azure-app-onboard-prereq

โดย microsoft

ประเมินว่าโค้ดต้นฉบับพร้อมที่จะปรับใช้กับ Azure หรือไม่ — การตรวจสอบก่อนงานโครงสร้างพื้นฐาน ประเมินความสมบูรณ์ของ build ความครบถ้วนของแอปพลิเคชัน dependencies และ local…

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

Azure App Onboard Prereq — Repository Evaluation

Evaluate a user's repository for build health, app completeness, and Azure deployment feasibility — before infrastructure planning. Produces per-component verdicts (PASS/WARN/FAIL) consumed by downstream phases.

Orchestrator relationship: Called by azure-app-onboard at Step 3, or standalone for code readiness checks. When called by orchestrator, return control to azure-app-onboard after writing artifacts — do NOT invoke downstream phases directly.

Phase 1 of 4 in AppOnboard pipeline. Session: .copilot-azure/sessions/{session-id}/. Reads context.json. Writes components[], repo{}, detectedInfra[]. Produces prereq-output.json. Schema: prereq-schemas.tsPrereqOutput, BuildRequirements. Direct entry supported.

When NOT to Use

SignalRedirect
Validate infrastructure (Bicep/TF/azure.yaml)azure-validate
Generate IaCazure-prepare
End-to-end idea-to-productionazure-app-onboard
Run azd up or deployazure-deploy

Rules

ABSOLUTE PROHIBITION — npm install, npm test, npx jest, pytest, and ALL install/build/test commands are NEVER allowed. Under NO circumstances may you run npm install, npm test, npx jest, pip install, pytest, dotnet build, dotnet restore, dotnet test, go mod download, cargo build, or ANY package-manager install, build, or test command during the prereq phase. Do NOT run test suites to verify code — check for test config files statically instead. The prereq phase is read-only evaluation + static-only verification. ONLY exception — two sanctioned contexts, both consent-gated: (a) code the agent modified during migration/remediation (see remediation-protocol.md step 6), or (b) code the agent wrote from scratch on the zero-code path (see zero-code-path.md). In either case, install/build/test runs ONLY via the user-confirmed build-validation gate (build-check.md Step 3), after the user answers that specific per-command consent prompt. General prior consent never counts.

  1. Full pipeline (Steps 1–8), no exceptions. All prompts → Step 1 directly. Answer specific questions AS PART OF findings (Step 5), not before.
  2. No sub-agents for evaluation. 3-axis evaluation is inline. Exception: zero-code-path scaffolding (Step 2).
  3. Code/destructive modifications require ask_user. Max 3 questions before results. Direct entry: don't repeat orchestrator's intent questions.

MCP Tools

ToolPurpose
mcp_azure_mcp_get_azure_bestpracticesValidate detected stack patterns against Azure best practices
mcp_azure_mcp_extension_cli_installCheck/install required CLI tools (az, azd, func)

Workflow

Step 1: Session Check

Orchestrator entry: Session exists — read context.json, proceed to Step 2.

Direct entry: Check .copilot-azure/sessions/active-session.json:

  • Exists → ⛔ read session-protocol.md for resume/fresh gate. Do NOT proceed until user answers.
  • Missing → create session: generate UUID, New-Item -ItemType Directory -Path ".copilot-azure/sessions/{uuid}" -Force, write context.json + active-session.json via create tool.

Then: az account show → merge {id, name, tenantId} into context.json.azure. ⛔ Session MUST exist on disk before any scanning.

Step 2: Scan Workspace

Scan for project files. Detect components, repo{}, detectedInfra[], detectedServices[]. Classify Terraform providers. Check CLI availability. Stack detection conflicts: user explicit statement wins (write to context.json, mark scan as override); scan-only → confirm with user; multiple stacks → show all and ask (see component-mapping.md); no code → zero-code-path.md.

If no project files, no Dockerfile, AND no index.html → ⛔ read zero-code-path.md.

