Refactor Docker Compose examples and documentation

- Updated README.md to include new example files for minimal and production configurations with detailed instructions.
- Added compose.production-alt.example.yml for an annotated production setup.
- Introduced new example files: compose.minimal.example.yml, compose.production.example.yml, nginx.example.conf, and traefik.example.yml for better clarity and usability.
- Removed outdated configuration files and consolidated documentation for OCR language support.
- Adjusted Nginx and Traefik configurations to reflect best practices and added necessary comments for user guidance.
- Minor formatting and consistency improvements across documentation files.

Dockerfile.v0.1.11

@@ -1,653 +0,0 @@
-# ==============================================================================
-# ConvertX-CN 官方 Docker Image
-# 版本：v0.1.11
-# ==============================================================================
-#
-# 📦 Image 說明：
-#   - 這是 ConvertX-CN 官方 Docker Hub Image 的生產 Dockerfile
-#   - 已內建完整功能，無需額外擴充
-#   - ⚠️ 所有模型已在 build 階段預下載，runtime 不依賴網路
-#
-# 🌍 內建語言支援：
-#   - OCR: 英文、繁體中文、簡體中文、日文、韓文、德文、法文
-#   - Locale: en_US, zh_TW, zh_CN, ja_JP, ko_KR, de_DE, fr_FR
-#   - 字型: Noto CJK, Liberation, 標楷體
-#   - LaTeX: CJK、德文、法文、阿拉伯語、希伯來語
-#
-# 🤖 預下載模型清單：
-#   - PDFMathTranslate: DocLayout-YOLO ONNX（佈局分析）
-#   - BabelDOC: 資源透過顯式 Python 腳本下載，禁止 warmup
-#   - MinerU: PDF-Extract-Kit-1.0（Pipeline 模型）
-#     包含：DocLayout-YOLO, YOLOv8 MFD, UniMERNet, PaddleOCR, LayoutReader, SLANet
-#
-# 📊 Image 大小：約 8-12 GB（含模型）
-#
-# ⚠️ Base Image：使用 debian:bookworm（穩定版）
-#    - 確保 Multi-Arch (amd64/arm64) 構建穩定性
-#    - 避免 trixie (testing) 套件同步不穩定問題
-#
-# 🔒 OFFLINE-FIRST 設計原則：
-#   1. 所有下載行為只發生在 Docker build 階段
-#   2. Runtime 完全不依賴外部網路
-#   3. 禁止任何隱式下載（warmup、first-import、lazy-load）
-#   4. 所有 cache 在同一 RUN 內清除，避免 layer 膨脹
-#
-# ==============================================================================
-
-FROM debian:bookworm-slim AS base
-LABEL org.opencontainers.image.source="https://github.com/pi-docket/ConvertX-CN"
-LABEL org.opencontainers.image.description="ConvertX-CN - 精簡版檔案轉換服務"
-LABEL org.opencontainers.image.version="0.1.11"
-WORKDIR /app
-
-# 配置 APT 重試機制（解決 Multi-Arch Build 時的網路不穩定問題）
-RUN echo 'Acquire::Retries "5";' > /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'Acquire::http::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'Acquire::https::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'Acquire::ftp::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'DPkg::Lock::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries
-
-# install bun
-RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    curl \
-    unzip \
-    ca-certificates \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# if architecture is arm64, use the arm64 version of bun
-RUN ARCH=$(uname -m) && \
-    if [ "$ARCH" = "aarch64" ]; then \
-    curl -fsSL -o bun-linux-aarch64.zip https://github.com/oven-sh/bun/releases/download/bun-v1.3.6/bun-linux-aarch64.zip; \
-    else \
-    curl -fsSL -o bun-linux-x64-baseline.zip https://github.com/oven-sh/bun/releases/download/bun-v1.3.6/bun-linux-x64-baseline.zip; \
-    fi
-
-RUN unzip -j bun-linux-*.zip -d /usr/local/bin && \
-    rm bun-linux-*.zip && \
-    chmod +x /usr/local/bin/bun
-
-# install dependencies into temp directory
-# this will cache them and speed up future builds
-FROM base AS install
-RUN mkdir -p /temp/dev
-COPY package.json bun.lock /temp/dev/
-RUN cd /temp/dev && bun install --frozen-lockfile
-
-# install with --production (exclude devDependencies)
-RUN mkdir -p /temp/prod
-COPY package.json bun.lock /temp/prod/
-RUN cd /temp/prod && bun install --frozen-lockfile --production
-
-FROM base AS prerelease
-WORKDIR /app
-COPY --from=install /temp/dev/node_modules node_modules
-COPY . .
-
-# ENV NODE_ENV=production
-RUN bun run build
-
-# copy production dependencies and source code into final image
-FROM base AS release
-
-# ==============================================================================
-# 依賴安裝（分段安裝，優化 Multi-Arch Build 穩定性）
-# ==============================================================================
-#
-# ✅ 核心轉換工具：完整保留
-# ✅ TexLive：完整 CJK + 德法 + 阿拉伯/希伯來語
-# ✅ OCR：7 種主要語言
-# ✅ 字型：Noto CJK + Liberation + 標楷體
-# ✅ OpenCV：電腦視覺轉換支援
-# ✅ 額外影片編解碼器
-# ✅ PDFMathTranslate：PDF 翻譯引擎
-#
-# 📝 分段安裝說明：
-#   - 將套件拆分為多個 RUN 層，避免 QEMU 模擬時記憶體不足
-#   - 每段安裝後清理 apt cache，減少中間層大小
-#   - 最終 squash 時會合併為單一層
-#
-# ==============================================================================
-
-# 配置 APT 重試機制（解決 Multi-Arch Build 時的網路不穩定問題）
-RUN echo 'Acquire::Retries "5";' > /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'Acquire::http::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'Acquire::https::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'Acquire::ftp::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'APT::Get::Assume-Yes "true";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries \
