create-multistage-dockerfile
について
このスキルは、ビルド環境と実行環境を分離して本番用イメージサイズを最小化する最適化された多段階Dockerfileを生成します。scratch、distroless、Alpineターゲット向けの設定を作成し、生成されるイメージサイズを比較します。本番用イメージが過大である場合、不要なビルドツールが含まれている場合、またはエッジやサーバーレスプラットフォームのような制約のある環境にデプロイする際にご利用ください。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-multistage-dockerfileこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
Create Multi-Stage Dockerfile
Separate build + runtime → min prod img.
Use When
- Prod imgs too large (>500MB compiled)
- Build tools (compilers, headers) in final img
- Need dev + prod from 1 Dockerfile
- Constrained env (edge, serverless)
In
- Required: Existing Dockerfile / project
- Required: Lang + build (npm, pip, go, cargo, maven)
- Optional: Runtime base (slim, alpine, distroless, scratch)
- Optional: Size budget
Do
Step 1: Build vs Runtime Deps
| Cat | Build Stage | Runtime |
|---|---|---|
| Compilers | gcc, g++, rustc | Not needed |
| Pkg mgrs | npm, pip, cargo | Sometimes (interpreted) |
| Dev headers | -dev pkgs | Not needed |
| Source | Full tree | Only compiled out |
| Test fw | jest, pytest | Not needed |
Step 2: Multi-Stage Struct
Pattern: build in fat img, copy artifacts → slim.
# ---- Build Stage ----
FROM <build-image> AS builder
WORKDIR /src
COPY <dependency-manifest> .
RUN <install-dependencies>
COPY . .
RUN <build-command>
# ---- Runtime Stage ----
FROM <runtime-image>
COPY --from=builder /src/<artifact> /<dest>
EXPOSE <port>
CMD [<entrypoint>]
Step 3: Lang-Specific
Node.js (pruned 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 (venv copy)
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 (static → scratch)
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 (static musl)
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"]
Got: Final img = runtime + compiled artifacts only.
If err: Check COPY --from=builder paths. Use docker build --target builder → debug build stage.
Step 4: Runtime Base
| Base | Size | Shell | Use |
|---|---|---|---|
scratch | 0 MB | No | Static Go/Rust |
gcr.io/distroless/static | ~2 MB | No | Static + CA certs |
gcr.io/distroless/base | ~20 MB | No | Dynamic (libc) |
*-slim | 50-150 MB | Yes | Interpreted |
alpine | ~7 MB | Yes | Shell needed |
Note: Alpine = musl libc. Some Python wheels / Node native mods fail. Prefer -slim (glibc) for interpreted.
Step 5: Build Args Cross Stages
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"]
Build: docker build --build-arg APP_VERSION=1.2.3 .
Note: ARG before FROM = global. Each stage must re-declare ARG to use.
Step 6: Compare Sizes
# Build both variants
docker build -t myapp:fat --target builder .
docker build -t myapp:slim .
# Compare sizes
docker images --format "table {{.Repository}}\t{{.Tag}}\t{{.Size}}" | grep myapp
Got: Prod img 50-90% smaller than build.
Check
- All stages build
- Final img no build tools
-
docker runworks from slim - Size reduced vs single-stage
-
COPY --from=builderpaths correct - No src leak into prod
Traps
- Missing runtime libs: Compiled code may need shared libs (
libc,libssl). Test slim thoroughly. - Broken
COPY --from: Path must match exact. Debug:docker build --target builder+docker run --rm builder ls /path. - Alpine musl: Native Node addons + some Python fail. Use
-slim. - ARG scope: Global
ARGbeforeFROM→ onlyFROMlines. Re-declare in each stage needing it. - No CA certs:
scratchhas none. Copy/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt/ use distroless.
→
create-dockerfile— single-stage generalcreate-r-dockerfile— R-specific rockeroptimize-docker-build-cache— layer caching + BuildKitsetup-compose-stack— compose w/ multi-stage
GitHub リポジトリ
関連スキル
content-collections
メタこのスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
polymarket
メタこのスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。
creating-opencode-plugins
メタこのスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。
sglang
メタSGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
