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# 追光AI 容器化部署文档
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> 创建时间：2026-06-11
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> 适用版本：V2.1.2+
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## 一、为什么容器化
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服务器 119.45.242.239 上有 3+ 邻居项目（zhuiguang-quant / zhenfang / snowy-fgt / agent-system）+ 3 个共享 Docker 服务（redis-cache / nacos / minio）。
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本项目 (zhuiguang-ai) 改用容器化部署的好处：
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1. **环境隔离**：本项目 Node 依赖与邻居项目（Java/Python）零冲突
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2. **可移植**：换服务器 1 行命令起服务
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3. **可复现**：Dockerfile 锁 Node 版本、依赖版本
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4. **资源上限**：内存/CPU 可设限，不拖累邻居项目
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## 二、架构
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┌─────────── Host (Ubuntu 22.04) ───────────┐
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────┐ │
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│ │ zhuiguang-ai-app (Docker) │ │
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│ │ - Next.js 14 (port 8301) │ │
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│ │ - network_mode: host │ │
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│ │ - 共享卷: data / public / logs │ │
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│ └──────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ │ http://localhost:8301 │
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│ ▼ │
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│ ┌──────────────────────────────────┐ │
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│ │ zhuiguang-ai-cron (Docker) │ │
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│ │ - supercronic v0.2.33 │ │
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│ │ - 13 个 cron 任务 │ │
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│ │ - 共享卷: data / public / logs │ │
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│ └──────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─ 共享服务 (邻居项目共用) ─┐ │
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│ │ redis-cache: 6379 │ │
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│ │ nacos: 8848/9848 │ │
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│ │ minio: 9000/9001 │ │
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│ └────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─ 外部服务 ─┐ │
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│ │ 阿里云 RDS MySQL │ │
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│ │ DeepSeek / 各 AI/新闻 API │ │
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│ └────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─ nginx 反代 ─┐ │
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│ │ 80/443 → 8301│ │
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│ └────────────┘ │
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└────────────────────────────────────────────┘
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**网络模式 `host` 的原因**：
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需要访问宿主机上的 Redis/Nacos/MinIO 共享服务。`bridge` 网络要么把 host 的容器端口暴露给 bridge 网络（修改共享服务配置），要么用 `extra_hosts: host.docker.internal`（仅 Docker Desktop 支持，Linux server 需装 xinetd 替代）。
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`host` 模式最简单，端口已锁定 8301-8310 不冲突。
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## 三、目录结构
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/home/ubuntu/zhuiguang-ai/
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├── Dockerfile # 多阶段构建
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├── docker-compose.yml # 2 个服务编排
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├── .dockerignore # 构建排除
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├── crontab.txt # supercronic 调度表
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├── env/
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│ └── .env.production # 生产环境变量 (DATABASE_URL / API_KEY)
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├── scripts/
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│ ├── entrypoint-app.sh # APP 启动入口
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│ ├── entrypoint-cron.sh # CRON 启动入口
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│ ├── backup-volumes.sh # 卷备份 (host 跑)
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│ ├── install-cron-backup.sh # 备份 cron 安装 (host 跑)
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│ └── ... (业务脚本)
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├── public/ # 静态资源 (volume)
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├── data/ # bot-characters.json (volume)
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├── logs/ # 运行日志 (volume)
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└── ... (源码)
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Docker 卷 (命名卷):
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zhuiguang_ai_bot_data → /app/data
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zhuiguang_ai_bot_public → /app/public
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zhuiguang_ai_bot_logs → /app/logs
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zhuiguang_ai_bot_prisma → /app/node_modules/.prisma
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```
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## 四、部署步骤
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### 1. 准备 .env
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```bash
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cd /home/ubuntu/zhuiguang-ai
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mkdir -p env
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cp .env env/.env.production
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chmod 600 env/.env.production
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# 编辑 env/.env.production 填入生产 DATABASE_URL / API_KEY
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```
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### 2. 构建镜像
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```bash
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cd /home/ubuntu/zhuiguang-ai
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docker compose build
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# 首次 5-10 分钟，之后改 code 1-3 分钟
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```
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### 3. 启动
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```bash
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docker compose up -d
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# 等 30s，让 prisma migrate deploy 跑完
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docker compose ps
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docker compose logs -f --tail 50 zhuiguang-ai-app
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```
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### 4. 验证
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```bash
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# 1) APP 探活
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curl -I http://localhost:8301/api/health
