,库还在机房里,工具却跟人不跟服务器。
业务日志、埋点、指标堆成山,用传统行存库做聚合又慢又贵?ClickHouse 是开源列式 OLAP 数据库——专为实时分析设计,单机即可扛住大规模写入与聚合查询,数据落在你自己的服务器上。
Ubuntu 24.04 实测:轩辕镜像 Elastic 专属域名拉取 Elasticsearch / Logstash / Kibana 7.17.2,/data/elk Compose 一键启动,含 17 张截图与 FAQ。