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AI玩家必备：Docker快速部署AiShort，实现提示词一键管理

# 一、AiShort介绍 ## 1.1 AiShort简介 > `AiShort`（ChatGPT Shortcut）是一个无需注册即可立即使用的精选AI提示词库，旨在帮助用户通过智能搜索和一键复制功能，快速找到并应用适用于各种场景的专业提示词。 ## 1.2 AiShort主要特点 - **一键使用**：提供经过筛选的专业提示词，支持一键复制即刻使用。 - **智能搜索**：结合标签过滤与关键词检索，帮助用户快速定位所需提示词。 - **多语言支持**：涵盖18种语言的提示词翻译，并支持以母语进行回复。 - **免登即用**：无需注册账号，用户可直接开始使用核心功能。 - **个人收藏**：登录后支持保存常用提示词，并提供拖拽排序与自定义标签管理。 - **自定义创作**：允许用户创建、编辑及管理专属的个人提示词库。 - **社区互动**：具备提示词分享与投票功能，促进社区内容的共建与筛选。 - **数据导出**：支持将所有个人提示词备份为JSON格式文件。 - **灵活登录**：提供密码、Google账号及无密码邮件链接等多种登录方式。 # 二、本次实践规划 ## 2.1 本地环境规划 > 本次实践为个人测试环境，操作系统版本为 Ubuntu 24.04.2 LTS。 |hostname|IP地址 |操作系统版本 |Docker版本 |部署项目|备注| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |jeven|192.168.3.88 |Ubuntu 24.04.2 LTS|28.5.0 |AiShort|——| ## 2.2 本次实践介绍 > 1.本次实践部署环境为个人测试环境，生产环境请谨慎； > 2.在Docker环境下部署AI提示词管理工具AiShort。 # 三、本地环境检查 ## 3.1 检查Docker服务状态 > 检查Docker服务是否正常运行，确保Docker正常运行。 ``` root@jeven:~# systemctl status docker ● docker.service - Docker Application Container Engine Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/docker.service; enabled; preset: enabled) Active: active (running) since Thu 2026-02-05 00:27:40 CST; 1s ago TriggeredBy: ● docker.socket Docs: https://docs.docker.com Main PID: 841698 (dockerd) Tasks: 65 Memory: 73.5M (peak: 77.1M) CPU: 975ms CGroup: /system.slice/docker.service ``` ## 3.2 检查Docker版本 > 检查Docker版本 ``` root@jeven:~# docker -v Docker version 28.5.0, build 887030f ``` ## 3.3 检查docker compose 版本 > 检查Docker compose版本，确保2.0以上版本。 ``` root@jeven:~# docker compose version Docker Compose version v2.39.4 ``` # 四、拉取AiShort镜像 > 下载AiShort镜像，执行以下命令： ``` docker pull ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:4.0.8 ``` ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/1c116eb30d33e61075b665287108606c.png) # 五、部署AiShort服务 ## 5.1 创建部署目录 - 创建部署目录 ``` mkdir -p /data/aishort && cd /data/aishort ``` ## 5.2 创建Anchor容器 > （可选）如果使用docker-cli方式部署，可参考以下命令。 ``` docker run -d \ --restart unless-stopped \ --name chatgpt-shortcut \ -p 6600:3000 \ ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:4.0.8 ``` > 新建及编辑docker-compose.yaml文件，宿主机映射端口可自行设置，注意防止端口冲突。 ``` vim docker-compose.yaml ``` ``` services: docsify: image: ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:4.0.8 container_name: chatgpt-shortcut restart: always ports: - "6600:3000" ``` ## 5.3 创建AiShort容器 > 执行以下命令，创建AiShort容器。 ``` docker compose up -d ``` ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/1832191de978e6c652d8b392c58767b5.png) ## 5.4 查看AiShort容器状态 > 检查AiShort容器运行状态，确保AiShort容器正常启动。 ``` root@jeven:/data/aishort# docker compose ps NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS chatgpt-shortcut ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:4.0.8 "/docker-entrypoint.…" docsify 3 minutes ago Up 3 minutes 80/tcp, 0.0.0.0:6600->3000/tcp, [::]:6600->3000/tcp ``` ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/abdac51892c24a8d14a66c094532f9b7.png) ## 5.5 检查AiShort容器日志 > 检查容器运行日志，确保AiShort服务正常运行。 ``` docker compose logs ``` ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/7c1a4a7609e943d7e5632daf63aed730.png) # 六、访问AiShort服务 ## 6.1 访问AiShort初始页 > 浏览器地址： `http://:6600`，访问AiShort初始页。如果无法访问，请确保宿主机的防火墙已关闭或已放行相关端口，对于云服务器还需配置相应的安全组规则。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/b33ecc5f15be70e042c1a45d4d0d7176.png) ## 6.2 注册与登录 > 自行注册账号密码后，点击确认“注册”。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/90f036ecf3f67918d993baa8a1774970.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/364f2680be5beeb2b8579d22412f7cdb.png) ## 6.3 自定义提示词 > 在自由的题词库中，可以点击收藏选项，收藏到个人收藏夹中。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/92ba8b48e32bd78f467a963b4d44c5d5.png) > 也可以自行添加提示词，如下所示： ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/9e0bd4d37c2dab87a73e998af861f63c.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/4995888/5b9980fe40c6f7d74e30950dd3e18957.png) # 七、总结 > 本次实践成功利用Docker容器化技术，将AiShort提示词管理工具无缝集成至本地服务器，实现了零依赖的快速部署。通过隔离的运行环境，不仅确保了服务的高可用性与数据安全性，还极大简化了后续的版本迭代与维护流程。借助其强大的多语言支持与自定义管理功能，个人AI工作流的效率得到了显著提升，让优质提示词的积累与复用变得触手可及。这一轻量级解决方案为构建个性化的智能助手生态奠定了坚实基础，充分展现了自托管服务在提升生产力方面的巨大潜力。
2026-08-26
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边缘计算或将吞掉云计算，玩家们各怀心事谁会胜出？

【金融特辑】光大银行科技部DBA女神带你从0到1揭秘MGR 边缘计算已成为物联网的重要趋势。最近Micron/Forrester的调查证实了这一趋势：在未来三年中，53%的人认为应该通过边缘计算处理分析复杂的数据集。因此，有人大胆预测，“边缘计算将吞掉云”。 边缘计算备受推崇的原因是其解决了工业物联网实现中的一些关键性问题。通过处理大量的传感器数据，边缘计算可以降低网络上的数据传输成本以及云数据的存储成本。 边缘计算还可以分析和过滤传感器侧的数据，只将相关的数据发送到云。许多工业物联网都需要亚秒级的响应才能保证安全性以及关键和精准的操作。 工业物联网的安全和隐私要求也推动了边缘计算的需求，工厂和关键性的基础设施可以利用边缘设备来保护关键的工业流程和设备免受网络连接的直接影响。 同样，这些机器生成的数据通常都是私有且机密的数据，而边缘计算能够将敏感信息保留在工厂内。最后，边缘计算还可以实现自主操作。 