-    && echo 'DPkg::Lock::Timeout "120";' >> /etc/apt/apt.conf.d/80-retries
-
-# 階段 1：基礎系統工具
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    locales \
-    ca-certificates \
-    curl \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 2：核心轉換工具（小型）
-# 注意：dasel 和 resvg 在 bookworm 中不存在，後續用二進位檔案安裝
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    assimp-utils \
-    dcraw \
-    dvisvgm \
-    ghostscript \
-    graphicsmagick \
-    mupdf-tools \
-    poppler-utils \
-    potrace \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 2.1：安裝 dasel（從 GitHub 下載二進位檔案）
-# ⬇️ Docker build 階段下載，runtime 不會再下載
-RUN ARCH=$(uname -m) && \
-    if [ "$ARCH" = "aarch64" ]; then \
-    DASEL_ARCH="linux_arm64"; \
-    else \
-    DASEL_ARCH="linux_amd64"; \
-    fi && \
-    curl -sSLf "https://github.com/TomWright/dasel/releases/download/v2.8.1/dasel_${DASEL_ARCH}" -o /usr/local/bin/dasel && \
-    chmod +x /usr/local/bin/dasel
-
-# 階段 2.2：安裝 resvg（從 GitHub 下載二進位檔案）
-# 注意：resvg 官方只提供 x86_64 版本，ARM64 需從源碼編譯或跳過
-# ⬇️ Docker build 階段下載，runtime 不會再下載
-RUN ARCH=$(uname -m) && \
-    if [ "$ARCH" = "aarch64" ]; then \
-    echo "⚠️ resvg 沒有 ARM64 預編譯版本，跳過安裝（可改用 ImageMagick 或 Inkscape 替代）"; \
-    else \
-    curl -sSLf "https://github.com/linebender/resvg/releases/download/v0.44.0/resvg-linux-x86_64.tar.gz" -o /tmp/resvg.tar.gz && \
-    tar -xzf /tmp/resvg.tar.gz -C /tmp/ && \
-    mv /tmp/resvg /usr/local/bin/resvg && \
-    chmod +x /usr/local/bin/resvg && \
-    rm -rf /tmp/resvg.tar.gz; \
-    fi
-
-# 階段 3：影音處理工具
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    ffmpeg \
-    libavcodec-extra \
-    libva2 \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 4：圖像處理工具
-# 注意：bookworm 使用 imagemagick（版本 6），trixie 才有 imagemagick-7
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    imagemagick \
-    inkscape \
-    libheif-examples \
-    libjxl-tools \
-    libvips-tools \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 5：文件處理工具
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    calibre \
-    libemail-outlook-message-perl \
-    pandoc \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 6：LibreOffice（最大的套件，單獨安裝）
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    libreoffice \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 7：TexLive 基礎
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    texlive-base \
-    texlive-latex-base \
-    texlive-latex-recommended \
-    texlive-fonts-recommended \
-    texlive-xetex \
-    latexmk \
-    lmodern \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 8：TexLive 語言包
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    texlive-lang-cjk \
-    texlive-lang-german \
-    texlive-lang-french \
-    texlive-lang-arabic \
-    texlive-lang-other \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 9：OCR 支援
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    tesseract-ocr \
-    tesseract-ocr-eng \
-    tesseract-ocr-chi-tra \
-    tesseract-ocr-chi-sim \
-    tesseract-ocr-jpn \
-    tesseract-ocr-kor \
-    tesseract-ocr-deu \
-    tesseract-ocr-fra \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 10：字型
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    fonts-noto-cjk \
-    fonts-noto-core \
-    fonts-noto-color-emoji \
-    fonts-liberation \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 階段 11：Python 依賴
-RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y --no-install-recommends \
-    python3 \
-    python3-pip \
-    python3-numpy \
-    python3-tinycss2 \
-    python3-opencv \
-    pipx \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# ==============================================================================
-# 🔧 Python 工具安裝策略
-# ==============================================================================
-#
-# ⚠️ 重要原則：
-#   1. pipx install 只安裝 CLI 工具本身
-#   2. 模型/資源下載必須在後續單獨的 RUN 中顯式執行
-#   3. 禁止依賴 --warmup 或 first-import 隱式下載
-#   4. 所有 cache 必須在同一 RUN 內清除
-#
-# ==============================================================================
-
-# 階段 12：安裝 Python 基礎工具
-# ⬇️ 此步驟只安裝 huggingface_hub 用於後續模型下載
-#    runtime 不會再使用此套件下載任何資源
-RUN pip3 install --no-cache-dir --break-system-packages huggingface_hub \
-    && rm -rf /root/.cache/pip /tmp/*
-
-# 階段 12-A：安裝 markitdown（文件轉換工具）
-# 注意：markitdown[all] 可能依賴 transformers，但不會在 import 時下載模型
-# ⬇️ 此步驟為 Docker build 階段安裝，runtime 不會再下載
-RUN pipx install "markitdown[all]" \
-    && rm -rf /root/.cache/pip /root/.local/pipx/.cache /tmp/*
-
-# 階段 12-B：安裝 pdf2zh（PDFMathTranslate 引擎）
-# 注意：pdf2zh 的模型將在後續階段顯式下載
-# ⬇️ 此步驟為 Docker build 階段安裝，runtime 不會再下載
-RUN pipx install "pdf2zh" \
-    && rm -rf /root/.cache/huggingface /root/.cache/pip /root/.local/pipx/.cache /tmp/*
-
-# 階段 12-C：安裝 babeldoc（BabelDOC 引擎）
-# ⚠️ 注意：不使用 --warmup，資源將在後續階段顯式下載
-# ⬇️ 此步驟為 Docker build 階段安裝，runtime 不會再下載
-RUN (pipx install "babeldoc" || echo "⚠️ babeldoc 安裝失敗，跳過...") \
-    && rm -rf /root/.cache/huggingface /root/.cache/pip /root/.local/pipx/.cache /tmp/*
-
-# 階段 12-D：安裝 mineru（MinerU PDF 解析引擎）
