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。
