azure-validate

bởi microsoft

Xác thực trước khi triển khai cho hạ tầng Azure, cấu hình và quyền trước khi triển khai. Yêu cầu tệp .azure/plan.md từ lần chạy azure-prepare trước đó; dừng ngay nếu thiếu kế hoạch. Thực thi các lệnh xác thực theo công thức cụ thể (azd provision, bicep build, terraform validate) và ghi lại bằng chứng trong tài liệu kế hoạch. Thực hiện xác minh bản dựng, kiểm tra cấu hình và xác thực quyền; chặn triển khai nếu bất kỳ kiểm tra nào thất bại. Chỉ phương thức được ủy quyền để đặt trạng thái kế hoạch thành...

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-prepareazure-validateazure-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_userglobal-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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development