개발 스킬

Azure Machine Learning SDK v2 for Python. ML 작업 영역, 작업, 모델, 데이터 세트, 컴퓨팅 및 파이프라인에 사용합니다. 트리거: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".

Azure OpenAI SDK for .NET. Azure OpenAI 및 OpenAI 서비스를 위한 클라이언트 라이브러리. 채팅 완성, 임베딩, 이미지 생성, 오디오 전사, 어시스턴트에 사용. 트리거: "Azure OpenAI", "AzureOpenAIClient", "ChatClient", "chat completions .NET", "GPT-4", "embeddings", "DALL-E", "Whisper", "OpenAI .NET".

.NET용 Azure AI Projects SDK입니다. Azure AI Foundry 프로젝트를 위한 고급 클라이언트로, 에이전트, 연결, 데이터 세트, 배포, 평가, 인덱스를 포함합니다. AI Foundry 프로젝트 관리, 버전 관리 에이전트, 오케스트레이션에 사용합니다. 트리거: "AI Projects", "AIProjectClient", "Foundry project", "versioned agents", "evaluations", "datasets", "connections", "deployments .NET".

Azure AI Projects SDK for Java. Azure AI Foundry 프로젝트 관리를 위한 고급 SDK로, 연결, 데이터셋, 인덱스 및 평가를 포함합니다. 트리거: "AIProjectClient java", "azure ai projects java", "Foundry project java", "ConnectionsClient", "DatasetsClient", "IndexesClient".

Azure AI Projects Python SDK(azure-ai-projects)를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축합니다. Foundry 프로젝트 클라이언트 작업, PromptAgentDefinition으로 버전 관리되는 에이전트 생성, 평가 실행, 연결/배포/데이터셋/인덱스 관리, 또는 OpenAI 호환 클라이언트 사용 시 활용하세요. 이는 고수준 Foundry SDK로, 저수준 에이전트 작업에는 azure-ai-agents-python 스킬을 사용하세요.

Azure AI Projects SDK for JavaScript(@azure/ai-projects)를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축합니다. Foundry 프로젝트 클라이언트, 에이전트, 연결, 배포, 데이터셋, 인덱스, 평가 작업 또는 OpenAI 클라이언트를 가져올 때 사용합니다.

Azure AI 텍스트 분석 SDK로 감정 분석, 개체 인식, 핵심 구문, 언어 감지, PII 및 헬스케어 NLP를 지원합니다. 텍스트에 대한 자연어 처리에 사용합니다. 트리거: "텍스트 분석", "감정 분석", "개체 인식", "핵심 구문", "PII 감지", "TextAnalyticsClient".

Azure AI Transcription SDK for Python. 실시간 및 배치 음성-텍스트 변환에 사용하며, 타임스탬프와 화자 분리 기능을 지원합니다. 트리거: "transcription", "speech to text", "Azure AI Transcription", "TranscriptionClient".

Azure AI 문서 번역 SDK로, 형식 보존과 함께 문서를 일괄 번역합니다. Word, PDF, Excel, PowerPoint 및 기타 문서 형식을 대규모로 번역할 때 사용합니다. 트리거: "문서 번역", "일괄 번역", "문서 번역", "DocumentTranslationClient".

Azure AI 텍스트 번역 SDK로 실시간 텍스트 번역, 음역, 언어 감지, 사전 조회를 지원합니다. 애플리케이션에서 텍스트 콘텐츠를 번역하는 데 사용합니다. 트리거: "텍스트 번역", "번역기", "텍스트 번역", "음역", "TextTranslationClient".

Azure Translation SDK for JavaScript(@azure-rest/ai-translation-text, @azure-rest/ai-translation-document)를 사용하여 번역 애플리케이션을 구축합니다. 텍스트 번역, 음역, 언어 감지 또는 일괄 문서 번역을 구현할 때 사용합니다.

Azure AI Vision SDK for Java를 사용하여 이미지 분석 애플리케이션을 구축합니다. 이미지 캡셔닝, OCR 텍스트 추출, 객체 감지, 태깅 또는 스마트 크롭을 구현할 때 사용합니다.

Azure AI Vision 이미지 분석 SDK로 캡션, 태그, 객체, OCR, 사람 감지 및 스마트 크롭을 지원합니다. 컴퓨터 비전 및 이미지 이해 작업에 사용합니다. 트리거: "이미지 분석", "컴퓨터 비전", "OCR", "객체 감지", "ImageAnalysisClient", "이미지 캡션".

