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.
npx skills add google/skills --skill gke-app-onboarding -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/gke-app-onboarding/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gke-app-onboarding/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google/skills --skill gke-app-onboarding -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/gke-app-onboarding/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/gke-app-onboarding/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install google/skills gke-app-onboarding2Вручную: положить файлы
.github/skills/gke-app-onboarding/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google/skills --skill gke-app-onboarding -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/google/skills --path skills/cloud/gke-app-onboardingВручную: положить файлы
.devin/skills/gke-app-onboarding/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора172
Весь набор →Похожие
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