gcp-cloud-run — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Настраивает запуск контейнеров в Google Cloud Run через gcloud и Terraform. Пригодится при развёртывании микросервисов без возни с серверами.
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a claude-codeЧто делает gcp-cloud-run
Скилл добавляет в контекст агента готовые инструкции по запуску stateless-сервисов в Google Cloud Run. Он помогает собрать образ через Docker, выставить лимиты ресурсов и назначить IAM-роли для открытого доступа.
Внутри лежат шаблоны для CLI gcloud и готовые блоки для Terraform. Скилл заставляет агента помнить про graceful shutdown и проверку состояния через liveness probes.
Локальный диск здесь бесполезен. Сервис сбрасывает контейнеры до нуля при простое, поэтому сохранять файлы во внутреннюю файловую систему бессмысленно.
Какие задачи решает
- Развернуть контейнер в Google Cloud Run через
gcloud - Подготовить конфигурацию Terraform для Cloud Run
- Упаковать приложение на Node.js в контейнер Docker
- Назначить IAM-политики для публичного доступа к сервису
Примеры запросов агенту
- Сделай команду gcloud run deploy для сервиса с лимитом 512Mi памяти и одной vCPU
- Напиши Terraform-манифест для развёртывания приложения в Google Cloud Run
- Как настроить graceful shutdown и проверку здоровья контейнера в Cloud Run?
Как установить gcp-cloud-run
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/gcp-cloud-run/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gcp-cloud-run/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/gcp-cloud-run/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/gcp-cloud-run/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install aj-geddes/useful-ai-prompts gcp-cloud-run2Вручную: положить файлы
.github/skills/gcp-cloud-run/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --path skills/gcp-cloud-runВручную: положить файлы
.devin/skills/gcp-cloud-run/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о gcp-cloud-run
Как установить gcp-cloud-run в Claude Code?
Выполните npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill gcp-cloud-run -a claude-code. Файл навыка запишется в ~/.claude/skills/gcp-cloud-run/SKILL.md.
Что делает скилл gcp-cloud-run?
Он передаёт агенту правила и готовые примеры команд для бессерверного деплоя контейнеров в инфраструктуру Google Cloud.
Подходит ли этот скилл для stateful-приложений?
Нет, документация скилла прямо запрещает хранить данные внутри контейнера. Cloud Run рассчитан только на stateless-архитектуру.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: gcp-cloud-run description: > Deploy containerized applications on Google Cloud Run with automatic scaling, traffic management, and service mesh integration. Use for container-based serverless computing. --- # GCP Cloud Run ## Table of Contents - [Overview](#overview) - [When to Use](#when-to-use) - [Quick Start](#quick-start) - [Reference Guides](#reference-guides) - [Best Practices](#best-practices) ## Overview Google Cloud Run enables deployment of containerized applications at scale without managing infrastructure. Run stateless HTTP containers with automatic scaling from zero to thousands of instances, paying only for compute time consumed. ## When to Use - Microservices and APIs - Web applications and backends - Batch processing jobs - Long-running background workers - CI/CD pipeline integration - Data processing pipelines - WebSocket applications - Multi-language services ## Quick Start Minimal working example: ```bash # Build container image gcloud builds submit --tag gcr.io/MY_PROJECT_ID/my-app:latest # Deploy to Cloud Run gcloud run deploy my-app \ --image gcr.io/MY_PROJECT_ID/my-app:latest \ --platform managed \ --region us-central1 \ --memory 512Mi \ --cpu 1 \ --timeout 3600 \ --max-instances 100 \ --min-instances 1 \ --no-allow-unauthenticated \ --set-env-vars NODE_ENV=production,DATABASE_URL=postgresql://... # Allow public access gcloud run services add-iam-policy-binding my-app \ --platform managed \ --region us-central1 \ --member=allUsers \ --role=roles/run.invoker # Get service URL gcloud run services describe my-app \ // ... (see reference guides for full implementation) ``` ## Reference Guides Detailed implementations in the `references/` directory: | Guide | Contents | |---|---| | [Cloud Run Deployment with gcloud CLI](references/cloud-run-deployment-with-gcloud-cli.md) | Cloud Run Deployment with gcloud CLI | | [Containerized Application (Node.js)](references/containerized-application-nodejs.md) | Containerized Application (Node.js) | | [Terraform Cloud Run Configuration](references/terraform-cloud-run-configuration.md) | Terraform Cloud Run Configuration | | [Docker Build and Push](references/docker-build-and-push.md) | Docker Build and Push | ## Best Practices ### ✅ DO - Use container health checks - Set appropriate CPU and memory - Implement graceful shutdown - Use service accounts with least privilege - Monitor with Cloud Logging - Enable Cloud Armor for protection - Use revision management for blue-green deployments - Implement startup and liveness probes ### ❌ DON'T - Store secrets in code - Use default service account - Create stateful applications - Ignore health checks - Deploy without testing - Use excessive resource limits - Store files in container filesystem
© aj-geddes · MIT · aj-geddes/useful-ai-prompts