Azure AI Voice Live SDK for .NET. 실시간 음성 AI 애플리케이션을 양방향 WebSocket 통신으로 구축하세요. 음성 비서, 대화형 AI, 실시간 음성 간 변환, 음성 지원 챗봇에 사용하세요. 트리거: "voice live", "real-time voice", "VoiceLiveClient", "VoiceLiveSession", "voice assistant .NET", "bidirectional audio", "speech-to-speech".

Azure AI VoiceLive SDK for Java. WebSocket을 사용한 AI 어시스턴트와의 실시간 양방향 음성 대화. 트리거: "VoiceLiveClient java", "voice assistant java", "real-time voice java", "audio streaming java", "voice activity detection java".

Azure AI Voice Live SDK(azure-ai-voicelive)를 사용하여 실시간 음성 AI 애플리케이션을 구축합니다. Azure AI와 실시간 양방향 오디오 통신이 필요한 Python 애플리케이션을 만들 때 이 스킬을 사용하세요. 여기에는 음성 비서, 음성 지원 챗봇, 실시간 음성 간 번역, 음성 기반 아바타, 또는 AI 모델과의 WebSocket 기반 오디오 스트리밍이 포함됩니다. 서버 VAD(음성 활동 감지), 턴 기반 대화, 함수 호출, MCP 도구, 아바타 통합 및 전사를 지원합니다.

Azure AI Voice Live SDK for JavaScript/TypeScript. 실시간 음성 AI 애플리케이션을 양방향 WebSocket 통신으로 구축하세요. Node.js 또는 브라우저 환경에서 음성 비서, 대화형 AI, 실시간 음성 간 변환, 음성 지원 챗봇에 사용하세요. 트리거: "voice live", "real-time voice", "VoiceLiveClient", "VoiceLiveSession", "voice assistant TypeScript", "bidirectional audio", "speech-to-speech JavaScript".

Configure Azure API Management as an AI Gateway for AI models, MCP tools, and agents. WHEN: semantic caching, token limit, content safety, load balancing, AI model governance, MCP rate limiting, jailbreak detection, add Azure OpenAI backend, add AI Foundry model, test AI gateway, LLM policies, configure AI backend, token metrics, AI cost control, convert API to MCP, import OpenAPI to gateway.

Azure App Configuration SDK for Java. 중앙 집중식 애플리케이션 구성 관리로 키-값 설정, 기능 플래그, 스냅샷을 지원합니다. 트리거: "ConfigurationClient java", "app configuration java", "feature flag java", "configuration setting java", "azure config java".

Azure App Configuration SDK for Python. 중앙 집중식 구성 관리, 기능 플래그 및 동적 설정에 사용합니다. 트리거: "azure-appconfiguration", "AzureAppConfigurationClient", "기능 플래그", "구성", "키-값 설정".

Azure App Configuration SDK for JavaScript(@azure/app-configuration)를 사용하여 애플리케이션을 구축합니다. 구성 설정, 기능 플래그, Key Vault 참조, 동적 새로 고침 또는 중앙 집중식 구성 관리 작업 시 사용합니다.

크로스 클라우드 워크로드를 Azure로 평가 및 마이그레이션하며, 마이그레이션 보고서와 코드 변환을 지원합니다. Lambda→Functions, Fargate→Container Apps, Kubernetes→Container Apps, Cloud Run→Container Apps를 지원합니다. 사용 시점: Lambda를 Functions로 마이그레이션, AWS에서 Azure로, Lambda 평가, 서버리스 변환, 준비 상태 보고서, AWS에서, GCP에서, Cloud Run 마이그레이션, Fargate에서 ACA로, ECS에서 Container Apps로, Kubernetes에서 ACA로, GKE에서 Azure로, EKS에서 Container Apps로.

azqr 및 Key Vault 만료 확인을 통해 Azure 규정 준수 및 보안 감사를 실행합니다. 모범 사례 평가, 리소스 검토, 정책/규정 준수 검증, 보안 상태 점검을 포함합니다. 사용 시점: 규정 준수 스캔, 보안 감사, azqr(규정 준수 CLI 도구) 실행 전, Azure 모범 사례, Key Vault 만료 확인, 만료된 인증서, 만료 예정 비밀, 고아 리소스, 규정 준수 평가.

