昨天看到推上有人讨论 Docker 镜像的优化，结合 AI ，给一个项目的 Dockerfile 优化了一下，最后只有 140M，真的非常舒服，总结几条： * 使用 alpine 基础镜像，比普通的小太多了 * 先拷贝依赖文件，安装依赖，最大化利用 Docker 层缓存，改代码不重新装依赖 * 多阶段构建 base → builder → runner 三阶段，缓存依赖 * 最后只拷贝真正最后