azure-prepareгенерация Azure-инфраструктуры
microsoft/github-copilot-for-azure
Генерирует Bicep/Terraform, azure.yaml и Dockerfile для новых и существующих приложений перед деплоем в Azure. Обязательный первый шаг трёхэтапного воркфлоу.
Установка
npx -y skills add microsoft/github-copilot-for-azure --skill azure-prepare --agent claude-codeAzure Prepare
Официальный источник для подготовки приложений к развёртыванию в Azure. Следуйте инструкциям точно в описанном порядке.
Область применения
Активируйте этот скилл, когда пользователь хочет:
- Создать новое приложение
- Добавить сервисы или компоненты к существующему приложению
- Внести изменения в существующее приложение
- Модернизировать или мигрировать приложение
- Настроить Azure-инфраструктуру
- Развернуть на Azure или разместить в Azure
Правила
- Сначала план — ОБЯЗАТЕЛЬНО — немедленно создайте скелет
.azure/deployment-plan.mdв корневой директории рабочего пространства как первое действие, до генерации кода - Получить одобрение — представить план пользователю перед выполнением
- Исследовать перед генерацией — загрузить ссылки и вызвать связанные скиллы
- Обновлять план по ходу — помечать шаги выполненными
- Валидировать перед развёртыванием — вызвать azure-validate перед azure-deploy
- Подтвердить Azure-контекст — использовать
ask_userдля подписки и региона - ❌ Деструктивные действия требуют подтверждения
- ⛔ НИКОГДА не удалять директории проекта пользователя
- Область: только подготовка — этот скилл генерирует инфраструктурный код. Выполнение развёртывания (
azd up,azd deploy,terraform apply) — задача скилла azure-deploy - ⛔ SQL Server Bicep: НИКОГДА не генерировать
administratorLoginилиadministratorLoginPassword— всегда использовать только Entra-аутентификацию (azureADOnlyAuthentication: true)
⛔ WORKFLOW «ПЛАН СНАЧАЛА» — ОБЯЗАТЕЛЬНО
ВЫ ОБЯЗАНЫ СОЗДАТЬ ПЛАН ПЕРЕД ЛЮБОЙ РАБОТОЙ
1. СТОП — не генерируйте код, инфраструктуру или конфигурацию
2. СОЗДАЙТЕ СКЕЛЕТ — запишите начальный скелет.azure/deployment-plan.mdна диск немедленно, затем заполняйте его по ходу фазы 1
3. ПОЛУЧИТЕ ОДОБРЕНИЕ — представьте завершённый план пользователю
4. ВЫПОЛНЯЙТЕ — только после одобрения
⚠️ КРИТИЧНО:.azure/deployment-plan.mdдолжен быть ЗАПИСАН НА ДИСК в корне рабочего пространства (например,/tmp/my-project/.azure/deployment-plan.md), не в папке сессии.
⚠️ Имя файла — строго.azure/deployment-plan.md. Не используйте другие имена.
Шаг 0: Проверка специализированных технологий — ПЕРВОЕ ОБЯЗАТЕЛЬНОЕ ДЕЙСТВИЕ
ДО начала фазы 1 проверьте, соответствует ли запрос специализированной технологии с выделенным скиллом:
| Ключевые слова в запросе | Вызвать ПЕРВЫМ |
|---|---|
| Python + App Service (Flask на App Service, Python web app) | python-appservice-deploy |
| Lambda, AWS Lambda, migrate AWS/GCP | azure-cloud-migrate |
| copilot SDK, copilot app, CopilotClient | azure-hosted-copilot-sdk |
| Azure Functions, function app, serverless, timer trigger | Остаться в azure-prepare |
| APIM, API Management, API gateway | Остаться в azure-prepare |
| AI gateway, AI gateway policy | azure-aigateway |
| workflow, orchestration, durable, long-running process | Остаться в azure-prepare — выбрать рецепт durable |
Фаза 1: Планирование (блокирующий — завершить до начала выполнения)
| # | Действие |
|---|---|
| 0 | Проверка специализированных технологий |
| 1 | Анализ рабочего пространства — определить режим: NEW, MODIFY или MODERNIZE |
| 2 | Сбор требований — классификация, масштаб, бюджет |
| 3 | Анализ кодовой базы — определить компоненты, технологии, зависимости |
| 4 | Выбор рецепта — AZD (по умолчанию), AZCLI, Bicep или Terraform |
| 5 | Планирование архитектуры — выбор стека, сопоставление компонентов с Azure-сервисами |
| 6 | Финализация плана (ОБЯЗАТЕЛЬНО) — записать .azure/deployment-plan.md со всеми решениями |
| 7 | Представить план — показать пользователю и запросить одобрение |
⛔ СТОП — Не переходите к фазе 2 без одобрения пользователя.
