Docker 团队正在探索用 AI 生成 Dockerfile

让 ChatGPT 帮你写一个 Dockerfile，它会很耐心地询问你项目的具体信息——语言、框架、依赖管理方式等等。就像下图所示，因为我最近问 ChatGPT 关于 Node.js 的问题比较多，它直接推断出这是 Node.js 项目。但如果遇到其他语言的项目，它还是会老老实实问你一遍。

具体怎么做？思路其实挺直白的——当助手被要求创建 Dockerfile 时，给它两条高阶指令：

• 分析项目以确定其构建方式。

• 分析完成后，创建一个 Dockerfile 来构建该项目。

与此同时，还需要给 LLM 配备两个函数：

• analyze_project —— 分析项目确定构建方式
• write_files —— 将一组文件写入项目

[
    {
        "name": "analyze_project",
        "description": "Analyze a project to determine how it should be built"
    },
    {
        "name": "write_files",
        "description": "write a set of files to my project",
        "parameters": {
            "...": "..."
        }
    }
]

有了这两个函数，助手就能直接在你的项目目录里生成 Dockerfile 了。但问题也随之而来——如果缺乏最佳实践指导，生成的 Dockerfile 质量可能参差不齐。

为了提升生成质量，Docker 团队整理了一套 Node.js 项目 Dockerfile 的最佳实践。比如采用三段式构建：deps（依赖下载）、build（构建）、Scout（生产镜像）。下面就是 Docker 团队助手根据这些规则生成的 Dockerfile：

# Stage 1 - Downloading dependencies
FROM node:22-slim AS deps  # 选择基础镜像时，获取推荐的标签
WORKDIR /usr/src/app
COPY package*.json ./
RUN --mount=type=cache,target=/root/.npm npm ci --omit=dev

# Stage 2 - Building application
FROM deps AS build
RUN --mount=type=cache,target=/root/.npm npm ci && npm build

# Stage 3 - Using a recommended base image from Scout
FROM node:22-slim
WORKDIR /usr/src/app
COPY --from=deps /usr/src/app/node_modules ./node_modules
COPY --from=build /usr/src/app/dist ./dist
CMD [ "npm", "start" ]

AI 时代，大家都在发掘新的应用场景。Docker 团队这次瞄准的正是如何让生成式 AI 助手更聪明地写出符合最佳实践的 Dockerfile。期待这个小助手早日落地——能根据项目自动分析，一步到位生成一份靠谱的 Dockerfile。