azure-app-onboard

โดย microsoft

ออร์เคสเตรเตอร์แบบครบวงจร: จากแนวคิดธุรกิจ แนวคิดแอป หรือแอปที่มีอยู่ ไปจนถึงการปรับใช้ Azure ที่ทำงานได้พร้อมประมาณการต้นทุนและการอนุมัติก่อนการปรับใช้ วิเคราะห์ของคุณ…

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-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)

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
Set up AI Runway on AKS — from bare cluster to running model. Covers cluster verification, controller install, GPU assessment, provider setup, and first deployment. WHEN: "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
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development