Фаза 2: Выполнение (только после одобрения плана)
| # | Действие |
|---|---|
| 1 | Исследование компонентов — загрузить ссылки на сервисы, вызвать связанные скиллы |
| 2 | Подтвердить Azure-контекст — определить подписку, регион, проверить лимиты |
| 3 | Сгенерировать артефакты — создать инфраструктурные и конфигурационные файлы |
| 4 | Усилить безопасность — применить лучшие практики безопасности |
| 5 | Функциональная проверка — убедиться в работоспособности приложения локально, если возможно |
| 6 | ⛔ Обновить план (ОБЯЗАТЕЛЬНО перед передачей) — изменить статус в .azure/deployment-plan.md на Ready for Validation |
| 7 | ⛔ ОБЯЗАТЕЛЬНАЯ ПЕРЕДАЧА — вызвать скилл azure-validate. Не запускайте azd up или команды развёртывания напрямую. |
Выходные артефакты
| Артефакт | Расположение |
|---|---|
| План | .azure/deployment-plan.md |
| Инфраструктура | ./infra/ |
| AZD Config | azure.yaml (только AZD) |
| Dockerfiles | src/<component>/Dockerfile |
⛔ ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ — НЕ ПРОПУСКАТЬ
После завершения подготовки вы ОБЯЗАНЫ вызвать azure-validate перед любой попыткой развёртывания. Рабочий процесс:
azure-prepare→azure-validate→azure-deploy
Пропуск валидации приводит к сбоям развёртывания.
Из того же репозитория
azure-ai — AI-сервисы Azure для разработчиков
microsoft/github-copilot-for-azure
Инструменты Azure AI через MCP для разработчиков: AI Search, Speech, OpenAI и Document Intelligence — интеграция в приложения без управления инфраструктурой.
azure-storage — хранилище Azure для разработчиков
microsoft/github-copilot-for-azure
Управление Azure Storage через MCP или CLI: Blob, File Shares, Queue, Table и Data Lake. Сравнение сервисов, уровни доступа, операции с blob через MCP-инструменты.
azure-deploy — деплой подготовленных Azure-приложений
microsoft/github-copilot-for-azure
Выполняет деплой приложений с готовой инфраструктурой: azd up, azd deploy с проверками и обработкой ошибок. Требует предварительной подготовки через azure-prepare.
azure-cost-optimization — оптимизация реальных расходов Azure
microsoft/github-copilot-for-azure
Реальные данные о расходах Azure из Cost Management API: история трат, прогноз, рекомендации по экономии на orphaned ресурсах и rightsizing VM.
azure-diagnostics — диагностика проблем в Azure продакшене
microsoft/github-copilot-for-azure
Систематическая отладка продакшена Azure: Container Apps, Function Apps и AKS. AppLens для root cause, KQL-запросы под конкретные ошибки и crash loops.
microsoft-foundry — полный цикл AI-агентов на Foundry
microsoft/github-copilot-for-azure
Деплой, оценка и управление AI-агентами на Microsoft Foundry: контейнеризация, ACR, создание агентов, batch-оценки и оптимизация промптов по данным продакшена.