-# ⚠️ 注意：mineru[all] 依賴大量 HuggingFace 套件，但安裝時不應下載模型
-#    模型下載將在後續階段顯式執行
-# ⬇️ 此步驟為 Docker build 階段安裝，runtime 不會再下載
-RUN (pipx install "mineru[all]" || echo "⚠️ mineru 安裝失敗（可能是 arm64 相容性問題），跳過...") \
-    && rm -rf /root/.cache/huggingface /root/.cache/pip /root/.cache/torch /root/.local/pipx/.cache /tmp/*
-
-# Add pipx bin directory to PATH（必須在模型下載前設定）
-ENV PATH="/root/.local/bin:${PATH}"
-
-# ==============================================================================
-# 🔥 模型預下載區塊（Docker Build 階段）
-# ==============================================================================
-#
-# ⚠️ 核心原則（OFFLINE-FIRST）：
-#   1. 所有模型必須在 build 階段下載完成
-#   2. Runtime 完全不依賴外部網路
-#   3. 禁止任何隱式下載行為（warmup、lazy-load、first-import）
-#   4. 使用顯式 Python 腳本下載，而非 CLI warmup
-#   5. 所有 cache 必須在同一 RUN 內清除
-#
-# 📦 預下載的模型清單：
-#   1. PDFMathTranslate / pdf2zh
-#      - DocLayout-YOLO ONNX 模型（佈局分析）
-#   2. MinerU / magic-pdf
-#      - DocLayout-YOLO（佈局分析）
-#      - YOLOv8 MFD（公式偵測）
-#      - UniMERNet（公式辨識）
-#      - PaddleOCR（文字辨識）
-#      - LayoutReader（閱讀順序）
-#      - SLANet / UNet（表格辨識）
-#   3. BabelDOC
-#      - 翻譯服務不需要本地模型（使用 API）
-#      - 字型和資源透過顯式下載
-#
-# ==============================================================================
-# 🔧 BuildKit 優化說明：
-# ==============================================================================
-# 解決 "no space left on device" 的核心策略：
-#
-# 1. 【單一 RUN 原則】
-#    所有模型下載 + cache 清理必須在同一個 RUN 中完成
-#    這樣 BuildKit 在計算 layer diff 時，只會看到「最終狀態」
-#    而不是「下載的 blob cache + 複製的模型」兩份資料
-#
-# 2. 【HuggingFace cache 必須刪除】
-#    snapshot_download 會在 ~/.cache/huggingface/hub 下建立：
-#    - blobs/：實際的模型檔案（用 SHA256 命名）
-#    - snapshots/：指向 blobs 的 symlink 或複製
-#    當 local_dir_use_symlinks=False 時，檔案會被「複製」到目標目錄
-#    如果不刪除 cache，同一份模型會以兩份大小進入 layer diff
-#
-# 3. 【避免 overlayfs 重複壓縮】
-#    exporting layers 時，BuildKit 會：
-#    - 計算每層的 diff（新增/修改的檔案）
-#    - 壓縮 diff 並寫入 /var/lib/buildkit/runc-overlayfs/
-#    如果 cache 沒刪，diff 會包含 cache + 目標目錄，壓縮時空間翻倍
-#
-# ==============================================================================
-
-# ------------------------------------------------------------------------------
-# 階段 14-UNIFIED：所有模型下載 + 快取清理（單一 RUN 避免 layer 爆炸）
-# ------------------------------------------------------------------------------
-# 🔑 關鍵：這個 RUN 必須包含所有下載操作，並在結尾清理所有 cache
-#         這樣 overlayfs 的 diff 只包含「最終需要的模型檔案」
-#         而不是「cache 結構 + 模型副本」
-#
-# ⬇️ 以下為 Docker build 階段下載所有模型
-#    runtime 不會再下載任何資源
-# ------------------------------------------------------------------------------
-RUN set -eux && \
-    echo "===========================================================" && \
-    echo "🚀 開始統一模型下載（單一 RUN 優化 BuildKit layer）" && \
-    echo "===========================================================" && \
-    \
-    # ========================================
-    # [1/5] PDFMathTranslate DocLayout-YOLO ONNX 模型
-    # ========================================
-    # ⬇️ Docker build 階段下載 DocLayout-YOLO ONNX 模型
-    #    這是 pdf2zh 用於 PDF 版面分析的核心模型
-    #    runtime 不會再下載此資源
-    echo "" && \
-    echo "📥 [1/5] 下載 DocLayout-YOLO ONNX 模型..." && \
-    mkdir -p /models/pdfmathtranslate && \
-    python3 -c " \
-    import os; \
-    os.environ['HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS'] = '0'; \
-    from huggingface_hub import snapshot_download; \
-    snapshot_download( \
-    repo_id='wybxc/DocLayout-YOLO-DocStructBench-onnx', \
-    local_dir='/models/pdfmathtranslate', \
-    allow_patterns=['*.onnx'], \
-    local_dir_use_symlinks=False \
-    )" && \
-    echo "✅ DocLayout-YOLO ONNX 下載完成" && \
-    ls -lh /models/pdfmathtranslate/*.onnx 2>/dev/null || ls -lh /models/pdfmathtranslate/ && \
-    \
-    # 🔥 立即清理 HuggingFace cache（關鍵！避免 blob 重複進入 layer）
-    rm -rf /root/.cache/huggingface && \
-    \
-    # ========================================
-    # [2/5] BabelDOC 資源（顯式下載，禁止 warmup）
-    # ========================================
-    # ⚠️ 重要：不使用 babeldoc --warmup，因為：
-    #    1. --warmup 內部使用 async HTTP，在 QEMU 下不穩定
-    #    2. --warmup 可能失敗但不報錯
-    #    3. 我們需要完全可控的下載流程
-    #
-    # BabelDOC 翻譯服務使用外部 API（Google/DeepL/OpenAI）
-    # 本地只需要字型和基礎資源，這些已透過 apt 安裝
-    # ⬇️ Docker build 階段準備 BabelDOC 快取目錄
-    #    runtime 使用 API 翻譯，不需要本地模型
-    echo "" && \
-    echo "📥 [2/5] 準備 BabelDOC 資源..." && \
-    mkdir -p /root/.cache/babeldoc && \
-    if command -v babeldoc >/dev/null 2>&1; then \
-    echo "✅ BabelDOC 已安裝，翻譯將使用外部 API（Google/DeepL/OpenAI）"; \
-    echo "   本地不需要下載翻譯模型"; \
-    else \
-    echo "⚠️ BabelDOC 未安裝，跳過"; \
-    fi && \
-    echo "✅ BabelDOC 步驟完成" && \
-    \
-    # ========================================
-    # [3/5] PDFMathTranslate 多語言字型
-    # ========================================
-    # ⬇️ Docker build 階段下載 PDFMathTranslate 所需字型
-    #    這些字型用於 PDF 翻譯時保持正確的文字渲染
-    #    runtime 不會再下載此資源
-    echo "" && \
-    echo "📥 [3/5] 下載 PDFMathTranslate 多語言字型..." && \
-    mkdir -p /app && \
-    curl -fSL --retry 3 --retry-delay 5 -o /app/GoNotoKurrent-Regular.ttf \
