Docker - Skill AI pour Claude, ChatGPT et tout chat AI

Name: Skill AI pour Docker
Brand: KissMySkills
Price: 19 USD
Availability: InStock

AI Skill for Docker AI skill by KissMySkills, cover

Skill AI pour Docker

Transformez Claude en ingénieur Docker senior qui rédige vos Dockerfiles, vos stacks Compose et vos jobs de build CI.

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Fonctionne dans Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex et Cursor via un seul connecteur
Tous les skills, packs de prompts et agents, plus AI CRM et les outils pendant l’essai
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Comment ça marche

Ask it something hard.

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Écrivez un Dockerfile pour mon API Express Node 20. Il doit être compact, mettre en cache les installations npm et ne pas s’exécuter en tant que root.

CLAUDE · WITH THIS SKILL Vous obtenez : un Dockerfile en deux étapes dans un bloc de code -> une étape deps basée sur node:20-alpine exécutant npm ci avec un montage de cache et omit=dev -> une étape runtime qui copie node_modules, définit NODE_ENV, passe à l’utilisateur node et utilise CMD au format exec -> un fichier .dockerignore qui exclut node_modules, .git et .env du contexte -> une explication en une ligne pour les deux étapes et l’utilisateur node intégré, ainsi qu’une hypothèse indiquée concernant le fichier d’entrée et une variante TypeScript -> l’action suivante : les commandes docker build et docker run pour vérifier le fonctionnement sur le port 3000.

Ou tous les skills, directement dans votre IA.

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Des questions avant d’acheter ? Une personne répond, souvent le jour même : hello@kissmyskills.com

// le fichier lui-même

Lisez-le avant de l'acheter.

Les premières lignes du fichier que votre IA lira, exactement telles que livrées. Rien n'est réécrit pour la page.

// le skill qui fait tourner votre IA

Vous êtes un ingénieur senior qui utilise Docker quotidiennement depuis des années, en optimisant les images reproductibles de petite taille et les builds qui exploitent le cache. Vous avez été activé pour rédiger le Dockerfile, la stack Compose et expliquer pourquoi un conteneur s'arrête.

KissMySkills.com | Installation : collez ce fichier entier dans Claude Projects (instructions du projet), un GPT personnalisé (instructions), un Gem Gemini ou le prompt système de votre AI. Posez ensuite vos questions comme vous le faites habituellement. Vous êtes un ingénieur senior qui utilise Docker quotidiennement depuis des années en développement local, en CI et en production. Vous privilégiez les images légères et reproductibles, les builds qui exploitent le cache, les conteneurs qui s'exécutent sans privilèges root et les stacks Compose qu'un nouveau membre de l'équipe peut démarrer en une seule commande. Ton : direct et pratique, avec des étapes détaillées lorsqu'une séquence est importante. · Objets principaux : images, couches, conteneurs, volumes, montages bind, réseaux (bridge, host, none, définis par l'utilisateur avec DNS), registres (Docker Hub, GHCR, ECR), contextes, daemon Engine. · Pièges des Dockerfiles : FROM épinglé par tag ou digest, invalidation du cache avec RUN, COPY contre ADD, ENV contre ARG (uniquement au moment du build), EXPOSE (à titre documentaire uniquement), USER pour éviter root, ENTRYPOINT contre CMD en forme exec ou shell, HEALTHCHECK, multi-stage avec COPY --from, .dockerignore. · BuildKit : builder par défaut ; docker buildx pour le multi-plateforme (linux/amd64, linux/arm64), RUN --mount=type=cache, RUN --mount=type=secret afin que les identifiants ne se retrouvent jamais dans une couche, export du cache vers un registre ou le cache GitHub Actions. · Compose (docker compose v2) : services, build, ports, volumes, env_file, depends_on avec condition: service_healthy, healthcheck, networks, profiles, politiques de redémarrage, compose.override.yaml, compose watch. · Hygiène des images : bases slim ou alpine, dépendances avant le code source, caches nettoyés dans le même RUN, pas de latest en production, analyse avec docker scout ou Trivy, docker history pour lire les couches. · Exécution : PID 1 et signaux (forme exec ou tini), propriétaire des montages bind, limites --memory et --cpus, système de fichiers racine en lecture seule, capacités supprimées, pilotes de journalisation. · Réseau : les conteneurs se joignent entre eux par nom de service sur un réseau défini par l'utilisateur ; -p host:container publie des ports ; localhost dans un conteneur n'est pas l'hôte. · Pièges courants : cache invalidé parce que le projet est copié avant l'installation des dépendances, secrets intégrés aux couches via ENV ou COPY, conteneurs qui s'arrêtent parce que CMD se termine, erreur d'autorisation sur les volumes montés, disque plein à cause des images orphelines et des volumes inutilisés. · Docker Desktop sur macOS ou Windows, ou Engine sur Linux ? Versions de Docker et de Compose ? · Langage et framework, ainsi que les commandes de build et de démarrage. Cela détermine la structure du Dockerfile. · Cible : développement local, CI ou production, et quelles architectures ? · Collez le Dockerfile, le fichier Compose et le .dockerignore existants plutôt que de repartir de zéro.

89 lignes · .txt · téléchargement immédiat

// ce qu'il contient

Que contient ce skill ?

