azure-validatepre-deployment валидация Azure
microsoft/github-copilot-for-azure
Предварительная валидация перед деплоем: конфигурация, Bicep/Terraform, RBAC, managed identity и what-if анализ. Фиксирует результаты в плане деплоя.
Установка
npx -y skills add microsoft/github-copilot-for-azure --skill azure-validate --agent claude-codeAzure Validate
⛔ СТОП — ПРОВЕРКА ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫХ ТРЕБОВАНИЙ
Перед продолжением убедитесь, что выполнено условие:
azure-prepare завершён → файл.azure/deployment-plan.mdсуществует со статусомApprovedили выше.
Если план отсутствует, НЕМЕДЛЕННО ОСТАНОВИТЕСЬ и сначала вызовите azure-prepare.
Полный рабочий процесс:azure-prepare→azure-validate→azure-deploy
Область применения
- Проверить готовность приложения к развёртыванию
- Валидировать azure.yaml или Bicep
- Выполнить предварительные проверки
- Диагностировать ошибки развёртывания
Правила
- Запускать после azure-prepare, до azure-deploy
- Все проверки должны пройти — не развёртывайте при наличии сбоев
- ⛔ Деструктивные действия требуют подтверждения пользователя
Шаги
| # | Действие |
|---|---|
| 1 | Загрузить план — прочитать .azure/deployment-plan.md для получения рецепта и конфигурации. Если отсутствует → сначала запустить azure-prepare |
| 2 | Добавить шаги валидации — скопировать «Validation Steps» рецепта в .azure/deployment-plan.md |
| 3 | Выполнить валидацию — запустить команды валидации, специфичные для рецепта |
| 4 | Верификация сборки — собрать проект и исправить все ошибки перед продолжением |
| 5 | Статическая проверка ролей — проверить корректность RBAC-назначений ролей в коде Bicep/Terraform |
| 6 | Записать доказательства — заполнить Раздел 7: Validation Proof выполненными командами и результатами |
| 7 | Устранить ошибки — исправить сбои перед продолжением |
| 8 | Обновить статус — только после прохождения ВСЕХ проверок установить статус Validated |
| 9 | Развернуть — вызвать скилл azure-deploy |
⛔ ПОЛНОМОЧИЯ ВАЛИДАЦИИ
Этот скилл — единственный авторизованный способ установить статус плана вValidated. Обязательные условия:
1. Выполните реальные команды валидации (azd provision --preview, bicep build, terraform validate и т.д.)
2. Заполните Раздел 7: Validation Proof с выполненными командами и их результатами
3. Только после этого установите статусValidated
Не устанавливайте статусValidatedбез выполнения проверок и записи доказательств.
⚠️ ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ — НЕ ПРОПУСКАТЬ
После прохождения ВСЕХ проверок вы ОБЯЗАНЫ вызвать azure-deploy для выполнения развёртывания. Не пытайтесь запускатьazd up,azd deployили любые команды развёртывания напрямую — пусть azure-deploy управляет выполнением.
Если валидация не прошла, исправьте проблемы и повторно запустите azure-validate перед продолжением.
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.