azure-app-onboard

द्वारा microsoft

एंड-टू-एंड ऑर्केस्ट्रेटर: एक व्यावसायिक विचार, ऐप विचार, या मौजूदा ऐप से लेकर लागत अनुमानों और पूर्व-तैनाती अनुमोदन के साथ चल रहे Azure परिनियोजन तक। आपका विश्लेषण करता है…

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-app-onboard

Azure App Onboard

Every repo goes through the full pipeline (Steps 1–10). No exceptions. Do not skip steps, refuse, or short-circuit based on what you recognize. Follow the Workflow table below sequentially — read each step's references before acting.

Quick Reference

PropertyValue
Best forDevelopers who know what to build but not which Azure services to use
InputsBusiness idea or existing codebase, budget/scale preferences (optional)
OutputsArchitecture plan, cost estimate, IaC files, deployed Azure resources
PhasesDiscover → Architect → Scaffold → Deploy (self-contained, no external skill calls)

When to Use This Skill

  • Deploy existing code without knowing which Azure services to use
  • Check if your existing code is ready to deploy to Azure
  • Move an existing app to Azure without rewriting or with minimal changes
  • Get cost estimates before committing to infrastructure
  • Understand architecture decisions and rejected alternatives
  • Get answers to Azure architecture or service selection questions (e.g., "What database should I use?")
  • Get guided Azure onboarding without prior experience

When NOT to Use

ScenarioUse Instead
Run azd up or execute an existing deploymentazure-deploy
Optimize existing Azure spendazure-cost
Generate Bicep/Terraform for a known architectureazure-prepare
Validate infrastructure or run preflight checksazure-validate
Troubleshoot a running Azure deploymentazure-diagnostics
Deploy to or manage AKS/Kubernetes directlyazure-kubernetes
Look up or list existing Azure resourcesazure-resource-lookup

Pipeline Rules

You MUST read references/pipeline-rules.md at the start of every AppOnboard session. It contains approval gates, phase lifecycle, session artifacts, deploy-as-is, and security baseline rules.

Workflow

Deploy recovery: After deploy gate approval OR before any az deployment/az webapp deploy/az acr build — if you haven't read deploy/SKILL.md, read .copilot-azure/sessions/{id}/deploy-checklist.md first, then deploy/SKILL.md. ⛔ NEVER invoke {"skill": "azure-deploy"} — that is a DIFFERENT skill for a DIFFERENT workflow.

Post-scaffold transition (MANDATORY): Immediately after scaffold-manifest.json is written, YOUR NEXT ACTION MUST be Step 8 (Deploy Approval Gate) — NOT a summary report, NOT a "here are the generated files" message, NOT a completion signal. Confirm context.json has completedPhases: [...,"scaffold"] + currentPhase: "deploy" (update it yourself if the scaffold subagent didn't). Re-read approval-gates.md § Deploy Gate if evicted from context (scaffold reference loading is heavy), then present the exact prompt: "🚀 Ready to deploy? (Yes / Run manually / Edit plan / Cancel)". This gate is the LAST content in your response — wait for the user's reply.

#StepActionReference
1Session check + Azure loginCreate/resume session, verify Azure CLI auth, resolve subscription + user identityYou MUST read session-protocol.md
2Scope triageCheck azd markers, triage question. Empty workspace or code-only (no infra) → Step 3 directly.⛔ Read intent-gathering.md § Scope Triage
3Prereq scan⛔ Skip if completedPhases includes "prereq". Otherwise: invoke {"skill": "azure-app-onboard-prereq"}. Write prereq-output.json, update context.json. Halt if: overallHealth: "blocked" OR routeToSkill set.
4Gather intentPresent prereq results, confirm stack + Azure services, ask remaining questions.⛔ Read intent-gathering.md § After Prereq Returns
5Plan architectureWrite prepare-plan.json.You MUST read prepare/SKILL.md
6Scaffold approval gateDisplay plan for user approval BEFORE generating any files.⛔ Read approval-gates.md § Scaffold Gate
7ScaffoldGenerate IaC, self-review. Write scaffold-manifest.json. Update context.json.You MUST read scaffold/SKILL.md
8Deploy approval gateDisplay validation summary. ⛔ After approval: FIRST read deploy-checklist.md → deploy/SKILL.md. NEVER {"skill": "azure-deploy"}.⛔ Read approval-gates.md § Deploy Gate
9DeployExecute IaC, health-check. Write deploy-result.json.You MUST read deploy/SKILL.md
10HandoffSurface deployment identity, cleanup commands, next steps.You MUST read handoff-protocol.md

Error Handling

ErrorRemediation
Phase failsHalt, report phase + error. User decides: retry, skip, abort.
MCP server unavailableSkip affected checks, add disclaimer to costEstimate.assumptions[] and every approval gate.
Missing RBACReport required role + az role assignment command.

Shared references: MCP tools (cross-phase tool parameters) | IaC resources (Azure resource docs for troubleshooting)

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development