Docker 团队正在探索 AI 的应用^[1]，本期介绍的主要内容是 AI 生成 Dockerfile 的探讨，文中示例是基于 Node.js 项目。

当我们让 ChatGPT 为你的项目写一个 Dockerfile 时，它会与你进行对话，要求你提供项目的某些详细信息。

如下图所示，因为我这个近期问 ChatGPT Node.js 相关问题多些，因此 ChatGPT 也推断出了是 Node.js 类项目，但如果是需要为一个其它语言的项目写 Dockerfile 呢？

Docker 团队提出，我们也可以为助手配备一个工具，直接从项目中提取这些信息，而不是询问用户。

一种替代方案为：每当助手被要求创建 Dockerfile 时，给它两个高层次的指示：

• 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。

此外，还为 LLM 提供了两个函数定义^[2]：

• analyze_project：分析项目以确定其构建方式。
• write_files：将一组文件写入我的项目。

[
    {
        "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": {
            "...": "..."
        }
    }
]

通过这两个功能，助手可以直接在用户的项目中写入 Dockerfile。然而，如果没有最佳实践，实际生成的 Dockerfile 内容可能不会很理想。

为了改善生成的 Dockerfile 内容，Docker 团队提取了一些为 Node.js 项目编写 Dockerfile 的最佳实践。例如，使用 3 个阶段 "deps"、"build"、Scout。

以下为 Docker 团队助手生成的 Dockerfile 内容

# 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，大家都在探索相关的应用场景。Docker 团队也在探索让生成式 AI 助手提高生成 Dockerfile 内容的能力，期待这个小助手能早日来临，实现根据项目自动分析来生成一份最佳实践的 Dockerfile。