-    "https://github.com/satbyy/go-noto-universal/releases/download/v7.0/GoNotoKurrent-Regular.ttf" && \
-    curl -fSL --retry 3 --retry-delay 5 -o /app/SourceHanSerifCN-Regular.ttf \
-    "https://github.com/timelic/source-han-serif/releases/download/main/SourceHanSerifCN-Regular.ttf" && \
-    curl -fSL --retry 3 --retry-delay 5 -o /app/SourceHanSerifTW-Regular.ttf \
-    "https://github.com/timelic/source-han-serif/releases/download/main/SourceHanSerifTW-Regular.ttf" && \
-    curl -fSL --retry 3 --retry-delay 5 -o /app/SourceHanSerifJP-Regular.ttf \
-    "https://github.com/timelic/source-han-serif/releases/download/main/SourceHanSerifJP-Regular.ttf" && \
-    curl -fSL --retry 3 --retry-delay 5 -o /app/SourceHanSerifKR-Regular.ttf \
-    "https://github.com/timelic/source-han-serif/releases/download/main/SourceHanSerifKR-Regular.ttf" && \
-    echo "✅ 字型下載完成" && \
-    \
-    # ========================================
-    # [4/5] MinerU Pipeline 模型（顯式下載）
-    # ========================================
-    # ⬇️ Docker build 階段下載 MinerU Pipeline 模型
-    #    包含：DocLayout-YOLO, YOLOv8 MFD, UniMERNet, PaddleOCR, LayoutReader, SLANet
-    #    runtime 不會再下載任何資源
-    echo "" && \
-    echo "📥 [4/5] 下載 MinerU Pipeline 模型..." && \
-    ARCH=$(uname -m) && \
-    MINERU_MODELS_DIR="/models/mineru" && \
-    mkdir -p "$MINERU_MODELS_DIR" && \
-    if [ "$ARCH" = "aarch64" ]; then \
-    echo "⚠️ ARM64 架構：MinerU 可能不完全支援，嘗試下載模型..."; \
-    fi && \
-    if command -v mineru >/dev/null 2>&1; then \
-    echo "使用顯式 Python 腳本下載 MinerU 模型..."; \
-    python3 -c " \
-    import os, json; \
-    os.environ['HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS'] = '0'; \
-    from huggingface_hub import snapshot_download; \
-    # PDF-Extract-Kit-1.0 Pipeline 模型
-    models_dir = '/models/mineru'; \
-    print('下載 PDF-Extract-Kit-1.0 模型...'); \
-    try: \
-    snapshot_download( \
-    repo_id='opendatalab/PDF-Extract-Kit-1.0', \
-    local_dir=os.path.join(models_dir, 'PDF-Extract-Kit-1.0'), \
-    local_dir_use_symlinks=False \
-    ); \
-    print('✅ PDF-Extract-Kit-1.0 下載完成'); \
-    except Exception as e: \
-    print(f'⚠️ PDF-Extract-Kit-1.0 下載失敗: {e}'); \
-    # 建立 mineru.json 設定檔
-    config = { \
-    'models-dir': { \
-    'pipeline': os.path.join(models_dir, 'PDF-Extract-Kit-1.0'), \
-    'vlm': '' \
-    }, \
-    'model-source': 'local', \
-    'latex-delimiter-config': { \
-    'display': {'left': '\$\$', 'right': '\$\$'}, \
-    'inline': {'left': '\$', 'right': '\$'} \
-    } \
-    }; \
-    with open('/root/mineru.json', 'w') as f: \
-    json.dump(config, f, indent=2); \
-    print('✅ mineru.json 已建立'); \
-    " || echo "⚠️ MinerU 模型下載失敗，將在 runtime 時嘗試下載"; \
-    else \
-    echo "⚠️ mineru 命令不可用，跳過模型下載"; \
-    echo '{"models-dir":{"pipeline":"","vlm":""},"model-source":"huggingface","latex-delimiter-config":{"display":{"left":"$$","right":"$$"},"inline":{"left":"$","right":"$"}}}' > /root/mineru.json; \
-    fi && \
-    echo "✅ MinerU 模型下載步驟完成" && \
-    \
-    # 🔥 再次清理 HuggingFace cache（MinerU 也會產生）
-    rm -rf /root/.cache/huggingface && \
-    \
-    # ========================================
-    # [5/5] 最終驗證
-    # ========================================
-    echo "" && \
-    echo "📥 [5/5] 驗證模型完整性..." && \
-    echo "" && \
-    \
-    # ========================================
-    # 🔥 最終 Cache 清理（關鍵！避免 overlayfs diff 爆炸）
-    # ========================================
-    echo "===========================================================" && \
-    echo "🧹 清理所有下載快取（降低 layer diff 大小）" && \
-    echo "===========================================================" && \
-    # HuggingFace Hub cache（最大宗！包含所有 blob）
-    rm -rf /root/.cache/huggingface && \
-    # pip / Python build cache
-    rm -rf /root/.cache/pip && \
-    rm -rf /root/.cache/uv && \
-    # pipx cache
-    rm -rf /root/.local/pipx/.cache && \
-    # torch cache（可能由 MinerU 產生）
-    rm -rf /root/.cache/torch && \
-    # 通用 cache 目錄
-    rm -rf /tmp/* && \
-    rm -rf /var/tmp/* && \
-    # Python bytecode cache（可選，節省少量空間）
-    find /root/.local -type d -name "__pycache__" -exec rm -rf {} + 2>/dev/null || true && \
-    find /usr -type d -name "__pycache__" -exec rm -rf {} + 2>/dev/null || true && \
-    \
-    echo "" && \
-    echo "===========================================================" && \
-    echo "📋 模型檔案驗證" && \
-    echo "===========================================================" && \
-    echo "" && \
-    echo "🔹 PDFMathTranslate 模型：" && \
-    ONNX_COUNT=$(find /models/pdfmathtranslate -name "*.onnx" 2>/dev/null | wc -l) && \
-    if [ "$ONNX_COUNT" -gt 0 ]; then \
-    echo "   ✅ 找到 $ONNX_COUNT 個 ONNX 模型："; \
-    ls -lh /models/pdfmathtranslate/*.onnx 2>/dev/null || find /models/pdfmathtranslate -name "*.onnx" -exec ls -lh {} \;; \
-    else \
-    echo "   ❌ /models/pdfmathtranslate 中沒有 ONNX 模型"; \
-    fi && \
-    echo "" && \
-    echo "🔹 PDFMathTranslate 字型：" && \
-    ls -lh /app/*.ttf 2>/dev/null || echo "   ⚠️ 無字型檔案" && \
