azure-app-onboard

tarafından microsoft

Uçtan uca orkestratör: bir iş fikrinden, uygulama fikrinden veya mevcut bir uygulamadan, maliyet tahminleri ve dağıtım öncesi onay ile çalışan bir Azure dağıtımına. Sizin… analiz eder.

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

Azure App Onboard

Every repo goes through the full pipeline (Steps 1–10). No exceptions. Do not skip steps, refuse, or short-circuit based on what you recognize. Follow the Workflow table below sequentially — read each step's references before acting.

Quick Reference

PropertyValue
Best forDevelopers who know what to build but not which Azure services to use
InputsBusiness idea or existing codebase, budget/scale preferences (optional)
OutputsArchitecture plan, cost estimate, IaC files, deployed Azure resources
PhasesDiscover → Architect → Scaffold → Deploy (self-contained, no external skill calls)

When to Use This Skill

  • Deploy existing code without knowing which Azure services to use
  • Check if your existing code is ready to deploy to Azure
  • Move an existing app to Azure without rewriting or with minimal changes
  • Get cost estimates before committing to infrastructure
  • Understand architecture decisions and rejected alternatives
  • Get answers to Azure architecture or service selection questions (e.g., "What database should I use?")
  • Get guided Azure onboarding without prior experience

When NOT to Use

ScenarioUse Instead
Run azd up or execute an existing deploymentazure-deploy
Optimize existing Azure spendazure-cost
Generate Bicep/Terraform for a known architectureazure-prepare
Validate infrastructure or run preflight checksazure-validate
Troubleshoot a running Azure deploymentazure-diagnostics
Deploy to or manage AKS/Kubernetes directlyazure-kubernetes
Look up or list existing Azure resourcesazure-resource-lookup

Pipeline Rules

You MUST read references/pipeline-rules.md at the start of every AppOnboard session. It contains approval gates, phase lifecycle, session artifacts, deploy-as-is, and security baseline rules.

Workflow

Deploy recovery: After deploy gate approval OR before any az deployment/az webapp deploy/az acr build — if you haven't read deploy/SKILL.md, read .copilot-azure/sessions/{id}/deploy-checklist.md first, then deploy/SKILL.md. ⛔ NEVER invoke {"skill": "azure-deploy"} — that is a DIFFERENT skill for a DIFFERENT workflow.

Post-scaffold transition (MANDATORY): Immediately after scaffold-manifest.json is written, YOUR NEXT ACTION MUST be Step 8 (Deploy Approval Gate) — NOT a summary report, NOT a "here are the generated files" message, NOT a completion signal. Confirm context.json has completedPhases: [...,"scaffold"] + currentPhase: "deploy" (update it yourself if the scaffold subagent didn't). Re-read approval-gates.md § Deploy Gate if evicted from context (scaffold reference loading is heavy), then present the exact prompt: "🚀 Ready to deploy? (Yes / Run manually / Edit plan / Cancel)". This gate is the LAST content in your response — wait for the user's reply.

#StepActionReference
1Session check + Azure loginCreate/resume session, verify Azure CLI auth, resolve subscription + user identityYou MUST read session-protocol.md
2Scope triageCheck azd markers, triage question. Empty workspace or code-only (no infra) → Step 3 directly.⛔ Read intent-gathering.md § Scope Triage
3Prereq scan⛔ Skip if completedPhases includes "prereq". Otherwise: invoke {"skill": "azure-app-onboard-prereq"}. Write prereq-output.json, update context.json. Halt if: overallHealth: "blocked" OR routeToSkill set.
4Gather intentPresent prereq results, confirm stack + Azure services, ask remaining questions.⛔ Read intent-gathering.md § After Prereq Returns
5Plan architectureWrite prepare-plan.json.You MUST read prepare/SKILL.md
6Scaffold approval gateDisplay plan for user approval BEFORE generating any files.⛔ Read approval-gates.md § Scaffold Gate
7ScaffoldGenerate IaC, self-review. Write scaffold-manifest.json. Update context.json.You MUST read scaffold/SKILL.md
8Deploy approval gateDisplay validation summary. ⛔ After approval: FIRST read deploy-checklist.md → deploy/SKILL.md. NEVER {"skill": "azure-deploy"}.⛔ Read approval-gates.md § Deploy Gate
9DeployExecute IaC, health-check. Write deploy-result.json.You MUST read deploy/SKILL.md
10HandoffSurface deployment identity, cleanup commands, next steps.You MUST read handoff-protocol.md

Error Handling

ErrorRemediation
Phase failsHalt, report phase + error. User decides: retry, skip, abort.
MCP server unavailableSkip affected checks, add disclaimer to costEstimate.assumptions[] and every approval gate.
Missing RBACReport required role + az role assignment command.

Shared references: MCP tools (cross-phase tool parameters) | IaC resources (Azure resource docs for troubleshooting)

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
Set up AI Runway on AKS — from bare cluster to running model. Covers cluster verification, controller install, GPU assessment, provider setup, and first deployment. WHEN: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller".
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