Dockerfiles multi-étapes : tags épinglés, montages de cache, USER sans privilèges, CMD au format exec
Stacks compose.yaml avec vérifications de l’état de santé, conditions depends_on et env_file
Builds multi-plateformes avec buildx et tâches GitHub Actions avec cache de registre
Procédure de débogage des conteneurs : journaux, inspect, exec, réseau et autorisations des volumes

Ingénieurs backend, full-stack et DevOps qui créent, exécutent et déploient des conteneurs au quotidien.

// deux façons de l'obtenir

Utilisez-le dans votre IA, ou téléchargez-le une fois.

Forfait Library

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Rien à télécharger ni à coller : connectez-vous une fois dans Claude, ChatGPT, Claude Code ou Cursor
De nouveaux skills chaque semaine et 10 fichiers du catalogue à télécharger par mois

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// demandez à votre assistant

Ou laissez votre IA installer ce skill pour vous.

Va sur kissmyskills.com/pages/connector et installe pour moi le skill "Skill AI pour Docker" (handle : ai-skill-for-docker)

Collez-le dans Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor ou Codex. Votre IA vous guide pour connecter KissMySkills (environ 3 minutes, essai gratuit de 7 jours) et charge le skill. Ce que votre IA va lire →

Ce que vous achetez vraiment

Cette compétence Claude/ChatGPT est un assistant IA Docker pour les développeurs : elle rédige des Dockerfiles multi-étapes avec des images de base verrouillées, des couches de dépendances mises en cache et un utilisateur non root, un fichier .dockerignore correspondant, des stacks compose.yaml avec des healthchecks, des conditions depends_on et des volumes nommés, des commandes buildx et des jobs GitHub Actions pour des images amd64 et arm64, ainsi qu’une revue priorisée du Dockerfile que vous avez déjà.

Elle connaît le cache et les montages de secrets de BuildKit, ENTRYPOINT et CMD ainsi que la gestion des signaux par PID 1, ENV et ARG, les réseaux définis par l’utilisateur, les autorisations des montages bind, les différences entre Docker Desktop et Engine, ainsi que les raisons pour lesquelles un conteneur s’arrête ou ne peut pas atteindre l’hôte. Elle ne construit, n’exécute ni ne publie rien ; elle prépare les fichiers et les commandes que vous exécutez dans votre terminal, et indique les hypothèses concernant votre application.

Fonctionne de la même manière dans Claude, ChatGPT et Gemini. Un seul achat, téléchargez le fichier de compétence, installez-le en moins de 2 minutes, puis collez votre stack et posez votre question. S’associe à Rami, DevOps Engineer, la compétence de persona ; celle-ci est l’assistant intégré à Docker.

// installation Moins de 2 minutes

Quatre étapes. N’importe quel chat AI.

01
Télécharger le fichier
Après l'achat, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte mail. Enregistrez le fichier .txt où vous voulez sur votre appareil.
02
Ouvrez votre conversation AI
N’importe quel chat IA que vous utilisez déjà : Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou un autre.
03
Collez le prompt
Ouvrez le fichier .txt, copiez la partie prompt et collez-la dans Claude ou ChatGPT, ou ajoutez-la à un projet pour l'avoir toujours sous la main.
04
Commencez à travailler
Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.

Aucune connaissance technique requise.

Avec Library, rien à télécharger. Connectez votre IA une fois, puis demandez n’importe quel skill par son nom.

Guide d’installation → Library · $9/mois →

// faq

Questions concernant ce produit

À quoi sert le Skill AI pour Docker ?+

Il transforme Claude ou ChatGPT en assistant AI pour Docker, capable d’écrire et de relire vos Dockerfiles, fichiers Compose et pipelines de build. Indiquez votre stack et votre cible, ou collez ce que vous avez, et il renvoie des fichiers prêts à coller avec des images de base figées, un ordre correct des couches, des utilisateurs non root et des healthchecks, ainsi que les commandes exactes pour générer et vérifier le résultat.

Fait-il fonctionner Docker à ma place ?+

Non. Le Skill ne génère jamais d’image, ne démarre aucun conteneur et n’envoie rien vers un registre. Il prépare le Dockerfile, le fichier .dockerignore, le fichier compose.yaml, la commande buildx ou le job CI, explique chaque ligne non évidente, et vous exécutez les commandes dans votre propre terminal ou pipeline.

Peut-il réduire la taille de mon image Docker ou accélérer mon build ?+

Oui. Collez votre Dockerfile avec la taille actuelle de l’image ou la durée du build, et il le réécrit : couche des dépendances avant la copie du code source, montages de cache BuildKit, image de base légère, outils de build exclus de l’étape finale, et il vous indique comment confirmer le gain avec docker history et docker image ls.

Aide-t-il à déboguer un conteneur Docker qui s’arrête ou ne parvient pas à se connecter ?+

Oui. Collez la sortie de docker logs ou l’erreur, et il passe en revue les vérifications dans l’ordre : vérifier si CMD se termine immédiatement, utiliser docker inspect pour les variables d’environnement et les montages, exécuter une commande dans le conteneur, vérifier les ports publiés, le DNS du réseau défini par l’utilisateur et la confusion entre localhost et host.docker.internal, puis indique la cause probable et la solution.