azure-deployment-preflight

bởi github

Thực hiện xác thực preflight toàn diện cho các triển khai Bicep lên Azure, bao gồm xác thực cú pháp template, phân tích what-if và kiểm tra quyền. Sử dụng…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill azure-deployment-preflight

Azure Deployment Preflight Validation

This skill validates Bicep deployments before execution, supporting both Azure CLI (az) and Azure Developer CLI (azd) workflows.

When to Use This Skill

  • Before deploying infrastructure to Azure
  • When preparing or reviewing Bicep files
  • To preview what changes a deployment will make
  • To verify permissions are sufficient for deployment
  • Before running azd up, azd provision, or az deployment commands

Validation Process

Follow these steps in order. Continue to the next step even if a previous step fails—capture all issues in the final report.

Step 1: Detect Project Type

Determine the deployment workflow by checking for project indicators:

  1. Check for azd project: Look for azure.yaml in the project root

    • If found → Use azd workflow
    • If not found → Use az CLI workflow
  2. Locate Bicep files: Find all .bicep files to validate

    • For azd projects: Check infra/ directory first, then project root
    • For standalone: Use the file specified by the user or search common locations (infra/, deploy/, project root)
  3. Auto-detect parameter files: For each Bicep file, look for matching parameter files:

    • <filename>.bicepparam (Bicep parameters - preferred)
    • <filename>.parameters.json (JSON parameters)
    • parameters.json or parameters/<env>.json in same directory

Step 2: Validate Bicep Syntax

Run Bicep CLI to check template syntax before attempting deployment validation:

bicep build <bicep-file> --stdout

What to capture:

  • Syntax errors with line/column numbers
  • Warning messages
  • Build success/failure status

If Bicep CLI is not installed:

  • Note the issue in the report
  • Continue to Step 3 (Azure will validate syntax during what-if)

Step 3: Run Preflight Validation

Choose the appropriate validation based on project type detected in Step 1.

For azd Projects (azure.yaml exists)

Use azd provision --preview to validate the deployment:

azd provision --preview

If an environment is specified or multiple environments exist:

azd provision --preview --environment <env-name>

For Standalone Bicep (no azure.yaml)

Determine the deployment scope from the Bicep file's targetScope declaration:

Target ScopeCommand
resourceGroup (default)az deployment group what-if
subscriptionaz deployment sub what-if
managementGroupaz deployment mg what-if
tenantaz deployment tenant what-if

Run with Provider validation level first:

# Resource Group scope (most common)
az deployment group what-if \
  --resource-group <rg-name> \
  --template-file <bicep-file> \
  --parameters <param-file> \
  --validation-level Provider

# Subscription scope
az deployment sub what-if \
  --location <location> \
  --template-file <bicep-file> \
  --parameters <param-file> \
  --validation-level Provider

# Management Group scope
az deployment mg what-if \
  --location <location> \
  --management-group-id <mg-id> \
  --template-file <bicep-file> \
  --parameters <param-file> \
  --validation-level Provider

# Tenant scope
az deployment tenant what-if \
  --location <location> \
  --template-file <bicep-file> \
  --parameters <param-file> \
  --validation-level Provider

Fallback Strategy:

If --validation-level Provider fails with permission errors (RBAC), retry with ProviderNoRbac:

az deployment group what-if \
  --resource-group <rg-name> \
  --template-file <bicep-file> \
  --validation-level ProviderNoRbac

Note the fallback in the report—the user may lack full deployment permissions.

Step 4: Capture What-If Results

Parse the what-if output to categorize resource changes:

Change TypeSymbolMeaning
Create+New resource will be created
Delete-Resource will be deleted
Modify~Resource properties will change
NoChange=Resource unchanged
Ignore*Resource not analyzed (limits reached)
Deploy!Resource will be deployed (changes unknown)

For modified resources, capture the specific property changes.

Step 5: Generate Report

Create a Markdown report file in the project root named:

  • preflight-report.md

Use the template structure from references/REPORT-TEMPLATE.md.

Report sections:

  1. Summary - Overall status, timestamp, files validated, target scope
  2. Tools Executed - Commands run, versions, validation levels used
  3. Issues - All errors and warnings with severity and remediation
  4. What-If Results - Resources to create/modify/delete/unchanged
  5. Recommendations - Actionable next steps

Required Information

Before running validation, gather:

InformationRequired ForHow to Obtain
Resource Groupaz deployment groupAsk user or check existing .azure/ config
SubscriptionAll deploymentsaz account show or ask user
LocationSub/MG/Tenant scopeAsk user or use default from config
Environmentazd projectsazd env list or ask user

If required information is missing, prompt the user before proceeding.

Error Handling

See references/ERROR-HANDLING.md for detailed error handling guidance.

Key principle: Continue validation even when errors occur. Capture all issues in the final report.

Error TypeAction
Not logged inNote in report, suggest az login or azd auth login
Permission deniedFall back to ProviderNoRbac, note in report
Bicep syntax errorInclude all errors, continue to other files
Tool not installedNote in report, skip that validation step
Resource group not foundNote in report, suggest creating it

Tool Requirements

This skill uses the following tools:

  • Azure CLI (az) - Version 2.76.0+ recommended for --validation-level
  • Azure Developer CLI (azd) - For projects with azure.yaml
  • Bicep CLI (bicep) - For syntax validation
  • Azure MCP Tools - For documentation lookups and best practices

Check tool availability before starting:

az --version
azd version
bicep --version

Example Workflow

  1. User: "Validate my Bicep deployment before I run it"
  2. Agent detects azure.yaml → azd project
  3. Agent finds infra/main.bicep and infra/main.bicepparam
  4. Agent runs bicep build infra/main.bicep --stdout
  5. Agent runs azd provision --preview
  6. Agent generates preflight-report.md in project root
  7. Agent summarizes findings to user

Reference Documentation

Thêm skills từ github

console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official