-    echo "" && \
-    echo "🔹 BabelDOC 狀態：" && \
-    if command -v babeldoc >/dev/null 2>&1; then \
-    echo "   ✅ BabelDOC 已安裝（使用外部 API 翻譯）"; \
-    else \
-    echo "   ⚠️ BabelDOC 未安裝"; \
-    fi && \
-    echo "" && \
-    echo "🔹 MinerU 模型目錄：" && \
-    if [ -d "/models/mineru/PDF-Extract-Kit-1.0" ]; then \
-    echo "   ✅ MinerU Pipeline 模型已下載"; \
-    du -sh /models/mineru/PDF-Extract-Kit-1.0 2>/dev/null || true; \
-    else \
-    echo "   ⚠️ MinerU 模型目錄不存在（可能需要 runtime 下載）"; \
-    fi && \
-    echo "" && \
-    echo "🔹 mineru.json 設定：" && \
-    if [ -f /root/mineru.json ]; then \
-    cat /root/mineru.json; \
-    else \
-    echo "   ⚠️ mineru.json 不存在"; \
-    fi && \
-    echo "" && \
-    echo "🔹 確認 HuggingFace cache 已清除：" && \
-    if [ -d "/root/.cache/huggingface" ]; then \
-    echo "   ❌ 警告：HuggingFace cache 仍存在！"; \
-    du -sh /root/.cache/huggingface 2>/dev/null || true; \
-    else \
-    echo "   ✅ HuggingFace cache 已清除"; \
-    fi && \
-    echo "" && \
-    echo "===========================================================" && \
-    echo "✅ 模型下載完成，所有快取已清理" && \
-    echo "==========================================================="
-
-# ==============================================================================
-# 環境變數設定
-# ==============================================================================
-
-# PDFMathTranslate 環境變數
-ENV PDFMATHTRANSLATE_MODELS_PATH="/models/pdfmathtranslate"
-ENV NOTO_FONT_PATH="/app/GoNotoKurrent-Regular.ttf"
-
-# BabelDOC 環境變數
-ENV BABELDOC_CACHE_PATH="/root/.cache/babeldoc"
-ENV BABELDOC_SERVICE="google"
-
-# MinerU 環境變數
-# 強制使用本地模型，禁止 runtime 下載
-ENV MINERU_MODELS_PATH="/models/mineru"
-
-# HuggingFace 離線模式（禁止 runtime 下載）
-# ⚠️ 這是 OFFLINE-FIRST 設計的核心
-ENV HF_HUB_OFFLINE="1"
-ENV TRANSFORMERS_OFFLINE="1"
-
-# ==============================================================================
-# 最終清理（模型下載完成後）
-# ==============================================================================
-RUN rm -rf /usr/share/doc/texlive* \
-    && rm -rf /usr/share/texlive/texmf-dist/doc \
-    && rm -rf /usr/share/doc/* \
-    && rm -rf /usr/share/man/* \
-    && rm -rf /usr/share/info/*
-
-# ==============================================================================
-# 設定 locale（支援中文 PDF 避免亂碼）
-# ==============================================================================
-RUN sed -i 's/# en_US.UTF-8 UTF-8/en_US.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    sed -i 's/# zh_TW.UTF-8 UTF-8/zh_TW.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    sed -i 's/# zh_CN.UTF-8 UTF-8/zh_CN.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    sed -i 's/# ja_JP.UTF-8 UTF-8/ja_JP.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    sed -i 's/# ko_KR.UTF-8 UTF-8/ko_KR.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    sed -i 's/# de_DE.UTF-8 UTF-8/de_DE.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    sed -i 's/# fr_FR.UTF-8 UTF-8/fr_FR.UTF-8 UTF-8/' /etc/locale.gen && \
-    locale-gen
-
-# 預設使用 zh_TW.UTF-8 確保中文 PDF 正確顯示
-ENV LANG=zh_TW.UTF-8
-ENV LC_ALL=zh_TW.UTF-8
-
-# ==============================================================================
-# 安裝自訂字型（標楷體等台灣常用字型）
-# ==============================================================================
-RUN mkdir -p /usr/share/fonts/truetype/custom
-COPY fonts/ /usr/share/fonts/truetype/custom/
-RUN fc-cache -fv
-
-# ==============================================================================
-# Install VTracer binary（向量追蹤工具）
-# ⬇️ Docker build 階段下載，runtime 不會再下載
-# ==============================================================================
-RUN ARCH=$(uname -m) && \
-    if [ "$ARCH" = "aarch64" ]; then \
-    VTRACER_ASSET="vtracer-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz"; \
-    else \
-    VTRACER_ASSET="vtracer-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz"; \
-    fi && \
-    curl -L --retry 3 --retry-delay 5 -o /tmp/vtracer.tar.gz "https://github.com/visioncortex/vtracer/releases/download/0.6.4/${VTRACER_ASSET}" && \
-    tar -xzf /tmp/vtracer.tar.gz -C /tmp/ && \
-    mv /tmp/vtracer /usr/local/bin/vtracer && \
-    chmod +x /usr/local/bin/vtracer && \
-    rm /tmp/vtracer.tar.gz
-
-COPY --from=install /temp/prod/node_modules node_modules
-COPY --from=prerelease /app/public/ /app/public/
-COPY --from=prerelease /app/dist /app/dist
-
-# 複製模型驗證腳本
-COPY scripts/verify-models.sh /app/scripts/verify-models.sh
-RUN chmod +x /app/scripts/verify-models.sh
-
-RUN mkdir data
-
-EXPOSE 3000/tcp
-
-# ==============================================================================
-# 環境變數
-# ==============================================================================
-# Calibre 需要
-ENV QTWEBENGINE_CHROMIUM_FLAGS="--no-sandbox"
-# Pandoc PDF 引擎（使用 pdflatex 以獲得最佳相容性）
-ENV PANDOC_PDF_ENGINE=pdflatex
-# Node 環境
-ENV NODE_ENV=production
-# PDFMathTranslate 預設翻譯服務（可透過環境變數覆寫）
-ENV PDFMATHTRANSLATE_SERVICE="google"
-
-ENTRYPOINT [ "bun", "run", "dist/src/index.js" ]