워크로드 요구사항과 예산에 따라 Azure VM 크기, 확장 집합 및 구성을 추천합니다. 워크로드 유형, 성능 요구사항, 확장 요구사항 및 비용을 분석하여 2~3개의 VM 또는 VMSS 옵션을 장단점과 함께 제안합니다. 실시간 Microsoft 문서를 통해 추천 사항을 검증하며, 가져오기 실패 시 참조 파일로 대체합니다. Azure 구독 없이도 인증되지 않은 Azure Retail Prices API를 쿼리하여 현재 가격을 확인합니다. 의사 결정 트리를 통해 VM과 VMSS 선택을 안내합니다...

통합 Azure 비용 관리: 과거 비용 조회, 향후 지출 예측, 낭비를 줄이기 위한 최적화. 사용 시점: "Azure 비용", "Azure 지출", "Azure 청구서", "비용 내역", "서비스별 비용", "리소스별 비용", "얼마나 지출하고 있나요", "내 청구서 보기", "월별 비용 요약", "비용 추세", "주요 비용 요인", "실제 비용", "상각 비용", "지출 예측", "예상 비용", "청구서 추정", "향후 비용", "예산 예측", "월말 비용", "얼마나 지출할까요", "비용 최적화", "지출 절감", "비용 절감 찾기", "고아 리소스", "VM 크기 조정", "비용 분석", "낭비 줄이기", "미사용 리소스", "Redis 비용 최적화", "태그별 비용", "리소스 그룹별 비용", "AKS 비용 분석 추가 기능", "네임스페이스 비용", "비용 급증", "이상 징후", "예산 알림", "AKS 비용 가시성". 사용 금지: 리소스 배포, 인프라 프로비저닝, 진단, 보안 감사, 또는 아직 배포되지 않은 새 리소스의 비용 추정.

Execute Azure deployments for ALREADY-PREPARED applications that have existing .azure/deployment-plan.md and infrastructure files. DO NOT use this skill when the user asks to CREATE a new application — use azure-prepare instead. This skill runs azd up, azd deploy, terraform apply, and az deployment commands with built-in error recovery. Requires .azure/deployment-plan.md from azure-prepare and validated status from azure-validate. WHEN: "run azd up", "run azd deploy", "execute deployment", "push to production", "push to cloud", "go live", "ship it", "bicep deploy", "terraform apply", "publish to Azure", "launch on Azure". DO NOT USE WHEN: "create and deploy", "build and deploy", "create a new app", "set up infrastructure", "create and deploy to Azure using Terraform" — use azure-prepare for these.

Azure 프로덕션 문제에 대한 체계적인 진단 및 해결을 AppLens, Monitor, 리소스 상태를 통해 제공합니다. Container Apps, Function Apps, AKS 문제 해결을 다루며, 이미지 풀, 콜드 스타트, 상태 프로브, 호출 실패, 노드/파드 문제에 대한 서비스별 가이드를 포함합니다. AI 기반 근본 원인 분석을 위한 AppLens(MCP)와 KQL 기반 로그 및 메트릭 쿼리를 위한 Azure Monitor(MCP)를 통합합니다. 증상 식별, 리소스 상태 확인, 검토...의 5단계 진단 흐름을 제공합니다.

워크로드 설명에서 엔터프라이즈 Azure 인프라를 설계하고 프로비저닝합니다. 네트워킹, ID, 보안, 규정 준수, WAF 정렬을 포함한 다중 리소스 토폴로지를 계획하는 클라우드 아키텍트와 플랫폼 엔지니어를 위한 도구입니다. Bicep 또는 Terraform을 직접 생성합니다(azd 미사용). 사용 시점: 'Azure 인프라 계획', 'Azure 랜딩 존 설계', '허브-스포크 네트워크 설계', '다중 리전 DR 토폴로지 계획', 'VNet, 방화벽, 프라이빗 엔드포인트 설정', '구독 범위 Bicep 배포', 'VM 워크로드용 Azure Backup'. 앱 중심 워크플로에는 azure-prepare를 선호합니다.

Azure Event Grid SDK for .NET. Azure Event Grid와 함께 이벤트를 게시하고 소비하기 위한 클라이언트 라이브러리입니다. 이벤트 기반 아키텍처, pub/sub 메시징, CloudEvents 및 EventGridEvents에 사용합니다. 트리거: "Event Grid", "EventGridPublisherClient", "CloudEvent", "EventGridEvent", "publish events .NET", "event-driven", "pub/sub".

Azure Event Grid Java SDK로 이벤트 기반 애플리케이션을 구축하세요. 이벤트 게시, pub/sub 패턴 구현, 또는 Azure 서비스와 이벤트를 통한 통합 시 사용하세요.