MCP HubMCP Hub
Retour aux compétences

create-multistage-dockerfile

pjt222
Mis à jour 2 days ago
3 vues
17
2
17
Voir sur GitHub
Métageneral

À propos

Cette compétence Claude crée des Dockerfiles multi-étapes optimisés qui séparent les environnements de construction et d'exécution pour produire des images de production minimales. Elle est utile lorsque vos images sont trop volumineuses, contiennent des outils de construction, ou nécessitent des builds distincts pour le développement et la production à partir d'un seul fichier. La compétence couvre la séparation des étapes de construction et d'exécution, la copie des artefacts, et les cibles telles que scratch/distroless/alpine avec des comparaisons de taille.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-multistage-dockerfile

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation


name: create-multistage-dockerfile description: > ビルド環境とランタイム環境を分離して最小限の本番イメージを作成するマルチステージDockerfileを構築する。 ビルダー/ランタイムステージの分離、成果物のコピー、scratch/distroless/alpineターゲット、 およびサイズ比較をカバーする。本番イメージが大きすぎる場合、ビルドツールが最終イメージに含まれている場合、 1つのDockerfileから開発用と本番用の別々のイメージが必要な場合、またはエッジやサーバーレスなどの 制約のある環境にデプロイする場合に使用する。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: containerization complexity: intermediate language: Docker tags: docker, multi-stage, distroless, alpine, scratch, optimization locale: ja source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16

マルチステージDockerfileの作成

ビルドツールとランタイムを分離して最小限の本番イメージを生成するマルチステージDockerfileを構築する。

使用タイミング

  • 本番イメージが大きすぎる場合(コンパイル言語で500MB超)
  • ビルドツール(コンパイラ、開発ヘッダー)が最終イメージに含まれている場合
  • 1つのDockerfileから開発用と本番用の別々のイメージが必要な場合
  • 制約のある環境(エッジ、サーバーレス)へのデプロイ

入力

  • 必須: 既存のDockerfileまたはコンテナ化するプロジェクト
  • 必須: 言語とビルドシステム(npm、pip、go build、cargo、maven)
  • 任意: ターゲットランタイムベース(slim、alpine、distroless、scratch)
  • 任意: 最終イメージのサイズ制限

手順

ステップ1: ビルド依存関係とランタイム依存関係の識別

カテゴリビルドステージランタイムステージ
コンパイラgcc、g++、rustc不要
パッケージマネージャーnpm、pip、cargo場合による(インタープリタ言語)
開発ヘッダー-devパッケージ不要
ソースコードフルソースツリーコンパイル出力のみ
テストフレームワークjest、pytest不要

ステップ2: マルチステージビルドの構造化

コアパターン:大きなイメージでビルドし、成果物をスリムなイメージにコピーする。

# ---- ビルドステージ ----
FROM <build-image> AS builder
WORKDIR /src
COPY <dependency-manifest> .
RUN <install-dependencies>
COPY . .
RUN <build-command>

# ---- ランタイムステージ ----
FROM <runtime-image>
COPY --from=builder /src/<artifact> /<dest>
EXPOSE <port>
CMD [<entrypoint>]

ステップ3: 言語固有パターンの適用

Node.js(プルーニングされたnode_modules)

FROM node:22-bookworm AS builder
WORKDIR /src
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build && npm prune --omit=dev

FROM node:22-bookworm-slim
RUN groupadd -r app && useradd -r -g app app
WORKDIR /app
COPY --from=builder /src/dist ./dist
COPY --from=builder /src/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder /src/package.json .
USER app
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/index.js"]

Python(virtualenvコピー)

FROM python:3.12-bookworm AS builder
WORKDIR /src
RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .

FROM python:3.12-slim-bookworm
COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
WORKDIR /app
COPY --from=builder /src .
RUN groupadd -r app && useradd -r -g app app
USER app
EXPOSE 8000
CMD ["python", "app.py"]

Go(scratchへの静的バイナリ)

FROM golang:1.23-bookworm AS builder
WORKDIR /src
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server

FROM scratch
COPY --from=builder /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt /etc/ssl/certs/
COPY --from=builder /server /server
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["/server"]

Rust(静的muslバイナリ)

FROM rust:1.82-bookworm AS builder
RUN apt-get update && apt-get install -y musl-tools && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN rustup target add x86_64-unknown-linux-musl
WORKDIR /src
COPY Cargo.toml Cargo.lock ./
RUN mkdir src && echo "fn main() {}" > src/main.rs \
    && cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl \
    && rm -rf src
COPY . .
RUN touch src/main.rs && cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl

FROM scratch
COPY --from=builder /src/target/x86_64-unknown-linux-musl/release/myapp /myapp
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["/myapp"]

期待結果: 最終イメージにランタイムとコンパイル済み成果物のみが含まれる。

失敗時: COPY --from=builderのパスを確認する。docker build --target builderを使用してビルドステージをデバッグする。

ステップ4: ランタイムベースの選択

ベースサイズシェルユースケース
scratch0 MBなし静的Go/Rustバイナリ
gcr.io/distroless/static約2 MBなし静的バイナリ + CA証明書
gcr.io/distroless/base約20 MBなし動的バイナリ(libc)
*-slim50-150 MBありインタープリタ言語
alpine約7 MBありシェルアクセスが必要な場合

注意: Alpineはmusl libcを使用する。一部のPythonホイールやNodeネイティブモジュールは動作しない場合がある。インタープリタ言語には-slim(glibc)を推奨する。

ステップ5: ステージ間のビルド引数

ARG APP_VERSION=0.0.0

FROM golang:1.23 AS builder
ARG APP_VERSION
RUN go build -ldflags="-X main.version=${APP_VERSION}" -o /server .