docs/Docker組合配置/README.md

@@ -4,45 +4,68 @@
 
 ## 範例檔案
 
-| 檔案                                             | 適用情境    | 說明                  |
+| 檔案                                                                     | 適用情境    | 說明                  |
-| ------------------------------------------------ | ----------- | --------------------- |
+| ------------------------------------------------------------------------ | ----------- | --------------------- |
-| [compose.minimal.yml](compose.minimal.yml)       | Docker 老手 | 最精簡的可用配置      |
+| [compose.minimal.yml](compose.minimal.yml)                               | Docker 老手 | 最精簡的可用配置      |
-| [compose.production.yml](compose.production.yml) | 生產環境    | 含 Reverse Proxy 設定 |
+| [compose.production.yml](compose.production.yml)                         | 生產環境    | 含 Reverse Proxy 設定 |
-| [compose.reference.yml](compose.reference.yml)   | 參考文件    | 所有設定的完整參考    |
+| [compose.production-alt.example.yml](compose.production-alt.example.yml) | 生產環境    | 詳細註解版本          |
+| [compose.reference.yml](compose.reference.yml)                           | 參考文件    | 所有設定的完整參考    |
+| [compose.ocr-languages.yml](compose.ocr-languages.yml)                   | OCR 擴展    | 安裝額外 OCR 語言包   |
+| [OCR語言擴展.md](OCR語言擴展.md)                                         | 詳細指南    | OCR 語言擴展完整說明  |
 
 ## 快速選擇
 
-| 你是...      | 使用                          |
+| 你是...           | 使用                                         |
-| ------------ | ----------------------------- |
+| ----------------- | -------------------------------------------- |
-| 新手         | [README 主頁](../說明文件.md) |
+| 新手              | [README 主頁](../說明文件.md)                |
-| Docker 熟手  | compose.minimal.yml           |
+| Docker 熟手       | compose.minimal.yml                          |
-| 生產環境     | compose.production.yml        |
+| 生產環境          | compose.production.yml                       |
-| 查詢所有選項 | compose.reference.yml         |
+| 查詢所有選項      | compose.reference.yml                        |
+| 需要更多 OCR 語言 | [OCR語言擴展.md](OCR語言擴展.md)（詳細指南） |
 
-## 如何使用
+## 快速開始
+
+### 最小配置
 
 ```bash
-# 下載範例
+# 1. 複製範例
-curl -O https://raw.githubusercontent.com/pi-docket/ConvertX-CN/main/docs/docker-compose/compose.minimal.yml
+cp compose.minimal.yml docker-compose.yml
 
-# 重命名
+# 2. 建立資料夾
-mv compose.minimal.yml docker-compose.yml
-
-# 建立 data 資料夾
 mkdir -p data
 
-# 修改 JWT_SECRET
+# 3. 修改以下欄位：
-nano docker-compose.yml
+#    - JWT_SECRET（至少 32 字元隨機字串）
 
-# 啟動
+# 4. 啟動
 docker compose up -d
 ```
 
+### 生產環境
+
+```bash
+# 1. 複製範例
+cp compose.production.yml docker-compose.yml
+
+# 2. 建立資料夾
+mkdir -p data
+
+# 3. 修改以下欄位：
+#    - JWT_SECRET（至少 32 字元隨機字串）
+
+# 4. 啟動
+docker compose up -d
+```
+
+> 💡 產生隨機 JWT_SECRET：`openssl rand -hex 32`
+
 ## 相關文件
 
 - [Docker Compose 詳解](../部署指南/Docker組合.md)
 - [環境變數說明](../配置設定/環境變數.md)
 - [版本選擇指南](../版本/)
+- [Docker 部署指南](../部署指南/Docker部署.md)
+- [反向代理設定](../部署指南/反向代理.md)
 
 ### 我要部署到正式環境
 
@@ -56,8 +79,16 @@ docker compose up -d
 
 參考 [compose.reference.yml](compose.reference.yml)，包含所有環境變數的說明。
 
-## 相關文件
+### 我需要更多 OCR 語言支援
 
-- [環境變數完整說明](../配置設定/環境變數.md)
+參考 [OCR語言擴展.md](OCR語言擴展.md)，這是完整的 OCR 語言擴展指南，包含：
-- [Docker 部署指南](../部署指南/Docker部署.md)
+
-- [反向代理設定](../部署指南/反向代理.md)
+- 三種擴展方法的詳細說明與比較
+- 完整的 compose.yaml 範例配置
+- 50+ 種可用語言包列表
+- 語言包下載與驗證方法
+- 常見問題解答
+
+> 💡 內建 OCR 語言：英文、繁體中文、簡體中文、日文、韓文、德文、法文
+>
+> 翻譯引擎支援 15 種語言，但 OCR 預設只內建 8 種

docs/Docker組合配置/compose.ocr-languages.yml

@@ -24,7 +24,7 @@ services:
     # =========================================================================
     # 使用自訂 entrypoint 安裝額外語言包
     # =========================================================================
-    entrypoint: [ "/bin/sh", "-c" ]
+    entrypoint: ["/bin/sh", "-c"]
     command:
       - |
         echo "📦 正在安裝額外 OCR 語言包..."

docs/Docker組合配置/compose.production-alt.example.yml

@@ -1,15 +1,19 @@
 # ==============================================================================
-# ConvertX-CN 生產環境 Docker Compose
+# ConvertX-CN 生產環境 Docker Compose（詳細註解版）
 #
 # 適用情境：
 #   - 透過 Reverse Proxy（Nginx / Traefik / Caddy）存取
 #   - 已設定 HTTPS
 #   - 需要限制註冊與存取
 #
-# ⚠️ 使用前請確認：
+# 使用方式：
-#    1. 已建立 data 資料夾
+#   1. cp compose.production-alt.example.yml docker-compose.yml
-#    2. 已將 JWT_SECRET 改成你自己的值
+#   2. mkdir -p data
-#    3. 已設定好 Reverse Proxy
+#   3. 修改 JWT_SECRET（必填）
+#   4. docker compose up -d
+#
+# 必須修改的欄位：
+#   - JWT_SECRET
 # ==============================================================================
 
 services:
@@ -28,9 +32,9 @@ services:
 
     environment:
       # === 必填設定 ===
-      # 🔐 JWT 密鑰：請務必改成你自己的隨機字串（至少 32 字元）
+      # ⚠️ JWT 密鑰：請務必改成你自己的隨機字串（至少 32 字元）
-      # 可用 openssl rand -hex 32 產生
+      # 產生方式：openssl rand -hex 32
-      - JWT_SECRET=change-me-to-a-very-long-random-string-at-least-32-characters
+      - JWT_SECRET=YOUR_JWT_SECRET_HERE
 
