К основному содержанию
скилл Claude Code Gemini CLI CX Codex официальный · Google

gke-app-onboarding — скилл Claude Code: установка

Скилл проводит приложение от оценки и контейнеризации до манифестов и запуска в GKE. Подходит для первого деплоя или переноса приложения.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add google/skills --skill gke-app-onboarding -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает gke-app-onboarding

gke-app-onboarding помогает подготовить приложение к GKE: определить стек, зависимости, конфигурацию, состояние, сетевые порты и health endpoints. Затем он описывает сборку контейнера, включая multi-stage Dockerfile, запуск от non-root пользователя и вывод логов в stdout и stderr. Вместо Dockerfile можно применить Cloud Native Buildpacks.

Скилл помогает собрать и отправить образ в Artifact Registry, проверить результаты сканирования уязвимостей и создать Kubernetes-манифесты. В базовый набор входят Deployment и ClusterIP Service, resource requests и limits, liveness- и readiness-пробы, а для production — как минимум 2 реплики. В манифесте также предусмотрены настройки pod security: runAsNonRoot, readOnlyRootFilesystem, запрет повышения привилегий и другие ограничения.

Для деплоя используются MCP-инструменты apply_k8s_manifest, get_k8s_rollout_status и get_k8s_resource; доступен и fallback через kubectl. Перед командами gcloud, REST API или MCP нужно прочитать references/attribution.md. Скилл стоит поставить тем, кто впервые размещает приложение в GKE; для администрирования кластера и обновлений нужны другие скиллы.

Какие задачи решает

  • оценить приложение перед переносом в GKE
  • собрать и отправить контейнерный образ в Artifact Registry
  • создать Deployment и ClusterIP Service
  • добавить liveness- и readiness-пробы
  • проверить rollout и pod после деплоя

Примеры запросов агенту

  • Подготовь это приложение к первому деплою в GKE и перечисли, что нужно изменить.
  • Собери Docker-образ, отправь его в Artifact Registry и создай production-манифест с 2 репликами.
  • Примени манифест через `apply_k8s_manifest` и проверь rollout через `get_k8s_rollout_status`.

Как установить gke-app-onboarding

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add google/skills --skill gke-app-onboarding -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/gke-app-onboarding/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gke-app-onboarding/

Из того же набора172

Весь набор →
bigquery-basics официальный google Управляет ресурсами BigQuery и запускает SQL-запросы. Подходит для создания датасетов, таблиц, представлений и базовой загрузки данных. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 678установок cloud-run-basics официальный google Скилл помогает управлять Cloud Run: разворачивать HTTP-сервисы, запускать задачи по событию или расписанию и вести фоновые worker pools. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 532установок gemini-api официальный google Подключает Gemini API из Agent Platform Google Cloud к агенту. Даёт доступ к моделям Gemini, мультимодальному вводу, вызову функций и кешированию контекста. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 116установок google-cloud-recipe-auth официальный Google LLC Скилл объясняет аутентификацию и права доступа в Google Cloud. Пригодится для настройки IAM, ADC и сервисных аккаунтов в разработке и продакшене. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 450установок google-cloud-recipe-onboarding официальный Google LLC Проводит разработчика через старт в Google Cloud: проверяет CLI, вход, проект и биллинг. Подходит для первого личного проекта. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 390установок cloud-sql-basics официальный google Скилл помогает создавать и объяснять Cloud SQL для MySQL, PostgreSQL и SQL Server. Пригодится при настройке базы в Google Cloud. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 679установок google-cloud-waf-security официальный google Скилл оценивает безопасность рабочих нагрузок в Google Cloud и предлагает меры для IAM, сетевой защиты, данных и операционной безопасности. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 620установок google-cloud-waf-cost-optimization официальный google Проверяет расходы Google Cloud по pillar Cost Optimization из Well-Architected Framework. Нужен для поиска простаивающих ресурсов, выбора скидок и правки размеров сервисов. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 266установок

