auth

Все потоки аутентификации ДОЛЖНЫ проходить через AuthResolver. Никаких прямых вызовов os.getenv() для токенов в коде приложения.

npx skills add https://github.com/microsoft/apm --skill auth

Auth Skill

Auth expert persona

When to activate

  • Any change to src/apm_cli/core/auth.py or src/apm_cli/core/token_manager.py
  • Code that reads GITHUB_APM_PAT, GITHUB_TOKEN, GH_TOKEN, ADO_APM_PAT
  • Code using git ls-remote, git clone, or GitHub/ADO API calls
  • Error messages mentioning tokens, authentication, or credentials
  • Changes to github_downloader.py auth paths
  • Per-host or per-org token resolution logic

Key rule

All auth flows MUST go through AuthResolver. No direct os.getenv() for token variables in application code.

Canonical reference

The full per-org -> global -> credential-fill -> fallback resolution flow is in docs/src/content/docs/getting-started/authentication.md (mermaid flowchart). Treat it as the single source of truth; if behavior diverges, fix the diagram in the same PR.

Bearer-token authentication for ADO

Azure DevOps Services (dev.azure.com, *.visualstudio.com) use this chain:

  1. ADO_APM_PAT env var if set
  2. AAD bearer via az account get-access-token --resource 499b84ac-1321-427f-aa17-267ca6975798 if az is installed and az account show succeeds
  3. Operation-time path-scoped git credential fill after HTTP 401/403 or a recognized Git authentication failure (is_ado_auth_failure_signal)
  4. Otherwise: AdoAuthChainExhaustedError from try_with_fallback, or build_error_context on resolve-time failures

Azure DevOps Server hosts (ADO_HOST / APM_ADO_HOSTS) skip az bearer: PAT, then fill.

ADO_APM_PAT is the env var name used by the auth flow. The AAD bearer source constant lives in src/apm_cli/core/token_manager.py as GitHubTokenManager.ADO_BEARER_SOURCE = "AAD_BEARER_AZ_CLI".

Stale-PAT fallback: on HTTP 401/403 or a recognized Git authentication failure, APM tries an available az bearer. A successful bearer retry emits:

[!] ADO_APM_PAT was rejected for {host}; fell back to az cli bearer.
[!]     Consider unsetting the stale variable.

Verbose source line (one per host, emitted under --verbose):

[i] dev.azure.com -- using bearer from az cli (source: AAD_BEARER_AZ_CLI)
[i] dev.azure.com -- token from ADO_APM_PAT

Diagnostic cases (build_error_context + AdoAuthChainExhaustedError in src/apm_cli/core/auth.py):

Initial PAT/bearer diagnostics do not describe the later helper retry.

  1. No PAT, no az: Azure DevOps requires authentication. You have two options -> install az and az login, or set ADO_APM_PAT.
  2. No PAT, az not signed in: same two-options copy with az login first.
  3. No PAT, wrong tenant: Your az cli session (tenant: ...) returned a bearer token, but Azure DevOps rejected it (HTTP 401). -> az login --tenant <correct-tenant>, or set ADO_APM_PAT.
  4. PAT set, request failed: ADO_APM_PAT is set, but the Azure DevOps request failed. -> rotate the PAT, az login on Services, or store a GCM credential.
  5. Helper empty or rejected: AdoAuthChainExhaustedError names only attempted steps -> refresh PAT, az login on Services, or store a repository credential in GCM. DNS, TLS, and timeout failures re-raise without unlocking fill or becoming auth exhaustion.
  6. Server, no PAT: Azure DevOps Server requires ADO_APM_PAT or a Git credential helper. -> set ADO_APM_PAT or store a GCM credential (az does not apply).

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development