VIBE 管理
VIBE 模块的日常管理和运维操作指南，包括服务管理、密码修改、扩展安装等。
本文档介绍 VIBE 模块的日常管理操作，包括服务管理、配置修改、扩展安装等常用 SOP。
服务管理
Code-Server 服务
# 查看服务状态
sudo systemctl status code-server
# 启动服务
sudo systemctl start code-server
# 停止服务
sudo systemctl stop code-server
# 重启服务
sudo systemctl restart code-server
# 开机自启
sudo systemctl enable code-server
# 禁用自启
sudo systemctl disable code-server
JupyterLab 服务
# 查看服务状态
sudo systemctl status jupyter
# 启动服务
sudo systemctl start jupyter
# 停止服务
sudo systemctl stop jupyter
# 重启服务
sudo systemctl restart jupyter
# 开机自启
sudo systemctl enable jupyter
# 禁用自启
sudo systemctl disable jupyter
查看服务日志
# Code-Server 日志
journalctl -u code-server -f
# JupyterLab 日志
journalctl -u jupyter -f
# 查看最近 100 行日志
journalctl -u code-server -n 100
journalctl -u jupyter -n 100
密码管理
修改 Code-Server 密码
方法一：修改配置文件
# 编辑配置文件
sudo vi /data/code/code-server/config.yaml
# 修改 password 字段
password: YourNewPassword
# 重启服务
sudo systemctl restart code-server
方法二：使用 Ansible
# 修改 pigsty.yml 中的 code_password
# 然后执行
./vibe.yml -l <host> -t code_config,code_launch
修改 JupyterLab Token
方法一：修改配置文件
# 编辑配置文件
sudo vi /data/jupyter/jupyter_config.py
# 修改 c.ServerApp.token 值
c.ServerApp.token = 'YourNewToken'
# 重启服务
sudo systemctl restart jupyter
方法二：使用 Ansible
# 修改 pigsty.yml 中的 jupyter_password
# 然后执行
./vibe.yml -l <host> -t jupyter_config,jupyter_launch
扩展管理
Code-Server 扩展
通过 Web 界面安装
- 打开 Code-Server（
https://<host>/code/） - 点击左侧扩展图标
- 搜索并安装所需扩展
通过命令行安装
# 安装单个扩展
code-server --install-extension ms-python.python
# 从 VSIX 文件安装
code-server --install-extension /path/to/extension.vsix
# 列出已安装扩展
code-server --list-extensions
# 卸载扩展
code-server --uninstall-extension ms-python.python
切换扩展市场
修改 code_gallery 参数：
# Open VSX（默认）
code_gallery: openvsx
# 微软官方市场
code_gallery: microsoft
然后重新部署：
./vibe.yml -l <host> -t code_config,code_launch
JupyterLab 扩展
安装 JupyterLab 扩展
# 激活虚拟环境
source /data/venv/bin/activate
# 安装扩展
pip install jupyterlab-git
pip install jupyterlab-lsp
# 重启 JupyterLab
sudo systemctl restart jupyter
Python 包管理
安装 Python 包
# 激活虚拟环境
source /data/venv/bin/activate
# 使用 pip 安装
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
# 使用清华镜像加速
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pandas
# 使用 uv 安装（更快）
uv pip install numpy pandas matplotlib
配置 pip 镜像
# 临时使用
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <package>
# 永久配置
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装 Jupyter Kernel
# 安装 ipykernel
pip install ipykernel
# 注册新内核
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"
# 列出已注册内核
jupyter kernelspec list
# 删除内核
jupyter kernelspec remove myenv
Claude Code 管理
配置 API Key
方法一：环境变量
# 临时设置
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx-your-api-key
# 永久设置（添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc）
echo 'export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx-your-api-key' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
方法二：Claude 配置命令
claude config set apiKey sk-ant-xxx-your-api-key
方法三：Ansible 部署时配置
claude_env:
ANTHROPIC_API_KEY: sk-ant-xxx-your-api-key
查看 Claude 配置
# 查看当前配置
cat ~/.claude.json
cat ~/.claude/settings.json
# 查看 Claude 版本
claude --version
使用 Claude Code
# 在当前目录启动 Claude
claude
# 在指定目录启动
claude /path/to/project
# 非交互模式执行任务
claude -p "解释这段代码的作用"
# 指定模型
claude --model claude-sonnet-4-20250514
目录结构
VIBE 工作目录
{{ vibe_data }} # 默认 /fs
├── CLAUDE.md # Claude Code 上下文文件
├── AGENTS.md # 符号链接 -> CLAUDE.md
└── <your-projects>/ # 项目文件
Code-Server 数据目录
{{ code_data }} # 默认 /data/code
└── code-server/
├── config.yaml # 配置文件
├── extensions/ # 扩展目录
└── User/
└── settings.json # 用户设置
JupyterLab 数据目录
{{ jupyter_data }} # 默认 /data/jupyter
├── jupyter_config.py # 配置文件
└── kernels/ # Jupyter 内核
Python 虚拟环境
{{ jupyter_venv }} # 默认 /data/venv
├── bin/
│ ├── python
│ ├── pip
│ ├── jupyter
│ └── ...
