create-r-dockerfile
О программе
Этот навык создает Dockerfile для проектов на R, используя базовые образы rocker. Он управляет системными зависимостями, установкой пакетов R, интеграцией с renv и оптимизирует порядок слоев для эффективных пересборок. Используйте его при контейнеризации R-приложений, создании воспроизводимых сред или развертывании сервисов на основе R, таких как Shiny или Plumber.
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/create-r-dockerfileСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
造 R 之 Dockerfile
以 rocker 基礎映像建 R 項目之 Dockerfile,含當之依賴管理。
適用時機
- 容器化 R 應用或分析
- 造可重現之 R 環境
- 部署 R 基礎之服務(Shiny、Plumber、MCP 伺服器)
- 立一致之開發環境
輸入
- 必要:含依賴之 R 項目(DESCRIPTION 或 renv.lock)
- 必要:目的(開發、生產、或服務)
- 選擇性:R 版本(預設:最新穩定)
- 選擇性:所需之他系統庫
步驟
步驟一:擇基礎映像
| 用例 | 基礎映像 | 大小 |
|---|---|---|
| 最小 R 執行 | rocker/r-ver:4.5.0 | ~800MB |
| 含 tidyverse | rocker/tidyverse:4.5.0 | ~1.8GB |
| 含 RStudio Server | rocker/rstudio:4.5.0 | ~1.9GB |
| Shiny 伺服 | rocker/shiny-verse:4.5.0 | ~2GB |
預期: 擇一合項目需、無不必要膨脹之基礎映像。
失敗時: 疑用何映像,始於 rocker/r-ver(最小),按需加套件。全映像目錄見 rocker-org。
步驟二:寫 Dockerfile
FROM rocker/r-ver:4.5.0
# Install system dependencies
# Group by purpose for clarity
RUN apt-get update && apt-get install -y \
# HTTP/SSL
libcurl4-openssl-dev \
libssl-dev \
# XML processing
libxml2-dev \
# Git integration
libgit2-dev \
libssh2-1-dev \
# Graphics
libfontconfig1-dev \
libharfbuzz-dev \
libfribidi-dev \
libfreetype6-dev \
libpng-dev \
libtiff5-dev \
libjpeg-dev \
# Utilities
git \
curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Install R packages
# Order: least-changing first for cache efficiency
RUN R -e "install.packages(c( \
'remotes', \
'devtools', \
'renv' \
), repos='https://cloud.r-project.org/')"
# Set working directory
WORKDIR /workspace
# Copy renv files first (cache layer)
COPY renv.lock renv.lock
COPY renv/activate.R renv/activate.R
# Restore packages from lockfile
RUN R -e "renv::restore()"
# Copy project files
COPY . .
# Default command
CMD ["R"]
預期: Dockerfile 成建:docker build -t myproject .
失敗時: 若於 apt-get install 時敗,察目標發行版(Debian)之套件名。若 renv::restore() 敗,確保 renv.lock 與 renv/activate.R 於恢復步前已複。
步驟三:造 .dockerignore
.git
.Rproj.user
.Rhistory
.RData
renv/library
renv/cache
renv/staging
docs/
*.tar.gz
預期: .dockerignore 排 Git 歷史、IDE 檔、本地 renv 庫、建構構件於 Docker 脈絡外。
失敗時: 若 Docker 建構仍複不欲檔,驗 .dockerignore 與 Dockerfile 同目錄且用正確 glob 模式。
步驟四:建並測
docker build -t r-project:latest .
docker run --rm -it r-project:latest R -e "sessionInfo()"
預期: 容器啟,R 版本正確,所有套件可得。sessionInfo() 輸出證所期 R 版本。
失敗時: 察建構日誌之系統依賴誤。於 apt-get install 層加缺之 -dev 套件。
步驟五:為生產優化
生產部署用多階段建構:
# Build stage
FROM rocker/r-ver:4.5.0 AS builder
RUN apt-get update && apt-get install -y libcurl4-openssl-dev libssl-dev
COPY renv.lock .
RUN R -e "install.packages('renv'); renv::restore()"
# Runtime stage
FROM rocker/r-ver:4.5.0
COPY --from=builder /usr/local/lib/R/site-library /usr/local/lib/R/site-library
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["Rscript", "main.R"]
預期: 多階段建構產較小之終映像。執行階段僅含編譯之 R 套件,無建構工具。
失敗時: 若套件於執行階段載敗,確保 COPY --from=builder 之庫路合 R 裝套件之處。於兩階段以 R -e ".libPaths()" 察之。
驗證
-
docker build完而無誤 - 容器啟且 R 會話行
- 所有所需套件可得
-
.dockerignore排非必要檔 - 映像大小合用例
- 程式改時重建快(層快取有效)
常見陷阱
- 缺系統依賴:含編譯程式之 R 套件需
-dev庫。察install.packages()時之誤訊 - 層快取失效:於裝套件前複所有檔令每改程式皆失快取。先複鎖檔
- 大映像:於
apt-get install後用rm -rf /var/lib/apt/lists/*。考慮多階段建構 - 時區問題:加
ENV TZ=UTC或裝tzdata以行時區感知之操作 - 以 root 執:生產加非 root 用戶:
RUN useradd -m appuser && USER appuser
範例
# Development container with mounted source
docker run --rm -it -v $(pwd):/workspace r-project:latest R
# Plumber API service
docker run -d -p 8000:8000 r-api:latest
# Shiny app
docker run -d -p 3838:3838 r-shiny:latest
相關技能
setup-docker-compose- 編排多容器containerize-mcp-server- MCP R 伺服之特別案例optimize-docker-build-cache- 進階快取策略manage-renv-dependencies- renv.lock 餵入 Docker 建構
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the create-r-dockerfile skill?
create-r-dockerfile is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform create-r-dockerfile-related tasks without extra prompting.
How do I install create-r-dockerfile?
Use the install commands on this page: add create-r-dockerfile 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 create-r-dockerfile belong to?
create-r-dockerfile is in the Meta category, tagged ai, mcp and design.
Is create-r-dockerfile free to use?
Yes. create-r-dockerfile 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.