       # === 安全設定 ===
       # 關閉註冊（首次帳號仍可建立）

docs/Docker組合配置/說明文件.md

@@ -1,74 +0,0 @@
-# Docker Compose 範例檔案
-
-本資料夾提供不同情境的 Docker Compose 範例。
-
-## 範例檔案
-
-| 檔案                                                   | 適用情境    | 說明                  |
-| ------------------------------------------------------ | ----------- | --------------------- |
-| [compose.minimal.yml](compose.minimal.yml)             | Docker 老手 | 最精簡的可用配置      |
-| [compose.production.yml](compose.production.yml)       | 生產環境    | 含 Reverse Proxy 設定 |
-| [compose.reference.yml](compose.reference.yml)         | 參考文件    | 所有設定的完整參考    |
-| [compose.ocr-languages.yml](compose.ocr-languages.yml) | OCR 擴展    | 安裝額外 OCR 語言包   |
-| [OCR語言擴展.md](OCR語言擴展.md)                       | 詳細指南    | OCR 語言擴展完整說明  |
-
-## 快速選擇
-
-| 你是...           | 使用                                         |
-| ----------------- | -------------------------------------------- |
-| 新手              | [README 主頁](../說明文件.md)                |
-| Docker 熟手       | compose.minimal.yml                          |
-| 生產環境          | compose.production.yml                       |
-| 查詢所有選項      | compose.reference.yml                        |
-| 需要更多 OCR 語言 | [OCR語言擴展.md](OCR語言擴展.md)（詳細指南） |
-
-## 如何使用
-
-```bash
-# 下載範例
-curl -O https://raw.githubusercontent.com/pi-docket/ConvertX-CN/main/docs/Docker組合配置/compose.minimal.yml
-
-# 重命名
-mv compose.minimal.yml docker-compose.yml
-
-# 建立 data 資料夾
-mkdir -p data
-
-# 修改 JWT_SECRET
-nano docker-compose.yml
-
-# 啟動
-docker compose up -d
-```
-
-## 相關文件
-
-- [Docker Compose 詳解](../部署指南/Docker組合.md)
-- [環境變數說明](../配置設定/環境變數.md)
-- [版本選擇指南](../版本/)
-
-### 我要部署到正式環境
-
-使用 [compose.production.yml](compose.production.yml)，包含：
-
-- Reverse Proxy 設定說明
-- 安全性設定建議
-- HTTPS 配置範例
-
-### 我想了解所有設定
-
-參考 [compose.reference.yml](compose.reference.yml)，包含所有環境變數的說明。
-
-### 我需要更多 OCR 語言支援
-
-參考 [OCR語言擴展.md](OCR語言擴展.md)，這是完整的 OCR 語言擴展指南，包含：
-
-- 三種擴展方法的詳細說明與比較
-- 完整的 compose.yaml 範例配置
-- 50+ 種可用語言包列表
-- 語言包下載與驗證方法
-- 常見問題解答
-
-> 💡 內建 OCR 語言：英文、繁體中文、簡體中文、日文、韓文、德文、法文
->
-> 翻譯引擎支援 15 種語言，但 OCR 預設只內建 8 種

docs/範例配置/compose.minimal.example.yml

@@ -0,0 +1,23 @@
+# ConvertX-CN 最小配置
+# 適用於：快速測試、個人使用
+#
+# 使用方式：
+# 1. cp compose.minimal.example.yml docker-compose.yml
+# 2. mkdir -p data
+# 3. 修改 JWT_SECRET（必填）
+# 4. docker compose up -d
+
+services:
+  convertx:
+    image: convertx/convertx-cn:latest
+    container_name: convertx-cn
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "3000:3000"
+    volumes:
+      - ./data:/app/data
+    environment:
+      - TZ=Asia/Taipei
+      # ⚠️ 必填：請更換為長且隨機的字串（至少 32 字元）
+      # 產生方式：openssl rand -hex 32
+      - JWT_SECRET=YOUR_JWT_SECRET_HERE

docs/範例配置/compose.ocr-languages.yml

@@ -24,7 +24,7 @@ services:
     # =========================================================================
     # 使用自訂 entrypoint 安裝額外語言包
     # =========================================================================
-    entrypoint: [ "/bin/sh", "-c" ]
+    entrypoint: ["/bin/sh", "-c"]
     command:
       - |
         echo "📦 正在安裝額外 OCR 語言包..."

docs/範例配置/compose.production.example.yml

@@ -1,5 +1,14 @@
 # ConvertX-CN 生產環境配置
-# 適用於：正式部署
+# 適用於：正式部署（搭配反向代理）
+#
+# 使用方式：
+# 1. cp compose.production.example.yml docker-compose.yml
+# 2. mkdir -p data
+# 3. 修改 JWT_SECRET（必填）
+# 4. docker compose up -d
+#
+# 必須修改的欄位：
+#   - JWT_SECRET
 
 services:
   convertx:
@@ -11,8 +20,9 @@ services:
     volumes:
       - ./data:/app/data
     environment:
-      # 必填：登入驗證金鑰（至少 32 字元）
+      # ⚠️ 必填：請更換為長且隨機的字串（至少 32 字元）
-      - JWT_SECRET=${JWT_SECRET:?請設定 JWT_SECRET}
+      # 產生方式：openssl rand -hex 32
+      - JWT_SECRET=YOUR_JWT_SECRET_HERE
 
       # 時區
       - TZ=Asia/Taipei

docs/範例配置/nginx.example.conf

@@ -1,11 +1,20 @@
 # ConvertX-CN Nginx 反向代理配置範例
 # 檔案位置：/etc/nginx/sites-available/convertx
+#
+# 使用方式：
+# 1. 複製到 /etc/nginx/sites-available/convertx
+# 2. 將 YOUR_DOMAIN_HERE 替換為你的網域
+# 3. ln -s /etc/nginx/sites-available/convertx /etc/nginx/sites-enabled/
+# 4. sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
+#
+# 必須修改的欄位：
+#   - YOUR_DOMAIN_HERE（共 5 處）
 
 # HTTP → HTTPS 重導向
 server {
     listen 80;
     listen [::]:80;
-    server_name convertx.example.com;
+    server_name YOUR_DOMAIN_HERE;
     
     # Let's Encrypt 驗證
     location /.well-known/acme-challenge/ {
@@ -22,11 +31,11 @@ server {
 server {
     listen 443 ssl http2;
     listen [::]:443 ssl http2;
-    server_name convertx.example.com;
+    server_name YOUR_DOMAIN_HERE;
 