Cloud SDK early gate. Grep for aws-sdk|@aws-sdk|boto3|google-cloud|@google-cloud|firebase. If functional deps found → read cloud-sdk-migration.md, then ask_user: "Redirect to Azure Cloud Migrate" (set routeToSkill: "azure-cloud-migrate") · "Continue evaluation anyway" (finish readiness eval + SDK→Azure mapping, then STOP at Step 8 — no plan until the deps are swapped) · "Cancel".

Step 3: Per-Component Evaluation

Sub-stepActionReference
3.1Build checkYou MUST read build-check.md
3.2Completeness checkYou MUST read completeness-check.md
3.3Deployability checkYou MUST read deployability-check.md
3.3aComponent mapping (conditional)Read component-mapping.md ONLY IF >1 project manifest found (monorepo)

Populate buildRequirements per component after evaluation. Verdict propagation, tier rules, and f1Viable aggregation are in readiness-gate.md and the individual check references.

Step 4: Write Artifacts + Readiness Gate

⛔ Verify context.json exists on disk. Read readiness-gate.md (verdicts, tiers, batch-then-approve, fast-track) then prereq-artifacts.md (write procedures, schemas).

Step 5: Present Findings

Per readiness-gate.md § Present Findings — show verdicts grouped by severity before proceeding.

Step 6: Remediation (conditional)

You MUST read remediation-protocol.md IF any ❌ FAIL verdict, 🔧 Recommended Fix, or ⚠️ WARN with fixPhase: "prereq" exists. Contains remediation loop, static verification, re-eval mandate, post-remediation artifact updates, and the build-validation consent gate. If all verdicts are ✅ PASS or ⚠️ WARN without fixPhase: "prereq", skip to Step 7.

Step 7: Write Final State

completedPhases already has "prereq" + currentPhase: null (from Step 4). Then:

Write lastScanCommit. Run git rev-parse HEAD and store the full 40-character SHA as context.json.repo.lastScanCommit. Required — staleness guard in Step 1 compares to HEAD on resume to detect changes.

Step 8: Route

Mandatory — do NOT skip this step.

Routing fields: All routing writes routeToSkill and routeReason to context.json.

Post-remediation context: If Step 6 ran, lead the routing prompt with: "Remediation complete — {N} issues fixed, your app is now {overallHealth}."

Evaluate rows top to bottom — first match wins.

#ConditionAction
1routeToSkill set (any entry)ask_user: "Redirect to {routeToSkill}" / "Not now". ⛔ Pipeline stops — do NOT proceed to architecture planning.
2cloudSdkFindings[] non-empty (user chose "Continue evaluation anyway")Present the cloud-SDK → Azure swap mapping as 🔶 blockers, then ask_user with this exact prompt: "🔶 Cloud SDK migration required — these dependencies must be swapped before this app can deploy to Azure. (Redirect to azure-cloud-migrate / Stop — swap manually and re-run)" — Redirect sets routeToSkill: "azure-cloud-migrate", Stop halts. ⛔ Pipeline stops — do NOT proceed to architecture planning, and do NOT offer a "continue to prepare" option; the app can't deploy until the deps are swapped.
3Orchestrator + no routeToSkillTell the user: "✅ Your app has been evaluated and is ready — let's plan your Azure deployment." Then invoke azure-app-onboard. ⛔ Do NOT stop, do NOT wait for user input, do NOT narrate internal handoffs. The user already consented to the full pipeline at scope triage.
4Direct + ready/readyWithCaveats + no Azure infraask_user: "Deploy to Azure (full pipeline)" → invoke azure-app-onboard / "Not now"
5Direct + ready/readyWithCaveats + existing Azure infraask_user: "Start fresh" → invoke azure-app-onboard / "Use existing infra" → invoke azure-prepare / "Not now"
6Direct + blockedReport blocker summary + "Fix and re-run."

Severity tiers (🛑🔶❌🔧⚠️✅) are defined in readiness-gate.md.

Outputs

ArtifactLocationConsumer
Session contextcontext.jsoncomponents[], repo{}, detectedInfra[], detectedServices[]All downstream phases
Prereq outputprereq-output.jsonprepare phase (via azure-app-onboard)
Readiness report.copilot-azure/sessions/{uuid}/readiness-report.mdUser (offline reference)

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
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน 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