azure-validate

โดย microsoft

การตรวจสอบความพร้อมก่อนการปรับใช้สำหรับ Azure ดำเนินการตรวจสอบเชิงลึกเกี่ยวกับการกำหนดค่า โครงสร้างพื้นฐาน (Bicep หรือ Terraform) การกำหนดบทบาท RBAC สิทธิ์ของ managed identity และข้อกำหนดเบื้องต้นก่อนการปรับใช้ เมื่อใด: ตรวจสอบแอปของฉัน ตรวจสอบความพร้อมในการปรับใช้ เรียกใช้การตรวจสอบเบื้องต้น ตรวจสอบการกำหนดค่า ตรวจสอบว่าพร้อมปรับใช้หรือไม่ ตรวจสอบ azure.yaml ตรวจสอบ Bicep ทดสอบก่อนปรับใช้ แก้ไขข้อผิดพลาดการปรับใช้ ตรวจสอบ Azure Functions ตรวจสอบแอปฟังก์ชัน ตรวจสอบการปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ยืนยันบทบาท RBAC ตรวจสอบการกำหนดบทบาท ทบทวนสิทธิ์ของ managed identity การวิเคราะห์ what-if ตรวจสอบการปรับใช้ Container Apps

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

name: azure-validate description: "Pre-deployment validation for Azure readiness. Run deep checks on configuration, infrastructure (Bicep or Terraform), RBAC role assignments, managed identity permissions, and prerequisites before deploying. WHEN: validate my app, check deployment readiness, run preflight checks, verify configuration, check if ready to deploy, validate azure.yaml, validate Bicep, test before deploying, troubleshoot deployment errors, validate Azure Functions, validate function app, validate serverless deployment, verify RBAC roles, check role assignments, review managed identity permissions, what-if analysis, validate Container Apps deployment." license: MIT metadata: author: Microsoft version: "1.2.2"

Azure Validate

AUTHORITATIVE GUIDANCE — Follow these instructions exactly unless they contradict security policies given to you.

⛔ STOP — PREREQUISITE CHECK REQUIRED

Before proceeding, verify this prerequisite is met:

azure-prepare was invoked and completed → .azure/deployment-plan.md exists with status Approved or later

If the plan is missing, STOP IMMEDIATELY and invoke azure-prepare first.

The complete workflow ensures success:

azure-prepare → azure-validate → azure-deploy

Triggers

  • Check if app is ready to deploy
  • Validate azure.yaml or Bicep
  • Run preflight checks
  • Troubleshoot deployment errors

Rules

  1. Run after azure-prepare, before azure-deploy
  2. All checks must pass—do not deploy with failures
  3. ⛔ Destructive actions require ask_user — global-rules

Steps

Run the workflow script and follow its instructions. It walks you through each validation step one at a time, recording progress in .azure/validate-status.json. Use references/scripts/workflow.ps1 on Windows or references/scripts/workflow.sh on macOS/Linux.

Start by calling the script without the completed-step argument:

pwsh references/scripts/workflow.ps1 -WorkspacePath <workspace-path>
# macOS/Linux: bash references/scripts/workflow.sh --workspace-path <workspace-path>

Each run prints the next action and the value to pass next. Perform the action, then re-run with that value (-CompletedStep <value> for pwsh, --completed-step <value> for bash). Repeat until it reports the azure-validate workflow is complete.

The steps reference recipe details in references/recipes/README.md and role checks in references/role-verification.md.

⛔ VALIDATION AUTHORITY

This skill is the officially verified way to set plan status to Validated. You MUST follow the script's instructions to completion before setting status to Validated. Do NOT set status to Validated without doing so.


⚠️ NEXT STEP — DEPENDS ON USER INTENT

After ALL validations pass, check whether the user asked to deploy:

  • If the user explicitly requested deployment, you MUST invoke azure-deploy to execute it. Do NOT run azd up, azd deploy, or any deployment commands directly — let azure-deploy handle execution.
  • If the user only asked to validate or prepare (not deploy), STOP after recording proof and setting status to Validated. Report the validation results and do NOT invoke azure-deploy.

If any validation failed, fix the issues and re-run azure-validate before proceeding.

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
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
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