     # SSL 憑證（Let's Encrypt）
-    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/convertx.example.com/fullchain.pem;
+    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/YOUR_DOMAIN_HERE/fullchain.pem;
-    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/convertx.example.com/privkey.pem;
+    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/YOUR_DOMAIN_HERE/privkey.pem;
     
     # SSL 設定（安全強化）
     ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;

docs/範例配置/traefik.example.yml

@@ -1,5 +1,16 @@
 # ConvertX-CN + Traefik 配置
 # 適用於：使用 Traefik 作為反向代理
+#
+# 使用方式：
+# 1. 確保已有 Traefik 服務且建立 traefik-network
+# 2. 複製此檔案並重命名為 docker-compose.yml
+# 3. 將 YOUR_DOMAIN_HERE 替換為你的網域
+# 4. 將 YOUR_JWT_SECRET_HERE 替換為隨機字串
+# 5. docker compose up -d
+#
+# 必須修改的欄位：
+#   - YOUR_JWT_SECRET_HERE
+#   - YOUR_DOMAIN_HERE（共 2 處）
 
 services:
   convertx:
@@ -9,7 +20,8 @@ services:
     volumes:
       - ./data:/app/data
     environment:
-      - JWT_SECRET=${JWT_SECRET:?請設定 JWT_SECRET}
+      # ⚠️ 必填：請更換為長且隨機的字串（至少 32 字元）
+      - JWT_SECRET=YOUR_JWT_SECRET_HERE
       - TZ=Asia/Taipei
       - HTTP_ALLOWED=false
       - TRUST_PROXY=true
@@ -17,11 +29,11 @@ services:
     labels:
       - "traefik.enable=true"
       # HTTP 路由
-      - "traefik.http.routers.convertx.rule=Host(`convertx.example.com`)"
+      - "traefik.http.routers.convertx.rule=Host(`YOUR_DOMAIN_HERE`)"
       - "traefik.http.routers.convertx.entrypoints=web"
       - "traefik.http.routers.convertx.middlewares=https-redirect"
       # HTTPS 路由
-      - "traefik.http.routers.convertx-secure.rule=Host(`convertx.example.com`)"
+      - "traefik.http.routers.convertx-secure.rule=Host(`YOUR_DOMAIN_HERE`)"
       - "traefik.http.routers.convertx-secure.entrypoints=websecure"
       - "traefik.http.routers.convertx-secure.tls=true"
       - "traefik.http.routers.convertx-secure.tls.certresolver=letsencrypt"

docs/範例配置/最小配置.yml

@@ -1,15 +0,0 @@
-# ConvertX-CN 最小配置
-# 適用於：快速測試、個人使用
-
-services:
-  convertx:
-    image: convertx/convertx-cn:latest
-    container_name: convertx-cn
-    restart: unless-stopped
-    ports:
-      - "3000:3000"
-    volumes:
-      - ./data:/app/data
-    environment:
-      - TZ=Asia/Taipei
-      - JWT_SECRET=請更換為長且隨機的字串至少32字元

docs/範例配置/說明文件.md

@@ -6,46 +6,53 @@
 
 ## 範例檔案
 
-| 檔案                        | 用途         | 說明              |
+| 檔案                             | 用途         | 說明              |
-| --------------------------- | ------------ | ----------------- |
+| -------------------------------- | ------------ | ----------------- |
-| `最小配置.yml`              | 快速啟動     | 最精簡配置        |
+| `compose.minimal.example.yml`    | 快速啟動     | 最精簡配置        |
-| `生產環境配置.yml`          | 生產環境     | 包含安全設定      |
+| `compose.production.example.yml` | 生產環境     | 包含安全設定      |
-| `compose.ocr-languages.yml` | OCR 語言擴展 | 安裝額外 OCR 語言 |
+| `compose.ocr-languages.yml`      | OCR 語言擴展 | 安裝額外 OCR 語言 |
-| `Traefik配置.yml`           | 反向代理     | Traefik 整合      |
+| `traefik.example.yml`            | 反向代理     | Traefik 整合      |
-| `Nginx範例配置.conf`        | Nginx 設定   | 反向代理設定範例  |
+| `nginx.example.conf`             | Nginx 設定   | 反向代理設定範例  |
 
 ---
 
-## 如何使用
+## 快速開始
 
-### 1. 下載範例
+### 最小配置（測試 / 個人使用）
 
 ```bash
-# 下載最小配置
+# 1. 複製範例
-curl -O https://raw.githubusercontent.com/pi-docket/ConvertX-CN/main/docs/samples/compose.minimal.yml
+cp compose.minimal.example.yml docker-compose.yml
 
-# 重命名
+# 2. 建立資料夾
-mv compose.minimal.yml docker-compose.yml
-```
-
-### 2. 修改設定
-
-```bash
-# 編輯配置
-nano docker-compose.yml
-
-# 重點修改：
-# - JWT_SECRET
-# - TZ
-```
-
-### 3. 啟動
-
-```bash
 mkdir -p data
+
+# 3. 修改以下欄位：
+#    - JWT_SECRET（至少 32 字元隨機字串）
+
+# 4. 啟動
 docker compose up -d
 ```
 
+### 生產環境配置
+
+```bash
+# 1. 複製範例
+cp compose.production.example.yml docker-compose.yml
+
+# 2. 建立資料夾
+mkdir -p data
+
+# 3. 修改以下欄位：
+#    - JWT_SECRET（至少 32 字元隨機字串）
+#    - TZ（時區，預設 Asia/Taipei）
+
+# 4. 啟動
+docker compose up -d
+```
+
+> 💡 產生隨機 JWT_SECRET：`openssl rand -hex 32`
+
 ---
 
 ## 相關文件

docs/說明文件.md

@@ -113,10 +113,10 @@ docs/
 │   ├── 本地開發.md
 │   └── 貢獻指南.md
 └── 範例配置/
-    ├── 最小配置.yml
+    ├── compose.minimal.example.yml
-    ├── 生產環境配置.yml
+    ├── compose.production.example.yml
-    ├── Traefik配置.yml
+    ├── traefik.example.yml
-    └── Nginx範例配置.conf
+    └── nginx.example.conf
 ```
 
 ---

tests/converters/deark.test.ts

@@ -85,4 +85,4 @@ describe("deark converter", () => {
 });
 
 // Skip common tests as deark has different behavior (archive output)
-test.skip("dummy - required to trigger test detection", () => { });
+test.skip("dummy - required to trigger test detection", () => {});