MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

create-dockerfile

pjt222
Обновлено Yesterday
3 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaidesign

О программе

Этот навык Claude создает готовые к использованию в продакшене Docker-файлы для приложений на Node.js, Python, Go, Rust и Java. Он решает ключевые задачи, такие как выбор базовых образов, управление зависимостями, настройка прав доступа и конфигурация точки входа. Используйте его при первой контейнеризации проекта или при подготовке приложения к стабильному развертыванию в облачных средах или средах Docker Compose.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-dockerfile

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

造 Dockerfile

為通用應用項目寫可投產之 Dockerfile。

適用時機

  • 容器化 Node.js、Python、Go、Rust、Java 應用
  • 造一致之建構/執行環境
  • 備應用以供雲部署或 Docker Compose
  • 項目中無既存 Dockerfile

輸入

  • 必要:項目語言與入口(如 npm startpython app.py
  • 必要:依賴清單(package.json、requirements.txt、go.mod、Cargo.toml、pom.xml)
  • 選擇性:目標環境(開發或生產)
  • 選擇性:暴露之埠

步驟

步驟一:擇基礎映像

語言開發映像生產映像大小
Node.jsnode:22-bookwormnode:22-bookworm-slim~200MB
Pythonpython:3.12-bookwormpython:3.12-slim-bookworm~150MB
Gogolang:1.23-bookwormgcr.io/distroless/static~2MB
Rustrust:1.82-bookwormdebian:bookworm-slim~80MB
Javaeclipse-temurin:21-jdkeclipse-temurin:21-jre~200MB

預期: 生產映像擇 slim/distroless 變體。

步驟二:寫 Dockerfile(按語言)

Node.js

FROM node:22-bookworm-slim

RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser -m appuser

WORKDIR /app

COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --omit=dev

COPY . .

USER appuser
EXPOSE 3000
CMD ["node", "src/index.js"]

Python

FROM python:3.12-slim-bookworm

RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser -m appuser

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

USER appuser
EXPOSE 8000
CMD ["python", "app.py"]

Go

FROM golang:1.23-bookworm AS builder

WORKDIR /src
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 go build -o /app/server ./cmd/server

FROM gcr.io/distroless/static
COPY --from=builder /app/server /server
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["/server"]

Rust

FROM rust:1.82-bookworm AS builder

WORKDIR /src
COPY Cargo.toml Cargo.lock ./
RUN mkdir src && echo "fn main() {}" > src/main.rs && cargo build --release && rm -rf src

COPY . .
RUN touch src/main.rs && cargo build --release

FROM debian:bookworm-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY --from=builder /src/target/release/myapp /usr/local/bin/myapp
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["myapp"]

Java (Maven)

FROM eclipse-temurin:21-jdk AS builder

WORKDIR /src
COPY pom.xml .
RUN mvn dependency:go-offline -B
COPY src ./src
RUN mvn package -DskipTests

FROM eclipse-temurin:21-jre
COPY --from=builder /src/target/*.jar /app/app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app/app.jar"]

預期: docker build -t myapp . 完而無誤。

失敗時: 察基礎映像可得性與依賴裝命令。

步驟三:ENTRYPOINT 與 CMD

指令目的覆寫
ENTRYPOINT固定執行檔--entrypoint
CMD預設引數以尾引數覆
並用ENTRYPOINT + CMD 所提之預設引數引數僅覆 CMD

編譯二進制且單一目的用 ENTRYPOINT。直譯語言宜用 CMD——或欲 docker run myapp bash

步驟四:造 .dockerignore

.git
.gitignore
node_modules
__pycache__
*.pyc
target/
.env
.env.*
*.md
!README.md
.vscode
.idea
Dockerfile
docker-compose*.yml

預期: 建構脈絡排開發遺物。

步驟五:加非 root 用戶

生產中恒以非 root 執:

RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser -m appuser
USER appuser

distroless 映像用內建 nonroot 用戶:

FROM gcr.io/distroless/static:nonroot
USER nonroot

步驟六:建構與驗證

docker build -t myapp:latest .
docker run --rm myapp:latest
docker image inspect myapp:latest --format '{{.Size}}'

預期: 容器啟、於所期之埠應答、以非 root 執。

失敗時:docker logs 察日誌。驗 WORKDIR、COPY 路、暴露之埠。

驗證

  • docker build 完而無誤
  • 容器啟且應用應答
  • .dockerignore 排非必要檔
  • 應用以非 root 用戶執
  • 依賴於源程式前複(快取效率)
  • 無機密或 .env 檔烘入映像

常見陷阱

  • 依賴裝前 COPY:每改程式皆失依賴快取。恒先複清單檔
  • 以 root 執:Docker 預設用 root。生產恒加非 root 用戶
  • 缺 .dockerignore:送 node_modules.git 入建構脈絡耗時與空間
  • 基礎映像用 latest:釘至具體版本(如 node:22.11.0)以便重現
  • --no-cache-dir:Python pip 預設快取套件,膨脹映像
  • ADD 與 COPY:用 COPY,除非需 URL 下載或 tar 解壓(ADD 自動解壓)

相關技能

  • create-r-dockerfile - R 專屬之 Dockerfile,用 rocker 映像
  • create-multistage-dockerfile - 多階段模式,以造最小之生產映像
  • optimize-docker-build-cache - 進階快取策略
  • setup-compose-stack - 容器化應用與他服務之編排

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/skills/create-dockerfile
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

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.

Просмотреть навык