P
💻DeveloppementIntermediateAll AIs

Configure an Optimized Dockerfile for Your Application

This prompt generates a production-ready Dockerfile with multi-stage build, security best practices and cache optimization, tailored to your language and framework.

Paste in your AI

Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.

Tu es un expert DevOps spécialisé en containerisation Docker. Génère un Dockerfile complet et optimisé pour la production pour mon application avec les caractéristiques suivantes :

  • Langage / Runtime : [LANGAGE_ET_VERSION] (ex : Node.js 20, Python 3.12, Go 1.22, Java 21)
  • Framework utilisé : [FRAMEWORK] (ex : Next.js, FastAPI, Spring Boot, Gin)
  • Type d'application : [TYPE_APPLICATION] (ex : API REST, application web, worker de queue, cron job)
  • Base de données ou services externes : [SERVICES_EXTERNES] (ex : PostgreSQL, Redis, S3)
  • Port d'écoute de l'application : [PORT]

Le Dockerfile doit respecter les bonnes pratiques suivantes :

  1. Utiliser un multi-stage build pour réduire la taille de l'image finale
  2. Choisir une image de base légère et sécurisée (Alpine ou Distroless selon le contexte)
  3. Optimiser le cache des layers Docker (dépendances avant code source)
  4. Créer un utilisateur non-root pour l'exécution
  5. Inclure un HEALTHCHECK adapté au type d'application
  6. Définir les variables d'environnement nécessaires avec des valeurs par défaut sensées
  7. Ajouter un fichier .dockerignore recommandé
  8. Gérer proprement les signaux d'arrêt (graceful shutdown avec tini ou dumb-init si nécessaire)

Pour chaque instruction du Dockerfile, ajoute un commentaire expliquant son rôle. Après le Dockerfile, fournis :

  • Le fichier .dockerignore correspondant
  • La commande docker build recommandée avec les arguments utiles
  • La commande docker run avec les flags de sécurité recommandés (--read-only, --cap-drop, etc.)
  • Un docker-compose.yml minimal si des services externes sont mentionnés
  • Les optimisations spécifiques au langage choisi (ex : pip --no-cache-dir pour Python, npm ci --omit=dev pour Node.js)

Personalize this prompt with Léa

Answer 3 questions and Léa tailors the prompt to your situation.

Why this prompt works

<p>This prompt guides the AI to produce a <strong>complete, production-ready Dockerfile</strong>. By specifying your language, framework and application type, you get a custom configuration that follows containerization best practices.</p><p>The variables let you adapt the output to any tech stack. The prompt emphasizes often-overlooked aspects: <strong>multi-stage builds</strong> to reduce image size, running as a <strong>non-root user</strong> for security, and optimizing <strong>layer caching</strong> to speed up successive builds.</p><p>Beyond the Dockerfile itself, you will also get the <strong>.dockerignore</strong>, secure build and run commands, and a docker-compose if needed. It is a solid starting point that you can refine according to your infrastructure constraints.</p>

Use Cases

Containerize a new application before its first deploymentOptimize an existing Dockerfile that produces oversized imagesSecure a Docker image for a production environmentConfigure a multi-stage build to separate build and runtime

Expected Output

A commented Dockerfile with multi-stage build, a .dockerignore file, recommended docker build and run commands, and optionally a docker-compose.yml. Each technical choice is explained with a comment.

Learn more

Check the full skill on Prompt Guide to master this technique from A to Z.

View on Prompt Guide

📬 Get new prompts every week

Join our newsletter and never miss a prompt.

Similar Prompts

💻DeveloppementIntermediateAll AIs

Automatically Generate Unit Tests with AI

Automatically generate an exhaustive unit test suite covering nominal cases, edge cases, and error cases for any source code.

0221
💻DeveloppementIntermediateAll AIs

Generate Precise Regular Expressions with AI

This prompt generates precise and documented regular expressions, tailored to your programming language, with detailed explanations and built-in tests.

0143
💻DeveloppementIntermediateGemini

Create a Python Automation Script

Create a professional Python automation script with CLI configuration, structured logging, error handling, and tests.

24238
💻DeveloppementAdvancedAll AIs

Analyze and Optimize Algorithmic Complexity

Analyze the Big O complexity of your algorithms and optimize them with appropriate data structures and more efficient algorithms.

40232