azure-validate

tarafından microsoft

Azure altyapısı, yapılandırması ve izinleri için dağıtım öncesi doğrulama. Önceki bir azure-prepare çalıştırmasından .azure/plan.md gerektirir; plan eksikse hemen durur. Tarife özgü doğrulama komutlarını (azd provision, bicep build, terraform validate) yürütür ve kanıtı plan belgesine kaydeder. Derleme doğrulaması, yapılandırma kontrolleri ve izin doğrulaması gerçekleştirir; herhangi bir kontrol başarısız olursa dağıtımı engeller. Plan durumunu ayarlamak için yalnızca yetkili yöntem...

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

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