许多工业操作都不能只因为网络连接问题立即停止。然而，无论网络连接的情况如何，边缘计算都可以保证设备和工厂的正常运转。 物联网云提供商 物联网云提供商的边缘解决方案重点在于为客户提供一体化的整体解决方案，包括设备、边缘和云。他们的工作可以让客户更轻松地构建、部署和管理与其云平台连接的物联网设备。 对于很多希望快速推出新产品的客户而言，物联网云提供商似乎更具优势。但是，从长期看来，这些一体化的解决方案的风险在于，他们会被封闭在其供应商的平台上。 亚马逊和微软是物联网云提供商的佼佼者。他们两家都有与各自的物联网云平台连接的边缘解决方案。 亚马逊提供的AWS IoT Greengrass允许连接的设备通过运行AWS Lambda功能和AWS服务，来运行机器学习、数据同步以及与AWS IoT Core的连接。同样，微软的IoT Edge允许连接的设备运行微软的Azure服务。 微软还在GitHub上创建了IoT Edge的开源项目。看似可以将IoT Edge移植到其他硬件平台上，但其实它与Azure IoT Hub云平台密不可分。 Google发布了Cloud IoT Edge，他们似乎正在集中精力提供边缘计算的AI功能。Cloud IoT Edge仍属于alpha。过去，Google还曾宣布与备受推崇的边缘计算供应商Foghorn建立了合作伙伴关系。 物联网平台 很多物联网平台供应商也在创建自己的边缘计算产品。 Litmus Automation、Clearblade、Bosch IoT Suite、Software AG Cumulocity等公司提供了与其物联网平台相连的边缘解决方案。这些公司中的大多数都在努力实现在边缘硬件上运行数据分析和机器学习模型。 其中一些供应商还与物联网硬件供应商建立了合作伙伴关系。例如，Software AG与戴尔和Eurotech建立了合作关系，在戴尔和Eurotech的硬件上提供其边缘软件解决方案。 拥有硬件软件一体化的解决方案，可以帮助这些公司更方便地向客户推广联合解决方案。 边缘供应商 许多风险投资支持下的创业公司都致力于提供边缘解决方案。Foghorn和Swim等公司专注于提供以边缘计算为基础的机器学习和分析。 Zededa和Edgeworx等其他公司正在努力将虚拟化技术和容器技术引入到边缘设备中。 所有这些公司都与主流的物联网平台和物联网云提供商建立了合作伙伴关系，并将他们的边缘解决方案连接到了不同的物联网平台上。 他们所面临的挑战将是支持各色迥异的集成，而通常这些集成都以各自供应商的api和协议为基础。 物联网硬件供应商 物联网网关供应商正在投资开发其硬件上运行的软件堆栈。为了满足边缘计算的需求，这些软件堆栈变得越来越复杂。 有趣的是，许多硬件供应商正在利用开源项目构建自己的软件解决方案。 戴尔和Rigado拥有运行Ubuntu Core的物联网网关，你可以远程管理和部署在这些网关设备上运行的软件。 戴尔还是边缘计算EdgeX开源项目的领导者。Eurotech提供了基于Eclipse Kura的Everyware Software Framework，这是一款构建边缘计算的应用程序。 台湾大型网关制造商凌华科技开发的Vortex Edge和Vortex DDS可以更轻松地在其网关上部署软件。Vortex DDS是基于Eclipse Cyclone DDS的项目。 开源社区 开源基金会也不甘落后，积极地展开了边缘计算的行动。由于开源基金会不依赖于任何供应商，所以公司和个人可以互相协作共同创建边缘计算技术。 对于那些担心被封闭在某一家供应商的公司来说，新兴的边缘计算开源社区提供了另一种选择。 大多数的物联网云提供商、物联网平台供应商和边缘创业公司并没有参与构建边缘技术的协作开源社区。 有些公司创立了自己的开源项目，但很多公司的重点仍然放在了提供某个特定供应商的商业解决方案。这些商业解决方案往往都会采用开源技术构建，但这些公司并未积极参与开源技术。 然而，虽然这些供应商没有参与，但边缘计算开源项目的势头却没有因此而有丝毫的停滞。 今年一月，Linux基金会公布了LF Edge社区，其中包括五个不同的开源项目，EdgeX和Zededa的虚拟化项目Project EVE皆在其中。 包括Arm、美国电话电报公司、戴尔、爱立信、IBM、英特尔、华为、红帽、三星在内的60家公司达成协议，为建立边缘计算的公共框架进行合作。 LF Edge是迄今为止最大的企业赞助商开源合作社区。这些企业赞助商似乎是没有强大的物联网平台产品的公司，因此他们希望通过一个公开的框架来公平地竞争。 整合五大项目并建立一个新的边缘计算项目是万众瞩目的工作。一旦取得成功，肯定会对只提供一种物联网方式的公司带来挑战。 Eclipse基金会是物联网最成熟的开源社区之一。Eclipse物联网创建于6年前，拥有30多个开源项目，其中包括许多边缘计算的项目。 Eclipse Kura是首屈一指的Eclipse边缘计算项目，同时Eclipse ioFog和Eclipse fogO5也创新了边缘技术。 Eclipse还承载着实现边缘计算行业标准的重担，例如MQTT、OPC-UA、DDS、CoAP和LWM2M等。 OpenStack基金会也在向边缘计算领域进军。基于Wind River代码的StarlingX项目集成了不同的开源项目，包括CentOS、OvS-DPDK、Ceph、Kubernetes和OpenStack，其目的是在边缘设备上运行云服务。该项目于2018年10月启动，因此相对较新。 华为和百度也在GitHub上创建了各自的边缘计算项目。华为是KubeEdge的主要贡献者。该项目于2018年9月在GitHub上启动。1月份百度刚刚宣布了OpenEdge项目。 OpenEdge集成了百度的物联网云平台集成，所以目前尚不清楚该技术的独立性。 边缘计算是物联网解决方案的重要组成部分。客户可以从边缘计算解决方案的创新和多样性中获益。 随着时间的推移，通常客户需要分布式技术的异构计算解决方案，例如边缘计算。如果历史重演，那么这一次业界将通过定义边缘计算与云通信的通用标准和协议来解决这个问题。 与Web技术一样，这些标准和协议可能由不依赖于任何供应商的开源和标准社区实施。
