create-multistage-dockerfile
О программе
Этот навык Claude создает оптимизированные многоэтапные Dockerfile, которые разделяют среды сборки и выполнения для создания минимальных production-образов. Он идеально подходит, когда ваши Docker-образы слишком велики, содержат ненужные инструменты сборки или должны работать в ограниченных средах, таких как serverless-платформы. Навык охватывает техники, включая копирование артефактов между этапами и использование минимальных базовых образов, таких как Alpine, Distroless или scratch.
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-multistage-dockerfileСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Create Multi-Stage Dockerfile
Build multi-stage Dockerfiles producing minimal production images. Separate build tooling from runtime.
When Use
- Production images too large (>500MB for compiled languages)
- Build tools (compilers, dev headers) in final image
- Need separate images for dev and prod from one Dockerfile
- Deploying to constrained environments (edge, serverless)
Inputs
- Required: Existing Dockerfile or project to containerize
- Required: Language and build system (npm, pip, go build, cargo, maven)
- Optional: Target runtime base (slim, alpine, distroless, scratch)
- Optional: Size budget for final image
Steps
Step 1: Identify Build vs Runtime Dependencies
| Category | Build Stage | Runtime Stage |
|---|---|---|
| Compilers | gcc, g++, rustc | Not needed |
| Package managers | npm, pip, cargo | Sometimes (interpreted langs) |
| Dev headers | -dev packages | Not needed |
| Source code | Full source tree | Only compiled output |
| Test frameworks | jest, pytest | Not needed |
Step 2: Structure the Multi-Stage Build
Core pattern: build in fat image, copy artifacts to slim image.
# ---- 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: Apply Language-Specific Patterns
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 (virtualenv 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 binary to 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 binary)
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 image has only runtime and compiled artifacts.
If fail: Check COPY --from=builder paths. Use docker build --target builder to debug build stage.
Step 4: Choose Runtime Base
| Base | Size | Shell | Use Case |
|---|---|---|---|
scratch | 0 MB | No | Static Go/Rust binaries |
gcr.io/distroless/static | ~2 MB | No | Static binaries + CA certs |
gcr.io/distroless/base | ~20 MB | No | Dynamic binaries (libc) |
*-slim | 50-150 MB | Yes | Interpreted languages |
alpine | ~7 MB | Yes | When shell access needed |
Note: Alpine uses musl libc. Some Python wheels and Node native modules may not work. Prefer -slim (glibc) for interpreted languages.
Step 5: Build Args Across 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 with: docker build --build-arg APP_VERSION=1.2.3 .
Note: ARG before FROM is global. Each stage must re-declare ARG to use it.
Step 6: Compare Image 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: Production image 50-90% smaller than build stage.
Checks
-
docker buildfinishes for all stages - Final image has no build tools (compilers, dev headers)
-
docker runworks from slim image - Image size significantly smaller vs single-stage
-
COPY --from=builderpaths right - No source code leaks into production image
Pitfalls
- Missing runtime libraries: Compiled code may need shared libraries (
libc,libssl). Test slim image thoroughly. - Broken
COPY --frompaths: Artifact path must match exactly. Usedocker build --target builderthendocker run --rm builder ls /pathto debug. - Alpine musl issues: Native Node.js addons and some Python packages fail on Alpine. Use
-sliminstead. - Global ARG scope:
ARGdeclared beforeFROMis available toFROMlines only. Re-declare inside each stage that needs it. - Forgetting CA certificates:
scratchhas no certificates. Copy/etc/ssl/certs/ca-certificates.crtfrom builder or use distroless.
See Also
create-dockerfile- single-stage general Dockerfilescreate-r-dockerfile- R-specific Dockerfiles with rocker imagesoptimize-docker-build-cache- layer caching and BuildKit featuressetup-compose-stack- compose configurations using multi-stage images
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the create-multistage-dockerfile skill?
create-multistage-dockerfile is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform create-multistage-dockerfile-related tasks without extra prompting.
How do I install create-multistage-dockerfile?
Use the install commands on this page: add create-multistage-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-multistage-dockerfile belong to?
create-multistage-dockerfile is in the Meta category, tagged ai and design.
Is create-multistage-dockerfile free to use?
Yes. create-multistage-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.
