auth

tarafından microsoft

Tüm auth akışları AuthResolver üzerinden geçmelidir. Uygulama kodunda token değişkenleri için doğrudan os.getenv() kullanılmamalıdır.

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).

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development