azure-app-onboard

bởi microsoft

Bộ điều phối đầu cuối: từ ý tưởng kinh doanh, ý tưởng ứng dụng hoặc ứng dụng hiện có đến triển khai Azure đang chạy với ước tính chi phí và phê duyệt trước khi triển khai. Phân tích…

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)

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
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
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