├── lib/
│ └── python3.x/
│ └── site-packages/
└── ...
配置文件位置
| 组件 | 配置文件 |
|---|---|
| Code-Server | /data/code/code-server/config.yaml |
| Code-Server | /etc/systemd/system/code-server.service |
| Code-Server | /etc/default/code |
| JupyterLab | /data/jupyter/jupyter_config.py |
| JupyterLab | /etc/systemd/system/jupyter.service |
| JupyterLab | /etc/default/jupyter |
| Claude Code | ~/.claude.json |
| Claude Code | ~/.claude/settings.json |
连接 PostgreSQL
从 JupyterLab 连接
import psycopg2
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(
'postgres://dbuser_dba:DBUser.DBA@10.10.10.10:5432/meta'
)
cursor = conn.cursor()
# 执行查询
cursor.execute('SELECT version()')
print(cursor.fetchone())
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
使用 pandas
import pandas as pd
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
'postgres://dbuser_dba:DBUser.DBA@10.10.10.10:5432/meta'
)
df = pd.read_sql('SELECT * FROM pg_stat_activity', conn)
df.head()
从 Code-Server 终端连接
# 使用 psql
psql postgres://dbuser_dba:DBUser.DBA@10.10.10.10:5432/meta
# 使用 pgcli（如已安装）
pgcli postgres://dbuser_dba:DBUser.DBA@10.10.10.10:5432/meta
备份与恢复
备份 Code-Server 配置
# 备份用户数据
tar -czvf code-backup.tar.gz /data/code
# 恢复
tar -xzvf code-backup.tar.gz -C /
sudo systemctl restart code-server
备份 JupyterLab 配置
# 备份配置和 Notebook
tar -czvf jupyter-backup.tar.gz /data/jupyter /fs/*.ipynb
# 恢复
tar -xzvf jupyter-backup.tar.gz -C /
sudo systemctl restart jupyter
使用 JuiceFS PITR
如果工作目录使用 JuiceFS，可以利用 PostgreSQL 的 PITR 能力进行时间点恢复。详见 JUICE 管理文档。
故障排查
服务无法启动
# 查看详细错误日志
journalctl -u code-server -xe
journalctl -u jupyter -xe
# 检查端口占用
ss -tlnp | grep 8443
ss -tlnp | grep 8888
# 检查进程
ps aux | grep code-server
ps aux | grep jupyter
无法访问 Web 界面
# 检查 Nginx 状态
sudo systemctl status nginx
# 检查 Nginx 配置
sudo nginx -t
# 检查防火墙
sudo firewall-cmd --list-all
JupyterLab Python 版本问题
# 检查 venv 中的 Python 版本
/data/venv/bin/python --version
# 检查 JupyterLab 版本
/data/venv/bin/jupyter --version
# 重建虚拟环境
rm -rf /data/venv
python3 -m venv /data/venv
/data/venv/bin/pip install jupyterlab ipykernel