# 步骤 0: 基础镜像 (Base Image)# 按照要求，使用 ubuntu:22.04 作为基础镜像FROM ubuntu:22.04# 设置环境变量，避免安装过程中的交互式提问ENV TZ=Etc/UTCENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive# 步骤 1: 安装所有系统级依赖# 将所有 apt-get 操作合并到一个 RUN 指令中，以减小镜像层数和体积。# 包含了基础工具、Python PPA、Node.js源、以及编译 COLMAP 所需的全部依赖。RUN apt-get update && \    apt-get install -y --no-install-recommends \    # --- 基础工具与 PPA/源 管理 ---    software-properties-common \    gnupg \    curl \    nano \    git \    # --- 添加 Python 3.8 PPA 源 ---    && add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa && \    # --- 添加 Node.js 20.x 源 ---    curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | bash - && \    # --- 再次更新源并安装所有软件 ---    apt-get update && \    apt-get install -y --no-install-recommends \    # --- Python & Node.js ---    python3.8 \    python3.8-venv \    python3.8-dev \    python3-pip \    python3.8-distutils \    nodejs \    # --- 清理缓存 (Clean up) ---    && apt-get clean && \    rm -rf /var/lib/apt/lists/*# 步骤 2: 将 python3.8 设置为默认RUN update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.8 1 && \    update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.8 1# 步骤 3: 安装全局NPM依赖RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code && \    npm cache clean --force# 步骤 6: 设置工作目录WORKDIR /app# 步骤 7: 定义容器启动后的默认命令CMD ["/bin/bash"]

通过上述dockerfile，可以快速构建基于python3.8的开发环境，并且在docker容器中使用Claude code进行代码编写
实践了一周，非常稳定，在docker中，环境干净，也不会被封号啥的，也不怕被删目录了