2020-03-18
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物联网传感器技术的发展趋势及全球重要玩家

传感器从19世纪60年代诞生至今大约有150余年的时间，如今随着物联网产业的快速发展，对于传感器技术提出了更多、更高的要求。麦肯锡报告指出，到2025年，物联网带来的经济效益将在2．7万亿到6．2万亿美元之间，传感器作为物联网传感层数据采集的重要入口，势必也将在接下来的几年里迎来爆发式的增长。 首先，笔者先带大家来了解下传感器的基本概念。传感器，是由一种敏感元件和转换元件组成的检测装置，能感受到被测量，并能将检测和感受到的信息按照一定规律转换为电信号（电压、电流、频率或者是相位等）的形式输出，最终为物联网应用的数据分析、人工智能提供数据来源。 物联网浪潮即将来袭 传感器技术的研究方向有哪些？ 1、无线传感器（UGS） 无线传感器 不管是在智能交通、智慧城市、智能农业、工业物联网，还是野外灾害预防等领域，人类想要做到对于物理世界的全面感知首先得确保感知层获得的数据要全面和准确，这也就是说物联网系统需要根据应用的领域和具体的需求去布置大量的传感器，甚至有需要时会采取飞机播撒的方式来进行大范围布置，这样的话，传感器与物联网系统就不可能采用物理连接的方式，而必须采用无线信道来传输数据和通信。 智能传感器 2、智能传感器 智能传感器是用嵌入式技术将传感器与微处理器集成为一体，使其成为具有环境感知、数据处理、智能控制与数据通信功能的智能数据终端设备。其具有自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力。这样，传感器在感知物理世界的时候反馈给物联网系统的数据就会更准确，更全面，达到精确感知的目的。 在微电子学中讲到，集成电路的特征尺寸越小意味着该器件的集成度越高，运行速度越快、性能越好，物联网系统中传感器的尺寸越小对于系统在布置时也意味着更加方便、性能更优。 MEMS（微型电子机械系统），利用传统的半导体工艺和材料，集微型传感器、微型执行器、微机械机构，以及信号处理和控制电路，直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。这种小体积、低成本、集成化、智能化传感系统是未来传感器的重要发展方向，也是物联网的核心。也因此，MEMS传感器领域成为相关企业布局的重中之重。 3、无线自组网（Ad hoc） 无线自组网 说到这个无线自组网，可能很多读者会比较陌生一点，但是它的重要性不容忽视。相比于传统的网络，无线自组网采用的是一种不需要基站的“对等结构”移动通信模式，网络中所有联网设备可以在移动过程中动态组网。 这样的组网方式都有什么优点呢？ 首先，优点之一就是无中心控制节点，这就是说这种网络没有分组路由与转发的路由器；再者，在工作过程中，其中一个节点离开网络后，网络拓扑会呈现动态的变化，形成一个新的拓扑。这种组网技术在军事领域和车联网领域备受推崇。 最终，传感器技术的三大研究方向将会得到一个融合，推动无线传感器网络（WSN）的诞生。 国、内外重要的传感器供应商都有哪些？ 外国知名的传感器企业： 博世、意法半导体、霍尼韦尔、飞思卡尔、德州仪器、ADI、楼氏电子、飞利浦、英飞凌、日立等。 中国知名的传感器企业： 汉威电子、大立科技、华工科技、远望谷、耐威科技、高德红外、歌尔股份、中航电测、盾安环境、士兰微等。 目前，全球传感器市场主要由美国、日本以及德国的几家龙头公司主导。全球传感器约有2．2万余种，中国已经拥有常规类型和品种约7000种，而90％以上的高端传感器仍严重依赖进口，数字化、智能化、微型化传感器严重欠缺。 中国三大传感器生产基地 目前，国内有三大传感器生产基地，分别为：安徽基地，主要以建立力、光敏规模经济为主要目标；陕西省敏感技术产业集团公司，主要以建立电压敏、热敏、汽车电子规模经济为主要目标；黑龙江基地则主要以建立气、湿敏规模经济为主要目标。 受传感器巨大前景的影响，中国的传感器企业也在不断增多。在相关技术方面，我国企业已基本具备了中、低端传感器的研发能力，并逐渐在向高端领域拓展。 中国与美、日、德在传感器领域的差距为我们的增长提供了空间，也指明了方向。在物联网时代，市场对于传感器巨大需求的刺激，以及在众多本土企业的参与，中国传感器产业有望取得傲人的成绩。 本文转自d1net（转载）
2017-07-03

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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