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# 2) CRON 探活
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docker exec zhuiguang-ai-cron pgrep -f supercronic
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docker exec zhuiguang-ai-cron supercronic-linux-amd64 -version
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# 3) 触发 1 个 cron 任务手动跑
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docker exec zhuiguang-ai-cron bash -c "set -a; . /app/.env; set +a; node /app/scripts/task1-discover-tools.mjs"
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# 4) 看实时日志
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docker compose logs -f zhuiguang-ai-cron
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```
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### 5. 安装 host 备份 cron
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```bash
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bash scripts/install-cron-backup.sh
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# 安装：每天 03:30 备份 4 个卷到 /home/ubuntu/zhuiguang-ai-backup/dockers/
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```
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### 6. 旧 PM2 清理（验证通过后）
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```bash
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# 1) 停 PM2
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pm2 stop zhuiguang-ai
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# 2) 验证容器无问题 24h+ 后
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pm2 delete zhuiguang-ai
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pm2 save
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# 3) 旧 host cron 清理（容器接管后失效）
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crontab -l | grep -vE 'zhuiguang-ai|bot-activity' > /tmp/cron.new
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crontab /tmp/cron.new
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# 4) 旧代码归档（保留 7 天可回滚）
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cd /home/ubuntu
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mv zhuiguang-ai zhuiguang-ai-old-$(date +%Y%m%d)
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# 把 git 仓库拉回来（容器卷只是数据，源码在 git）
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git clone <repo-url> zhuiguang-ai
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```
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## 五、运维命令速查
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```bash
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# 查看服务
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docker compose ps
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docker compose logs -f zhuiguang-ai-app
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docker compose logs -f zhuiguang-ai-cron
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# 资源占用
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docker stats zhuiguang-ai-app zhuiguang-ai-cron
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# 进入容器
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docker exec -it zhuiguang-ai-app sh
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docker exec -it zhuiguang-ai-cron sh
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# 手动跑一个脚本
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docker exec zhuiguang-ai-cron bash -c "set -a; . /app/.env; set +a; node /app/scripts/bot-activity.mjs"
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# 重启单个服务
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docker compose restart zhuiguang-ai-app
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# 重建镜像 + 重启
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docker compose build --no-cache zhuiguang-ai-app
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docker compose up -d zhuiguang-ai-app
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# 备份
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bash /home/ubuntu/zhuiguang-ai/scripts/backup-volumes.sh
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# 回滚到 PM2
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pm2 start zhuiguang-ai # 前提：旧代码还在 /home/ubuntu/zhuiguang-ai-old-*/
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## 六、回滚方案
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任何步骤出问题，立即回滚：
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```bash
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# 1) 停容器
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cd /home/ubuntu/zhuiguang-ai
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docker compose down
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# 2) 切回旧代码
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cd /home/ubuntu
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mv zhuiguang-ai zhuiguang-ai-failed-$(date +%Y%m%d)
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mv zhuiguang-ai-old-YYYYMMDD zhuiguang-ai
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# 3) 启动 PM2
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cd /home/ubuntu/zhuiguang-ai
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pm2 start zhuiguang-ai
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# 4) 确认线上恢复
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curl -I http://localhost:8301/api/health
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## 七、升级流程
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```bash
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# 1) 拉新代码
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cd /home/ubuntu/zhuiguang-ai
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git pull
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# 2) 如改了 schema 需先备份
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bash scripts/backup-volumes.sh
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# 3) 重新构建
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docker compose build
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# 4) 滚动重启（先 cron 再 app 减少任务失败）
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docker compose up -d
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# 或分步
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docker compose up -d zhuiguang-ai-cron
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docker compose up -d zhuiguang-ai-app
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# 5) 验证
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curl -I http://localhost:8301/api/health
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docker compose logs --tail 30 zhuiguang-ai-app
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## 八、注意事项（项目铁律）
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1. **端口锁定 8301-8310**：本项目所有端口只能在这区间，容器也必须遵守
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2. **不动共享服务**：Redis/Nacos/MinIO 在宿主机 Docker，**绝不重启**
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3. **不动邻居项目目录**：`/home/ubuntu/{zhuiguang-quant,zhenfang,snowy-fgt,agent-system}` 只读
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4. **不动全局 crontab**：用 `crontab -e` 追加，不要 `crontab -r`
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5. **不动 nginx**：容器绑定 8301，nginx 反代规则不动
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6. **保留 PM2 镜像**：验证通过 24h 前不要 `pm2 delete`，出问题能秒切回
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