Ys的博客

链接到windows server 的远程仓库的复盘(20260102)

Sat, 03 Jan 2026 11:33:10 +0000

# 事件复盘：通过 SSH 从 Windows 服务器 clone 本地仓库失败（'does not appear to be a git repository'）并修复日期：2026-01-02 — 2026-01-03 环境概述：Windows Server（OpenSSH for Windows），Git for Windows，仓库位于 D:\McServer\...\plugins。

对于时间的感想

Mon, 15 Dec 2025 16:45:29 +0000

# 简单对于时间的探讨刷短视频迫使我不得不写一篇文章来警醒我 ## 何为有意义？姑且，我暂时把有意义的时间定义能制造你今后能回忆起来的记忆。

写代码过程中心的

Sun, 14 Dec 2025 17:29:23 +0000

# 向下兼容以及兜底策略以前写竞赛代码，没有了解这些东西，但是在如今，面临发布版和调试版中不同资源的时候，应为没有做兜底策略，导致游戏直接崩溃，并且不便定位原因。

记忆与感触

Fri, 12 Dec 2025 16:29:12 +0000

服务器已经成立一年半有余了，这一年半是我人生中较大的一个转折点，一个承载了从高三到大学回忆以及实体的服务器，正应为是游戏，有些地方，一年半载没有任何的变动，成为了触发回忆的利器。

XXT

Fri, 24 Oct 2025 06:45:02 +0000

# 学习通任务点完成逻辑以及分析(这里仅对任务过程分析) 待办 - [ ] 研究github上可用的代码 - [ ] 尝试给出逻辑由于作者专业知识不扎实（js编码）在实现过程中大量使用AI导致最后整个项目臃肿至极，可读性差，难以理解，任务点完成逻辑分析后不再进行更新 ## AI直接生成项目是不可靠的有如下问题 - 代码臃肿，AI写的代码不能针对环境做精简，为了实现一个功能常常写出大几百行代码 - 任务理解差异，尽管使用了先进的工具和提示词，ai在理解任务的过程中任然有偏差 - **黑盒效应**，由于AI代码量大，且生成迅速，在缺乏对应专业知识的情况下会难以理解代码内容 ## 我们应当如何应对 1. 首先要对应过硬知识，在不理解这个专业/行业使用AI的过程中，小型任务尚且可以，但是在面临大型和复杂任务过程中，人也是关键一环 2. 代码也不能纯粹依赖ai，但是小的代码片段，建议，补全AI还是很好用的。

在CentOs中安装MCDR与MCSM

Fri, 24 Oct 2025 06:37:03 +0000

# 在cent os 7.6中安装mcdr和mcsm ## 安装并配置mcsm 在控制台执行这一串指令`sudo su -c 'wget -qO- https://script.mcsmanager.com/setup_cn.sh | bash' `下载mcsm ## 1.下载并配置我的世界服务端（如果你已经有了服务端，则可以忽略） ## 2.下载轩辕镜像到服务器上使用指令`bash <(wget -qO- https://xuanyuan.cloud/docker.sh)`安装轩辕镜像，并且安装docker 同时去[官网](https://docker.xuanyuan.me/)注册，有条件的可以充7块钱买流量包，也可以直接使用免费的镜像加速 ## 3.安装docker镜像 mcdr的docker的image源 `mcdreforged/mcdreforged-corretto:latest` 在你的docker界面上搜索该镜像，然后使用对应的pull指令 > 如果无法连接，去服务器提供商出打开8080端口 ## 4. 在mcsm上应用该镜像和初始化mcdr 1. 在mcsm点击新建应用（选不选mc都一样）可以选择压缩包上传服务端压缩包， 2. 在实例中点击应用实例设置 3. 启动命令输入 `mcdreforged init` 4. 容器化->打开端口25565 5. 选择我们刚刚pull下来的docker image 6. 点击运行实例 7. 将服务器主体文件转移进刚刚创建的文件夹server下 8. `config.yml`配置 `star-command` 为你的启动指令 ## 安装完毕，恭喜🎉。

关于在cent os7.6服务器版本使用mcdr启动我的世界服器的复盘

Wed, 22 Oct 2025 12:59:01 +0000

# 使用cent os7.6搭建我的世界MCDR服务器 _坐牢是真几把坐牢_ ## 过程复盘 ### 第一次路径选择在第一次尝试过程中，跟随着 [粥的博客](https://www.posase.im/posts/56507258/) 尝试构建docker容器下的mcdr服务器但是最后卡在了docker镜像库 **第一次部署（虽然失败的难点）** - yum镜像部署 - deepseek乱输出镜像源 **解决方法** - 技术类询问Ai的话，以后优先使用github和csdn的ai询问（使用更加权威的信息，避免信息源污染） > csdn的AI在使用梯子后会处于不可用状态 ### 第二次路径选择第二次尝试中，我放弃了docker转而使用本地化部署，在这个路径中成功运行了起来，但没有注意到版本问题，在使用插件的时候才发现 **第二次部署（虽然成功但并不完全，导致结果的原因）** - 在跟随官方文档下载的时候，没有查询本地python版本 - 由于版本差异和官方文档有差异，启动指令不同 **解决方法** - 以后每个依赖的版本非常重要，在安装前务必清楚，知晓本地版本是一件很重要的事情，并且要知道下载版本是否能达到预期目标 ### python升级在发现是由于python版本的问题后，我开始了尝试python版本升级，但是cent os7.6与2024年停止维护导致我不能直接下载版本，跟随教程下载新版本但又遇到了源代码下载慢，编译器问题，并且后面还导致了环境污染 **遇到的问题** - 版本缺失，版本停止维护 - 不加考虑的编译导致环境污染 - 源吗下载慢 **解决方法** - 在使用新系统时，确认是否还在维护 - 操作系统关键时要留有备份，提前考虑会不会影响到整个系统，可以考虑直接装个**miniconda或者uv**这类，系统自带python动不得 - 下载慢考虑镜像，使用上述ai查找镜像源和使用方法 ### 最终解决方案（重回路径一）当时在源码编译平凡报错和编译工具官方源没有符合版本后，选择了打包了python环境的docker路径 **遇到的问题** - docker仓库镜像源慢 **解决方法** - 最后使用了[轩辕镜像](https://docker.xuanyuan.me/)并花钱买了流量 ## 总结 - 认识到了信息权威的重要性，以后建议不要直接使用deepseek等ai协助排错 - 同时不得过于依赖于AI还是要同时去搜索（docker镜像站来源），同时还是要自主思考 - 时效性很重要 ## 提到的网站和使用的软件 - [粥的博客](https://www.posase.im/posts/56507258/) - [MCDR](https://mcdreforged.com/zh-CN) - [Docker](https://www.docker.com/) - [python](https://www.python.org/) - [轩辕镜像](https://docker.xuanyuan.me/) 感谢大佬 _Zi_Gao_ 给出的建议。