optimize-docker-build-cache
О программе
Этот навык Claude оптимизирует сборку Docker, внедряя кэширование слоёв, многоступенчатые сборки и функции BuildKit для значительного сокращения времени сборки. Он предназначен для проектов на R, Node.js и Python, где повторные установки зависимостей или большой размер образов становятся узким местом. Используйте его, когда медленные пересборки или задержки в CI/CD-пайплайнах вызваны неэффективной структурой Dockerfile.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/optimize-docker-build-cacheСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Optimize Docker Build Cache
Cut build times via layer cache + opt.
Use When
- Builds slow → repeated pkg installs
- Rebuilds reinstall all deps on code change
- Images too big
- CI/CD bottleneck
In
- Required: Existing Dockerfile to optimize
- Optional: Target build time
- Optional: Target image size reduction
Do
Step 1: Order layers by change freq
Least-changing first.
# 1. Base image (rarely changes)
FROM rocker/r-ver:4.5.0
# 2. System dependencies (change occasionally)
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4-openssl-dev \
libssl-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 3. Dependency files only (change when deps change)
COPY renv.lock renv.lock
COPY renv/activate.R renv/activate.R
RUN R -e "renv::restore()"
# 4. Source code (changes frequently)
COPY . .
Key: Docker caches each layer. Layer changes → all subsequent rebuild. Deps install BEFORE source copy.
→ Layers ordered least-changing → most-changing, lockfiles before full source.
If err: still reinstalls on code change → verify COPY . . AFTER RUN deps install, not before.
Step 2: Separate deps from code
Bad (rebuild pkgs every code change):
COPY . .
RUN R -e "renv::restore()"
Good (rebuild only on lockfile change):
COPY renv.lock renv.lock
RUN R -e "renv::restore()"
COPY . .
Same for Node.js:
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci
COPY . .
→ Lockfile (renv.lock, package-lock.json, requirements.txt) copy + install in separate layer before full COPY . ..
If err: lockfile copy fails → verify file exists in build context, not excluded by .dockerignore.
Step 3: Multi-stage builds
Split build vs runtime.
# Build stage - includes dev tools
FROM rocker/r-ver:4.5.0 AS builder
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4-openssl-dev libssl-dev build-essential
COPY renv.lock .
RUN R -e "install.packages('renv'); renv::restore()"
# Runtime stage - minimal image
FROM rocker/r-ver:4.5.0
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4 libssl3 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY --from=builder /usr/local/lib/R/site-library /usr/local/lib/R/site-library
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["Rscript", "main.R"]
→ Builder stage (dev tools) + runtime (prod only). Final image much smaller than single-stage.
If err: COPY --from=builder can't find libs → verify install paths match. Debug w/ docker build --target builder ..
Step 4: Combine RUN commands
Each RUN = layer. Combine related.
Bad (3 layers, apt cache persists):
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y curl git
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*
Good (1 layer, clean cache):
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
→ Related apt-get / pkg installs combined into single RUN, each ending w/ cleanup (rm -rf /var/lib/apt/lists/*).
If err: combined RUN fails midway → split temporarily to ID failing cmd, recombine after fix.
Step 5: .dockerignore
Block unnecessary files from build context.
.git
.Rproj.user
.Rhistory
.RData
renv/library
renv/cache
node_modules
docs/
*.tar.gz
.env
→ .dockerignore in root excludes .git, node_modules, renv/library, build artifacts, env files. Build context noticeably smaller.
If err: needed files missing in container → check .dockerignore for too-broad patterns. Verbose docker build output to verify what's sent.
Step 6: BuildKit
DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t myimage .
Or docker-compose.yml:
services:
app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
W/ COMPOSE_DOCKER_CLI_BUILD=1 + DOCKER_BUILDKIT=1 env vars.
BuildKit gives:
- Parallel stage builds
- Better cache mgmt
--mount=type=cachefor persistent pkg caches
→ BuildKit active (#1 [internal] load build definition style output). Multi-stage parallel where possible.
If err: BuildKit inactive → verify env vars exported pre-build. Old Docker → upgrade Engine 18.09+.
Step 7: Cache mounts for pkg mgrs
# R packages with persistent cache
RUN --mount=type=cache,target=/usr/local/lib/R/site-library \
R -e "install.packages('dplyr')"
# npm with persistent cache
RUN --mount=type=cache,target=/root/.npm \
npm ci
→ Subsequent builds reuse cached pkgs from mount → dramatic install time cut even when layer invalidated. Cache persists across builds.
If err: --mount=type=cache not recognized → BuildKit needed (DOCKER_BUILDKIT=1). Legacy builder doesn't support.
Check
- Code-only rebuilds significantly faster
- Deps layer cached when lockfile unchanged
-
.dockerignoreexcludes unnecessary - Image size reduced
- Multi-stage (if used) splits build/runtime
Traps
- Copy all before install: invalidates cache every code change
- No
.dockerignore: big context → every build slow - Too many layers: each
RUN/COPY/ADD= layer. Combine logically - No apt cache clean: always end w/
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* - Platform-specific caches: layers platform-specific. CI runners may not benefit from local
→
create-r-dockerfile— initial Dockerfilesetup-docker-compose— compose build configcontainerize-mcp-server— apply opts to MCP servers
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the optimize-docker-build-cache skill?
optimize-docker-build-cache is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform optimize-docker-build-cache-related tasks without extra prompting.
How do I install optimize-docker-build-cache?
Use the install commands on this page: add optimize-docker-build-cache to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does optimize-docker-build-cache belong to?
optimize-docker-build-cache is in the Meta category, tagged design.
Is optimize-docker-build-cache free to use?
Yes. optimize-docker-build-cache is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
