Skills Guide

Déclencher des builds d'images Docker

VérifiéPrudence

Déclenche les workflows GitHub Actions de build d'images Docker Hyperlane (agent Rust, monorepo, services Node) et publie sur GHCR.

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Spar Skills Guide Bot
DevOpsDébutant
30/10/2026
Claude Code
#docker#github-actions#ci-cd#ghcr#image-build

Recommandé pour

Développeur backendClaude CodeIngénieur DevOpsAutomatisation Git

Synthèse automatique

Déclenche les workflows GitHub Actions qui construisent et publient les images Docker Hyperlane (agent, monorepo, services node) vers GHCR.

Points forts

  • Table claire associant chaque workflow à l'image produite et à son contenu.
  • Fournit les commandes `gh workflow run`, `gh run list` et `gh run watch` prêtes à l'emploi.
  • Explique le format du tag d'image et l'emplacement dans `ghcr.io/hyperlane-xyz/*`.
  • Mentionne l'option `include_arm64` pour les builds multi-architectures.

Limites

  • Très spécifique à l'écosystème Hyperlane et à ses workflows nommés.
  • Suppose que `gh` est authentifié et que l'utilisateur a accès au dépôt et à GHCR.
  • Ne couvre pas le diagnostic des échecs de build ni la validation préalable du ref.
Quand l'utiliser

Quand vous devez construire et publier une image Docker Hyperlane à partir d'une branche, d'un tag ou d'un commit.

Quand l'éviter

Pour rechercher une image existante, utilisez plutôt `/find-docker-image` ; pour un projet hors Hyperlane, cette skill ne s'applique pas.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité84/100

The skill is transparent and does only what it documents: dispatching existing GitHub Actions workflows via the `gh` CLI and reporting run URLs. There is no destructive command, no credential exfiltration, no obfuscation, and no attempt to override agent instructions. Because it does invoke powerful network/shell tooling with side effects (publishing images to a registry) and declares no allowed-tools, it is rated caution rather than safe; impact is bounded by GitHub's own workflow permissions.

Points d'attention
  • •No allowed-tools declared, yet the skill instructs execution of `gh workflow run`/`gh run` commands (shell/network access) without an explicit tool declaration.
  • •Triggering CI workflows publishes artifacts to a shared registry (ghcr.io/hyperlane-xyz/*), which is a legitimate but side-effecting operation; arbitrary `--ref` values flow into workflow dispatch and could build/publish untrusted branches.
  • •No validation or confirmation of the target ref/repository before dispatching builds.
  • •No allowed-tools are declared, yet the skill instructs the agent to run `gh` CLI commands (bash/network access) and publish container images to a public registry — capability is powerful but scoped and legitimate.
  • •Steps 1 and 2 both call `gh run list` for the same workflow, which is redundant but harmless.
  • •Relies on the ambient `gh` authentication token; no token handling, no exfiltration, no obfuscation, no destructive commands.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Build agent image from a branch
Build the Hyperlane agent Docker image from the release/1.2 branch and give me the GitHub Actions run URL.
Multi-arch node services build
Trigger a multi-arch build of the hyperlane-node-services image from commit abc1234.
Build all images from main
Build all Hyperlane Docker images from main and watch the runs until they finish.

name: build-docker-image description: Trigger Docker image builds for Hyperlane agent, monorepo, or node service images. Use when the user wants to build new Docker images for a branch, commit, or tag.

Trigger Docker Image Builds

Build and publish Docker images to GHCR (ghcr.io/hyperlane-xyz/*).

Workflows

| Workflow | Image(s) | Contents | | -------------------------- | ------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | rust-docker.yml | hyperlane-agent | Rust relayer, validator, scraper | | monorepo-docker.yml | hyperlane-monorepo | Full TS/Solidity monorepo | | node-services-docker.yml | hyperlane-node-services | All TS node services (rebalancer, warp-monitor, ccip-server, keyfunder, relayer) |

How to Trigger

Use gh workflow run with --ref to specify the branch, tag, or commit:

# Agent image (Rust)
gh workflow run rust-docker.yml --ref <branch>

# Monorepo image
gh workflow run monorepo-docker.yml --ref <branch>

# Node services (single unified image)
gh workflow run node-services-docker.yml --ref <branch>

# Include arm64 (multi-arch, slower)
gh workflow run rust-docker.yml --ref <branch> -f include_arm64=true

--ref defaults to main if omitted.

After Triggering

  1. Get the run URL:

    gh run list --workflow=<workflow>.yml --limit=1 --json url --jq '.[].url'

  2. Get the run ID (wait a few seconds after triggering for the run to appear):

    gh run list --workflow=<workflow>.yml --limit=1 --json databaseId,status,createdAt --jq '.[0]'

  3. Watch it:

    gh run watch <run-id>

  4. The resulting image tag will be <7-char-sha>-<YYYYMMDD>-<HHMMSS>, e.g. c558a9f-20260304-105241.

  5. Images are at ghcr.io/hyperlane-xyz/<image-name>:<tag>.

Instructions

  1. Ask the user which image(s) they want to build (agent, monorepo, node services, or all).
  2. Ask which branch/ref (default: main).
  3. Ask if arm64 is needed (default: no).
  4. Trigger the workflow(s) with gh workflow run.
  5. Fetch and report the run URL(s) using gh run list.
  6. Optionally watch for completion if the user wants to wait.

References

  • To find existing images instead of building, use the /find-docker-image skill.
  • See docs/docker-image-policy.md for the full Docker image policy.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/download' --output '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md.part' '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/build-docker-image' && cp -R '.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm' '.claude/skills/build-docker-image'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm'

openskills read 'trigger-docker-image-builds-mvg6txnm'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/trigger-docker-image-builds-mvg6txnm/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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