azure-hosted-copilot-sdk

โดย Azure

สร้างและปรับใช้แอป GitHub Copilot SDK ไปยัง Azure

npx skills add https://github.com/microsoft/GitHub-Copilot-for-Azure --skill azure-hosted-copilot-sdk

GitHub Copilot SDK on Azure

Codebase Detection — MANDATORY FIRST CHECK

⚠️ CRITICAL: This check MUST run before ANY other skill (azure-prepare, azure-deploy, etc.) when an existing codebase is present.

Detection procedure (run IMMEDIATELY for any build/modify/add-feature/prepare prompt):

  1. Read package.json in the workspace root (and any */package.json one level deep)
  2. Check if @github/copilot-sdk or copilot-sdk appears in name, dependencies, or devDependencies
  3. If NOT found in package.json, scan .ts and .js files for CopilotClient or createSession
  4. If ANY marker is found → invoke this skill as the entry point. Do not route directly to azure-prepare or azure-deploy — this skill orchestrates them as sub-skills.
MarkerWhere to check
@github/copilot-sdkpackage.json dependencies or devDependencies
copilot-sdkpackage.json name or dependencies
CopilotClientSource files (.ts, .js)
createSession + sendAndWaitSource files (.ts, .js)

Generic prompts that MUST trigger this skill when markers are detected:

Prompt pattern (no "copilot" keyword)Why this skill
"Build this app" / "Prepare this app for Azure"Codebase contains @github/copilot-sdk - needs SDK-aware scaffolding
"Add a new feature to this app"Requires SDK-aware implementation patterns
"Update this app" / "Modify this app"Must preserve SDK integration patterns

⚠️ Warning: ANY build, modify, add-feature, or prepare prompt targeting an existing codebase MUST route to this skill when codebase contains @github/copilot-sdk, even if the prompt does not mention "copilot". This skill then orchestrates azure-prepare and azure-deploy as sub-skills.

⚠️ Yield to azure-deploy: When the codebase already has .azure/deployment-plan.md and the user wants to deploy (not modify or add features), route to azure-deploy instead. This skill handles preparation; azure-deploy handles execution.

Step 1: Route

User wantsAction
Build new (empty project)Step 2A (scaffold)
Add new SDK service to existing repoStep 2B (scaffold alongside)
Deploy existing SDK app to AzureStep 2C (add infra to existing SDK app)
Modify/add features to existing SDK appUse codebase context + SDK references to implement
Add SDK to existing app codeIntegrate SDK
Use Azure/own modelStep 3 (BYOM config)

Step 2A: Scaffold New (Greenfield)

azd init --template azure-samples/copilot-sdk-service

Template includes API (Express/TS) + Web UI (React/Vite) + infra (Bicep) + Dockerfiles + token scripts — do NOT recreate. See SDK ref.

Step 2B: Add SDK Service to Existing Repo

User has existing code and wants a new Copilot SDK service alongside it. Scaffold template to a temp dir, copy the API service + infra into the user's repo, adapt azure.yaml to include both existing and new services. See deploy existing ref.

Step 2C: Deploy Existing SDK App

User already has a working Copilot SDK app and needs Azure infra. See deploy existing ref.

Step 3: Model Configuration

Three model paths (layers on top of 2A/2B):

PathConfig
GitHub defaultNo model param — SDK picks default
GitHub specificmodel: "<name>" — use listModels() to discover
Azure BYOMmodel + provider with bearerToken via DefaultAzureCredential

⚠️ BYOM Auth — MANDATORY: Azure BYOM configurations MUST use DefaultAzureCredential (local dev) or ManagedIdentityCredential (production) to obtain a bearerToken. The ONLY supported auth pattern is bearerToken in the provider config. See auth-best-practices.md for the credential pattern and model config ref for the full BYOM code example.

See model config ref.

Step 4: Deploy

Invoke azure-prepare (skip its Step 0 routing — scaffolding is done) → azure-validateazure-deploy in order.

Rules

  • Read AGENTS.md in user's repo before changes
  • Docker required (docker info)
  • BYOM auth: ONLY bearerToken via DefaultAzureCredential or ManagedIdentityCredential — no other auth pattern is supported

Skills เพิ่มเติมจาก Azure

azure-ai
Azure
ใช้สำหรับ Azure AI: Search, Speech, OpenAI, Document Intelligence ช่วยในการค้นหา, การค้นหาแบบเวกเตอร์/ไฮบริด, การแปลงคำพูดเป็นข้อความ, การแปลงข้อความเป็นคำพูด, การถอดเสียง, OCR
appinsights-instrumentation
Azure
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัด (instrumentation) ให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบการส่งข้อมูลเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และข้อมูลอ้างอิงการกำหนดค่า
azure-aigateway
Azure
กำหนดค่า Azure API Management (APIM) เป็น AI Gateway เพื่อรักษาความปลอดภัย สังเกตการณ์ ควบคุมโมเดล AI, MCP servers, agents ช่วยในการจำกัดอัตราการใช้งาน, การแคชเชิงความหมาย, ความปลอดภัยของเนื้อหา, การปรับสมดุลโหลด
azure-compliance
Azure
ความสามารถในการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยของ Azure อย่างครอบคลุม รวมถึงการประเมินแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด การตรวจสอบวันหมดอายุของ Key Vault และการตรวจสอบความถูกต้องของการกำหนดค่าทรัพยากร
azure-compute
Azure
แนะนำขนาด VM ของ Azure, VM Scale Sets (VMSS) และการกำหนดค่าตามความต้องการของเวิร์กโหลด ความต้องการด้านประสิทธิภาพ และข้อจำกัดด้านงบประมาณ
azure-cost-optimization
Azure
ระบุและวัดปริมาณการประหยัดต้นทุนในทุกการสมัครใช้งาน Azure โดยการวิเคราะห์ต้นทุนจริง เมตริกการใช้งาน และสร้างคำแนะนำการปรับแต่งที่สามารถดำเนินการได้
azure-deploy
Azure
ดำเนินการปรับใช้ไปยัง Azure ขั้นตอนสุดท้ายหลังจากการเตรียมการและการตรวจสอบ ทำงานคำสั่ง azd up, azd deploy หรือการจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน
azure-diagnostics
Azure
ดีบักและแก้ไขปัญหาการทำงานจริงบน Azure ครอบคลุมการวินิจฉัย Container Apps และ Function Apps การวิเคราะห์บันทึกด้วย KQL การตรวจสอบสถานะ และการแก้ไขปัญหาทั่วไป