Похожие

electron-chromium-upgrade electron Помогает обновлять версию Chromium в репозитории Electron на ветке roller/chromium/main. Разбирает конфликты патчей при вызове e sync --3 и оформляет коммиты. Claude Code CX Codex Cursor +1 617установок wizard Matt Pocock Скилл создаёт интерактивный bash-скрипт для ручных шагов: настройки сервисов, секретов CI и разовых миграций. Claude Code 553 369установок hyperframes-cli heygen-com Управляет проектами HyperFrames через терминал: собирает таймлайн, проверяет контраст кадров, запускает предпросмотр и рендерит видео локально или в облаке. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200 000установок setup-pre-commit Matt Pocock Скилл настраивает pre-commit для JavaScript-репозитория: Husky запускает форматирование, проверку типов и тесты перед коммитом. Claude Code 489 289установок using-git-worktrees Jesse Vincent Готовит изолированное рабочее дерево перед доработкой или выполнением плана. Проверяет текущий репозиторий, выбирает нативные средства платформы либо Git. Claude Code CX Codex 217 153установок finishing-a-development-branch Jesse Vincent Скилл проверяет тесты и помогает выбрать, как завершить работу в ветке: слить её, открыть Pull Request или оставить как есть. Claude Code CX Codex 214 439установок orca-cli stablyai Скилл даёт агенту доступ к worktree, терминалам, артефактам и встроенному браузеру Orca через CLI. Пригодится, когда работа идёт в окружении Orca. Claude Code CX Codex Cursor +1 353 000установок

Вопросы о gke-app-onboarding

Как установить gke-app-onboarding в Claude Code?

Выполните npx skills add google/skills --skill gke-app-onboarding -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/gke-app-onboarding/SKILL.md.

Что делает gke-app-onboarding?

Скилл сопровождает онбординг приложения в GKE: оценивает приложение, помогает контейнеризировать его, подготовить Kubernetes-манифесты, загрузить образ и проверить запуск.

Какие инструменты используются для деплоя в GKE?

Предпочтительный путь использует apply_k8s_manifest, get_k8s_rollout_status и get_k8s_resource. В качестве fallback доступны kubectl apply, kubectl rollout status и kubectl get pods.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: gke-app-onboarding
description: >-
  Manages GKE application onboarding, covering containerization, deployment
  manifests, and migration. Use when onboarding or deploying an application to
  GKE for the first time, or containerizing an app for GKE. Don't use for
  general GKE cluster administration or upgrades (use gke-basics or
  gke-upgrades instead).
metadata:
  version: "1.0.1"
  category: Containers
---

# GKE App Onboarding

This reference provides workflows for containerizing and deploying applications
to GKE for the first time.

> **MCP Tools:** `apply_k8s_manifest`, `get_k8s_resource`,
> `get_k8s_rollout_status`, `get_k8s_logs`, `describe_k8s_resource`

## Attribution

**MUST READ**: Before executing any `gcloud`, REST API, or MCP command, you
MUST read [Usage Attribution](references/attribution.md). For commands executed
directly in the terminal (never in generated scripts, Terraform, or user code),
prefix `gcloud` with
`CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:gke-app-onboarding)"`
and append `agent-skills/1.0 (skill:gke-app-onboarding)` to `User-Agent` headers.

## Workflow

### 1. App Assessment

Before containerizing, assess the application:

-   **Language & Framework**: Identify the tech stack
-   **Dependencies**: List required libraries and external services
-   **Configuration**: How is the app configured? (env vars, config files,
    secrets)
-   **Statefulness**: Does it need persistent storage? (databases, file storage)
-   **Networking**: Port mapping and protocol (HTTP, gRPC, TCP)
-   **Health endpoints**: Does the app expose health check endpoints?

### 2. Containerization

Create a container image. A Dockerfile with a multi-stage build is recommended
for most apps — see the Go Dockerfile in
[`references/go-example.md`](./references/go-example.md) for a worked example.

**Best practices:**

-   Use multi-stage builds to keep production images small
-   Use distroless or minimal base images to reduce attack surface
-   Run as non-root user
-   Log to `stdout` and `stderr` for Cloud Logging collection

A complete worked Node.js example is provided in [`assets/`](./assets/):
[`Dockerfile`](./assets/Dockerfile) (non-root `node` user),
[`index.js`](./assets/index.js) (implements distinct `/healthz` and `/readyz`
endpoints), [`package.json`](./assets/package.json), and
[`deployment.yaml`](./assets/deployment.yaml) (hardened Deployment plus
ClusterIP Service, probes wired to `/healthz` and `/readyz`).

