optimize-docker-build-cache
О программе
Этот навык Claude оптимизирует сборку Docker-образов за счёт реализации кэширования слоёв, многоступенчатых сборок и функций BuildKit для сокращения времени сборки и уменьшения размеров образов. Он предназначен для проектов на R, Node.js и Python, где повторные установки зависимостей или крупные образы замедляют разработку. Используйте его, когда изменения в коде вызывают полные пересборки или когда CI/CD-процессы замедляются из-за долгой сборки Docker.
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
省 Docker 構快取
藉層快取、多階構、BuildKit、依先模減 Docker 構時。
用
- 構緩、復裝包
- 改碼即重裝諸依
- 像過大
- CI/CD 構為瓶
入
- 必:現 Dockerfile
- 可:構時改善標
- 可:像縮減標
行
一:依變率排層
少變者先:
# 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 . .
要則:Docker 各層皆快取。一層變則諸後重構。依裝必先於碼複。
得: 層由少變至多變、依鎖文於全源前。
敗: 改碼仍重裝→確 COPY . . 在 RUN 裝後、非前。
二:依與碼分
劣(碼變則重裝):
COPY . .
RUN R -e "renv::restore()"
優(鎖變乃重裝):
COPY renv.lock renv.lock
RUN R -e "renv::restore()"
COPY . .
Node.js 同理:
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci
COPY . .
得: 鎖文(renv.lock、package-lock.json、requirements.txt)於 COPY . . 前獨層複裝。
敗: 鎖複敗→確文在構境且未為 .dockerignore 排。
三:用多階構
構依與運分:
# 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"]
得: Dockerfile 有 builder 階+運階、終像顯小於單階。
敗: COPY --from=builder 不見庫→確兩階裝路同。docker build --target builder . 獨調 builder。
四:合 RUN 命
各 RUN 生層。合相關:
劣(3 層、apt 快取留):
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y curl git
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*
優(1 層、淨快取):
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
得: 相關 apt-get 或裝命合一 RUN、皆以快取清(rm -rf /var/lib/apt/lists/*)終。
敗: 合 RUN 中敗→暫拆識敗命、修後再合。
五:用 .dockerignore
阻無謂文入構境:
.git
.Rproj.user
.Rhistory
.RData
renv/library
renv/cache
node_modules
docs/
*.tar.gz
.env
得: 根有 .dockerignore、排 .git、node_modules、renv/library、構物、環文。構境顯小。
敗: 容器內缺需文→查 .dockerignore 之過寬模。docker build 詳輸驗送 daemon 之文。
六:啟 BuildKit
DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t myimage .
或 docker-compose.yml:
services:
app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
配 COMPOSE_DOCKER_CLI_BUILD=1 + DOCKER_BUILDKIT=1 環變。
BuildKit 啟:
- 並行階構
- 快取管優
--mount=type=cache為持包快取
得: 構以 BuildKit(輸示 #1 [internal] load build definition)。多階盡能並行。
敗: BuildKit 未行→確環變於構命前已導。Docker 舊版→升至 18.09+。
七:包管用 cache mount
# 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
得: 後構用 mount 快取、層失效裝時亦速。快取跨構持。
敗: --mount=type=cache 不識→確 BuildKit 啟(DOCKER_BUILDKIT=1)—舊構器不支。
驗
- 但碼變後重構顯速
- 鎖未變時依層自快取
-
.dockerignore排無謂文 - 像比未省者小
- 多階(如用)構↔運分
忌
- 裝依前複全文:每碼變使依快取失效
- 忘
.dockerignore:構境大則諸構皆緩 - 層過多:各
RUN/COPY/ADD為一層—邏輯處合之 - 不淨 apt 快取:
apt-get install必以&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*終 - 平台特快取:層快取依平台—CI 工或不得益於本地快取
參
create-r-dockerfilesetup-docker-composecontainerize-mcp-server
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.