FROM gcr.io/distroless/static
COPY --from=builder /server /server
ENTRYPOINT ["/server"]

ビルド時: docker build --build-arg APP_VERSION=1.2.3 .

注意: FROMの前のARGはグローバル。各ステージで使用するにはARGを再宣言する必要がある。

ステップ6: イメージサイズの比較

# 両方のバリアントをビルド
docker build -t myapp:fat --target builder .
docker build -t myapp:slim .

# サイズを比較
docker images --format "table {{.Repository}}\t{{.Tag}}\t{{.Size}}" | grep myapp

期待結果: 本番イメージがビルドステージより50-90%小さい。

バリデーション

  • docker buildがすべてのステージで完了する
  • 最終イメージにビルドツール(コンパイラ、開発ヘッダー)が含まれていない
  • スリムイメージからのdocker runが正しく動作する
  • シングルステージと比較してイメージサイズが大幅に縮小される
  • COPY --from=builderのパスが正しい
  • 本番イメージにソースコードが漏洩していない

よくある落とし穴

  • ランタイムライブラリの不足: コンパイルされたコードが共有ライブラリ(libclibssl)を必要とする場合がある。スリムイメージを十分にテストする
  • COPY --fromパスの誤り: 成果物のパスは正確に一致する必要がある。docker build --target builderしてからdocker run --rm builder ls /pathでデバッグする
  • Alpineのmusl問題: ネイティブNode.jsアドオンや一部のPythonパッケージはAlpineで失敗する。代わりに-slimを使用する
  • グローバルARGスコープ: FROMの前に宣言されたARGFROM行でのみ利用可能。各ステージ内で再宣言する
  • CA証明書の忘れ: scratchには証明書がない。ビルダーから/etc/ssl/certs/ca-certificates.crtをコピーするかdistrolessを使用する

関連スキル

  • create-dockerfile - シングルステージの汎用Dockerfile
  • create-r-dockerfile - rockerイメージを使用するR固有のDockerfile
  • optimize-docker-build-cache - レイヤーキャッシュとBuildKit機能
  • setup-compose-stack - マルチステージイメージを使用するcompose設定

Dépôt GitHub

pjt222/agent-almanac
Chemin: i18n/ja/skills/create-multistage-dockerfile
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Compétences associées

content-collections

Méta

Cette compétence propose une configuration éprouvée en production pour Content Collections, un outil axé sur TypeScript qui transforme des fichiers Markdown/MDX en collections de données typées de manière sûre avec une validation Zod. Utilisez-la lors de la création de blogs, de sites de documentation ou d'applications Vite + React riches en contenu pour garantir la sécurité de typage et la validation automatique du contenu. Elle couvre tout, de la configuration du plugin Vite et de la compilation MDX à l'optimisation des déploiements et la validation des schémas.

Voir la compétence

polymarket

Méta

Cette compétence permet aux développeurs de créer des applications avec la plateforme de marchés prédictifs Polymarket, incluant l'intégration d'API pour le trading et les données de marché. Elle fournit également une diffusion de données en temps réel via WebSocket pour surveiller les transactions en direct et l'activité du marché. Utilisez-la pour mettre en œuvre des stratégies de trading ou pour créer des outils traitant les mises à jour de marché en direct.

Voir la compétence

creating-opencode-plugins

Méta

Cette compétence aide les développeurs à créer des plugins OpenCode qui s'interconnectent avec plus de 25 types d'événements tels que les commandes, les fichiers et les opérations LSP. Elle fournit la structure du plugin, les spécifications de l'API événementielle et les modèles d'implémentation pour les modules JavaScript/TypeScript. Utilisez-la lorsque vous avez besoin d'intercepter, de surveiller ou d'étendre le cycle de vie de l'assistant IA OpenCode avec une logique personnalisée pilotée par les événements.

Voir la compétence

sglang

Méta

SGLang est un framework de service LLM haute performance spécialisé dans la génération rapide et structurée pour les workflows JSON, regex et agentiques grâce à son cache de préfixe RadixAttention. Il offre une inférence nettement plus rapide, particulièrement pour les tâches avec des préfixes répétés, ce qui le rend idéal pour les sorties complexes et structurées ainsi que les conversations multi-tours. Choisissez SGLang plutôt que des alternatives comme vLLM lorsque vous avez besoin d'un décodage contraint ou que vous construisez des applications avec un partage étendu de préfixes.

Voir la compétence