For applications where writing a Dockerfile is not preferred, you can use
[**Cloud Native Buildpacks**](https://buildpacks.io/) to automatically detect
the language and build a container image:

```bash
pack build <image> --builder gcr.io/buildpacks/builder:latest
```

### 3. Image Management

Build and store the container image:

```bash
# Configure Docker for Artifact Registry
gcloud auth configure-docker <REGION>-docker.pkg.dev --quiet

# Build and push
docker build -t <REGION>-docker.pkg.dev/<PROJECT>/<REPO>/<IMAGE>:<TAG> .
docker push <REGION>-docker.pkg.dev/<PROJECT>/<REPO>/<IMAGE>:<TAG>
```

**Vulnerability scanning**: Enable automatic scanning in Artifact Registry to
detect issues in base images and dependencies.

```bash
# Check scan results
gcloud artifacts docker images describe \
  <REGION>-docker.pkg.dev/<PROJECT>/<REPO>/<IMAGE>:<TAG> \
  --show-package-vulnerability \
  --quiet
```

### 4. Manifest Generation

Generate Kubernetes manifests for the application. A baseline Deployment +
ClusterIP Service manifest (probes, resource requests/limits, 2 replicas) is in
[`references/go-example.md`](./references/go-example.md).

**Checklist for manifests:**

-   Resource requests and limits set
-   Liveness and readiness probes configured
-   At least 2 replicas for production
-   Service type appropriate (ClusterIP for internal, use Gateway API for
    external)

See [`assets/deployment.yaml`](./assets/deployment.yaml) for a hardened worked
example. A production-hardened pod spec must include ALL of: `runAsNonRoot:
true`, `readOnlyRootFilesystem: true`, `allowPrivilegeEscalation: false`,
`capabilities.drop: ["ALL"]`, `seccompProfile: {type: RuntimeDefault}`,
`automountServiceAccountToken: false` (unless the pod needs the token — then say
why), resource requests, digest-pinned image, and a ClusterIP Service.

That checklist is the baseline for any pod spec produced here. For manifest work
beyond it — Gateway API routes, GCS FUSE and secret volume mounting, `subPath`
overlays, Spot VM targeting, or AI/inference serving specs — see
`gke-manifest-generation`.

### 5. Deploy

```
# MCP (preferred)
apply_k8s_manifest(parent="projects/<PROJECT>/locations/<REGION>/clusters/<CLUSTER>", yamlManifest="<manifest>")

# Verify
get_k8s_rollout_status(parent="...", resourceType="deployment", name="my-app")
get_k8s_resource(parent="...", resourceType="pod", labelSelector="app=my-app")
```

**kubectl fallback:**

```bash
kubectl apply -f manifests/
kubectl rollout status deployment/my-app
kubectl get pods -l app=my-app
```

## Golden Path Onboarding Checklist

For every production application onboarding to GKE:

1.  **Container Security**: Non-root user (`runAsNonRoot: true`), lockfile
    install, minimal/distroless base image.
2.  **Resource Requests**: Explicit CPU and memory requests (mandatory for GKE
    Autopilot).
3.  **Health Probes**: Both liveness (`livenessProbe`) and readiness
    (`readinessProbe`) probes configured.
4.  **Reliability & Availability**: At least 2 replicas and a
    `PodDisruptionBudget` (`minAvailable: 1` or `2`).
5.  **IAM & Workload Identity**: Workload Identity
    (`iam.gke.io/gcp-service-account`) instead of static service account keys.

## Next Steps

Once the application is running on GKE:

-   Configure autoscaling — see the `gke-workload-scaling` skill
-   Set up observability — see the `gke-observability` skill
-   Harden security — see the `gke-workload-security` skill
-   Configure reliability (PDBs, topology spread) — see the `gke-reliability`
    skill

© google · Apache-2.0 · google/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой