[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-microsoft--azure-skills":3,"tool-microsoft--azure-skills":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":99,"forks":100,"last_commit_at":101,"license":102,"difficulty_score":32,"env_os":103,"env_gpu":104,"env_ram":104,"env_deps":105,"category_tags":112,"github_topics":113,"view_count":10,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":115,"updated_at":116,"faqs":117,"releases":128},3276,"microsoft\u002Fazure-skills","azure-skills","Official agent plugin providing skills and MCP server configurations for Azure scenarios.","azure-skills 是一款专为 Azure 云场景设计的智能体插件，旨在将深厚的 Azure 领域专家经验转化为可执行的自动化能力。它不仅仅是一组提示词，而是通过“技能大脑”与“执行双手”的结合，解决了 AI 助手在面对复杂云任务时往往只能提供通用建议、缺乏实际操作能力的痛点。\n\n该工具内置了 20 项精心策划的 Azure 技能，涵盖从应用构建部署、故障诊断到成本优化和合规性检查的全流程决策逻辑；同时集成 Azure MCP Server，提供超过 200 个结构化工具，让智能体能够直接操作真实的 Azure 资源，如查询日志、检查定价或管理数据库。此外，它还特别支持 Microsoft Foundry 场景，助力模型发现与部署工作流。\n\nazure-skills 非常适合需要在 VS Code、GitHub Copilot CLI 或 Claude Code 等环境中高效进行云开发、运维及架构设计的开发者与技术团队。其独特亮点在于“多宿主支持”，只需一次安装，即可在不同开发环境中复用统一的 Azure 能力层，确保指导策略与底层执行高度一致，让 AI 真正具备处理实际云工作的","azure-skills 是一款专为 Azure 云场景设计的智能体插件，旨在将深厚的 Azure 领域专家经验转化为可执行的自动化能力。它不仅仅是一组提示词，而是通过“技能大脑”与“执行双手”的结合，解决了 AI 助手在面对复杂云任务时往往只能提供通用建议、缺乏实际操作能力的痛点。\n\n该工具内置了 20 项精心策划的 Azure 技能，涵盖从应用构建部署、故障诊断到成本优化和合规性检查的全流程决策逻辑；同时集成 Azure MCP Server，提供超过 200 个结构化工具，让智能体能够直接操作真实的 Azure 资源，如查询日志、检查定价或管理数据库。此外，它还特别支持 Microsoft Foundry 场景，助力模型发现与部署工作流。\n\nazure-skills 非常适合需要在 VS Code、GitHub Copilot CLI 或 Claude Code 等环境中高效进行云开发、运维及架构设计的开发者与技术团队。其独特亮点在于“多宿主支持”，只需一次安装，即可在不同开发环境中复用统一的 Azure 能力层，确保指导策略与底层执行高度一致，让 AI 真正具备处理实际云工作的能力。","# Azure Skills Plugin\r\n\r\nAzure work is not just a code problem. It is a decision problem: which service fits this app, what needs to be validated before deployment, which tools should run, and what guardrails matter. The Azure Skills Plugin packages Azure expertise and MCP-backed execution together so compatible coding agents can do real Azure work instead of giving generic cloud advice.\r\n\r\n**[Install the plugin](#install-in-60-seconds)**\r\n\r\n## One install, three layers of capability\r\n\r\n### Azure skills: the brain\r\n\r\nThis plugin ships **20 curated Azure skills** that teach an agent how Azure work gets done. They provide workflows, decision trees, and guardrails for scenarios such as:\r\n\r\n- **Build and deploy** with `azure-prepare`, `azure-validate`, and `azure-deploy`\r\n- **Troubleshoot and operate** with `azure-diagnostics`, `azure-observability`, and `azure-compliance`\r\n- **Optimize and design** with `azure-cost-optimization`, `azure-compute`, and `azure-resource-visualizer`\r\n- **Work across data, AI, and platform services** with `azure-ai`, `azure-aigateway`, `azure-storage`, `azure-kusto`, `azure-rbac`, `azure-cloud-migrate`, `entra-app-registration`, and `microsoft-foundry`\r\n\r\n### Azure MCP Server: the hands\r\n\r\nThe plugin wires in the **Azure MCP Server**, which gives your agent **200+ structured tools across 40+ Azure services**. That is the execution layer for listing resources, checking prices, querying logs, diagnosing issues, and driving real Azure workflows.\r\n\r\n### Foundry MCP: the AI specialist\r\n\r\nThe plugin also includes **Foundry MCP** for Microsoft Foundry scenarios such as model discovery, model deployment, and agent workflows.\r\n\r\n## Why this plugin is different\r\n\r\nThis is not a prompt pack. It is a packaged Azure capability layer:\r\n\r\n- **Skills** teach the agent when to use Azure workflows and what to avoid.\r\n- **MCP tools** let the agent act on live Azure and Foundry resources.\r\n- **The plugin** keeps the guidance layer and execution layer aligned in one install.\r\n- **Multi-host support** lets you use the same Azure capability across environments such as GitHub Copilot in VS Code, Copilot CLI, Claude Code, and other compatible hosts.\r\n\r\n## What you get\r\n\r\n| Component | What it adds | Examples |\r\n| --- | --- | --- |\r\n| **Azure skills** | Azure expertise, workflows, and guardrails | Prepare, validate, deploy, diagnostics, cost, AI, RBAC |\r\n| **Azure MCP Server** | Live Azure tooling | Resource inventory, monitoring, pricing, storage, databases, messaging |\r\n| **Foundry MCP** | Microsoft Foundry workflows | Model catalog, deployments, agents, evaluations |\r\n\r\nThe plugin payload lives in `.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002F`, and the included MCP configuration shows how Azure and Foundry connectivity are wired for compatible hosts.\r\n\r\n## Install in 60 seconds\r\n\r\n### Prerequisites\r\n\r\nBefore you install, make sure you have:\r\n\r\n- An Azure account or subscription\r\n- **Node.js 18+** available on your PATH (`npx` is used to start the MCP servers)\r\n- **Azure CLI** installed and authenticated with `az login`\r\n- **Azure Developer CLI** installed and authenticated with `azd auth login` if you plan to use deployment workflows\r\n\r\n### GitHub Copilot CLI\r\n\r\n**Add the marketplace** (first time only):\r\n\r\n```\r\n\u002Fplugin marketplace add microsoft\u002Fazure-skills\r\n```\r\n\r\n**Install the plugin**:\r\n\r\n```\r\n\u002Fplugin install azure@azure-skills\r\n```\r\n\r\n**Update the plugin**:\r\n\r\n```\r\n\u002Fplugin update azure@azure-skills\r\n```\r\n\r\n### VS Code\r\n\r\nInstall the **Azure MCP** extension from the Visual Studio Marketplace:\r\n\r\n👉 [Azure MCP Extension](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=ms-azuretools.vscode-azure-mcp-server)\r\n\r\nThe Azure MCP extension will also install a companion extension that brings the Azure skills into VS Code. Together they configure the Azure MCP Server, Foundry MCP, and the full skills layer automatically.\r\n\r\n> **Note:** The skills extension requires **Git CLI** to be installed on your machine. If you don't have it, ask Copilot to help you install Git for your OS.\r\n\r\n### Claude Code\r\n\r\n**Add the marketplace** (first time only):\r\n\r\n```bash\r\n\u002Fplugin marketplace add microsoft\u002Fazure-skills\r\n```\r\n\r\n**Install the plugin**:\r\n\r\n```bash\r\n\u002Fplugin install azure@azure-skills\r\n```\r\n\r\n**Update**:\r\n\r\n```bash\r\n\u002Fplugin marketplace update azure-skills\r\n```\r\n\r\n### IntelliJ IDEA\r\n\r\n#### Prerequisites\r\n\r\nBefore installing Azure skills in IntelliJ IDEA, ensure you have:\r\n- **Node.js 18+** installed on your system with `npx` available on your PATH\r\n- **Git** installed and accessible from the command line\r\n\r\nYou can verify these prerequisites by running:\r\n```bash\r\nnpx --version\r\ngit --version\r\n```\r\n\r\n#### Step 1: Install GitHub Copilot Plugin\r\n\r\n1. Open IntelliJ IDEA\r\n2. Go to **File** > **Settings** (on Windows\u002FLinux) or **IntelliJ IDEA** > **Preferences** (on macOS)\r\n3. Navigate to **Plugins** in the left sidebar\r\n4. Search for \"GitHub Copilot\" in the Marketplace tab\r\n5. Install the [GitHub Copilot plugin](https:\u002F\u002Fplugins.jetbrains.com\u002Fplugin\u002F17718-github-copilot--your-ai-pair-programmer) (requires version 1.5.64-242 or higher)\r\n6. Restart IntelliJ IDEA when prompted\r\n\r\n#### Step 2: Enable Skills for GitHub Copilot\r\n\r\n1. Open IntelliJ IDEA settings\u002Fpreferences again\r\n2. Navigate to **Tools** > **GitHub Copilot** > **Chat**\r\n3. Check the **\"Enable Skills\"** checkbox\r\n4. Click **Apply** and **OK**\r\n\r\n#### Step 3: Install Azure Skills\r\n\r\n1. Open a terminal or command prompt\r\n2. Run the following command to install Azure skills globally for GitHub Copilot:\r\n\r\n   ```bash\r\n   npx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fazure-skills\u002Ftree\u002Fmain\u002F.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002Fskills -a github-copilot -g -y\r\n   ```\r\n\r\n   **Command explanation:**\r\n   - `npx skills add` - Uses the skills CLI to add a new skills package\r\n   - The GitHub URL points to the Azure skills directory in this repository\r\n   - `-a github-copilot` - Specifies the skills are for GitHub Copilot\r\n   - `-g` - Installs the skills globally (available across all projects)\r\n   - `-y` - Automatically accepts prompts during installation\r\n\r\n3. Wait for the installation to complete. You should see confirmation that the Azure skills have been successfully added.\r\n\r\n## Sovereign Cloud Configuration\r\n\r\nBy default, the Azure MCP server connects to the Azure Public Cloud. If you use a sovereign cloud (Azure China Cloud or Azure US Government), you need to configure the MCP server to use the appropriate cloud environment.\r\n\r\n### Copilot CLI\r\n\r\nAfter installing the plugin, the skills are installed in `~\u002F.copilot\u002Finstalled-plugins\u002F` on macOS\u002FLinux (or `%USERPROFILE%\\.copilot\\installed-plugins\\` on Windows). Edit the `\u003Cskill_installation_dir>\u002Fazure-skills\u002Fazure\u002F.mcp.json` file in the installed plugin directory to add the `--cloud` argument:\r\n\r\n**Azure China Cloud:**\r\n\r\n```json\r\n{\r\n  \"mcpServers\": {\r\n    \"azure\": {\r\n      \"command\": \"npx\",\r\n      \"args\": [\"-y\", \"@azure\u002Fmcp@latest\", \"server\", \"start\", \"--cloud\", \"AzureChinaCloud\"]\r\n    }\r\n    \u002F\u002F Keep the other MCP server configurations in this file as they are.\r\n  }\r\n}\r\n```\r\n\r\n**Azure US Government:**\r\n\r\n```json\r\n{\r\n  \"mcpServers\": {\r\n    \"azure\": {\r\n      \"command\": \"npx\",\r\n      \"args\": [\"-y\", \"@azure\u002Fmcp@latest\", \"server\", \"start\", \"--cloud\", \"AzureUSGovernment\"]\r\n    }\r\n    \u002F\u002F Keep the other MCP server configurations in this file as they are.\r\n  }\r\n}\r\n```\r\n\r\nBefore starting the MCP server, ensure your local CLI tools are authenticated against the correct cloud:\r\n\r\n| Cloud | Azure CLI | Azure PowerShell | Azure Developer CLI |\r\n|-------|-----------|-----------------|---------------------|\r\n| China | `az cloud set --name AzureChinaCloud && az login` | `Connect-AzAccount -Environment AzureChinaCloud` | `azd config set cloud.name AzureChinaCloud && azd auth login` |\r\n| US Government | `az cloud set --name AzureUSGovernment && az login` | `Connect-AzAccount -Environment AzureUSGovernment` | `azd config set cloud.name AzureUSGovernment && azd auth login` |\r\n\r\nFor more details, see [Connect to sovereign clouds](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fazure\u002Fdeveloper\u002Fazure-mcp-server\u002Fhow-to\u002Fconnect-sovereign-clouds) in the Azure MCP Server documentation.\r\n\r\n## Verify the installation\r\n\r\nAfter install, try three quick checks.\r\n\r\n### 1. Verify the skills layer\r\n\r\nAsk:\r\n\r\n> What Azure services would I need to deploy this project?\r\n\r\nYou should get structured Azure guidance, not just a generic cloud answer.\r\n\r\n### 2. Verify Azure MCP\r\n\r\nAsk:\r\n\r\n> List my Azure resource groups.\r\n\r\nYou should see a real tool-backed response from your Azure account.\r\n\r\n### 3. Verify Foundry MCP\r\n\r\nAsk:\r\n\r\n> What AI models are available in Microsoft Foundry?\r\n\r\nYou should get a Foundry-backed response rather than a generic summary.\r\n\r\n## Authentication\r\n\r\nThe recommended authentication path is Azure CLI:\r\n\r\n```bash\r\naz login\r\n```\r\n\r\nIf you plan to deploy with `azd`, also run:\r\n\r\n```bash\r\nazd auth login\r\n```\r\n\r\nYou can also authenticate with service principal credentials:\r\n\r\n**Bash\u002FZsh**\r\n\r\n```bash\r\nexport AZURE_TENANT_ID=\"your-tenant-id\"\r\nexport AZURE_CLIENT_ID=\"your-client-id\"\r\nexport AZURE_CLIENT_SECRET=\"your-client-secret\"\r\n```\r\n\r\n**PowerShell**\r\n\r\n```powershell\r\n$env:AZURE_TENANT_ID = \"your-tenant-id\"\r\n$env:AZURE_CLIENT_ID = \"your-client-id\"\r\n$env:AZURE_CLIENT_SECRET = \"your-client-secret\"\r\n```\r\n\r\nWhen the agent runs inside Azure, the Azure MCP Server can also use managed identity.\r\n\r\n## Prompts to try\r\n\r\nOnce the plugin is installed, try prompts like these:\r\n\r\n- `Prepare this app for Azure.`\r\n- `Validate my Azure deployment files before I run azd up.`\r\n- `Deploy this project to Azure Container Apps.`\r\n- `List my Azure storage accounts.`\r\n- `Find cost savings across my Azure subscription.`\r\n- `Troubleshoot why my container app is failing health probes.`\r\n- `What role should I assign to let this managed identity read blobs?`\r\n- `What AI models are available in Microsoft Foundry?`\r\n\r\n## Repository layout\r\n\r\nIf you are exploring or customizing the plugin source, the key pieces are:\r\n\r\n- `.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002Fskills\u002F` - the Azure skill definitions\r\n- `.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002F.mcp.json` - included MCP configuration for Azure and Foundry\r\n- `README.md` - high-level overview and install guide for the plugin\r\n\r\n## Troubleshooting\r\n\r\n### The agent is not using Azure skills\r\n\r\n- Make sure the plugin installed successfully in your host\r\n- Confirm the Azure skills directory is present\r\n- Reload or restart your host so it re-indexes plugins and MCP configuration\r\n\r\n### MCP tools are not showing up\r\n\r\n- Verify Node.js is installed and `npx` works\r\n- Check that the Azure and Foundry MCP entries were added for your host\r\n- Restart MCP servers or reload the host after configuration changes\r\n\r\n### Azure commands fail with auth errors\r\n\r\n- Re-run `az login`\r\n- Re-run `azd auth login` for deployment scenarios\r\n- Make sure the correct Azure subscription is selected\r\n\r\n## Learn more\r\n\r\n- [Azure MCP Server documentation](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fazure\u002Fdeveloper\u002Fazure-mcp-server\u002F)\r\n- [Azure documentation](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fazure)\r\n- [Azure CLI reference](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fcli\u002Fazure\u002F)\r\n\r\n## Telemetry\r\n\r\nTo disable Azure MCP telemetry collection, set:\r\n\r\n```bash\r\nexport AZURE_MCP_COLLECT_TELEMETRY=false\r\n```\r\n\r\n## Contribution\r\n\r\nThis repository is automatically sync'ed from https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FGitHub-Copilot-for-Azure. If you would like to contribute to Azure skills, please open PR's there. Thank you!\r\n\r\n","# Azure 技能插件\n\nAzure 工作不仅仅是代码问题，更是一个决策问题：哪种服务最适合这个应用？部署前需要验证哪些内容？应该运行哪些工具？又有哪些约束条件需要遵守？Azure 技能插件将 Azure 专业知识与 MCP 支持的执行能力整合在一起，使兼容的编码代理能够真正完成 Azure 相关工作，而不是给出泛化的云服务建议。\n\n**[在 60 秒内安装插件](#install-in-60-seconds)**\n\n## 一次安装，三层能力\n\n### Azure 技能：大脑\n\n该插件自带 **20 个精选的 Azure 技能**，教授代理如何完成 Azure 工作。它们为以下场景提供工作流、决策树和约束机制：\n\n- 使用 `azure-prepare`、`azure-validate` 和 `azure-deploy` 进行 **构建与部署**\n- 使用 `azure-diagnostics`、`azure-observability` 和 `azure-compliance` 进行 **故障排除与运维**\n- 使用 `azure-cost-optimization`、`azure-compute` 和 `azure-resource-visualizer` 进行 **优化与设计**\n- 使用 `azure-ai`、`azure-aigateway`、`azure-storage`、`azure-kusto`、`azure-rbac`、`azure-cloud-migrate`、`entra-app-registration` 和 `microsoft-foundry` 在 **数据、AI 和平台服务之间协同工作**\n\n### Azure MCP 服务器：双手\n\n插件会接入 **Azure MCP 服务器**，为您的代理提供 **覆盖 40 多种 Azure 服务的 200 多个结构化工具**。这是用于列出资源、检查价格、查询日志、诊断问题以及驱动实际 Azure 工作流的执行层。\n\n### Foundry MCP：AI 专家\n\n插件还包含 **Foundry MCP**，用于 Microsoft Foundry 场景，例如模型发现、模型部署和代理工作流。\n\n## 为什么这款插件与众不同？\n\n这并不是一个提示包，而是一个封装好的 Azure 能力层：\n\n- **技能** 教导代理何时使用 Azure 工作流以及应避免哪些操作。\n- **MCP 工具** 让代理可以直接操作实时的 Azure 和 Foundry 资源。\n- **插件** 将指导层和执行层在一个安装中保持一致。\n- **多主机支持** 允许您在 GitHub Copilot for VS Code、Copilot CLI、Claude Code 等兼容主机上使用相同的 Azure 能力。\n\n## 您将获得什么\n\n| 组件 | 增加的内容 | 示例 |\n| --- | --- | --- |\n| **Azure 技能** | Azure 专业知识、工作流和约束机制 | 准备、验证、部署、诊断、成本、AI、RBAC |\n| **Azure MCP 服务器** | 实时 Azure 工具 | 资源清单、监控、定价、存储、数据库、消息传递 |\n| **Foundry MCP** | Microsoft Foundry 工作流 | 模型目录、部署、代理、评估 |\n\n插件的载荷位于 `.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002F` 中，其中包含的 MCP 配置展示了如何为兼容主机配置 Azure 和 Foundry 的连接。\n\n## 在 60 秒内安装\n\n### 前置条件\n\n在安装之前，请确保您已具备以下条件：\n\n- 一个 Azure 账户或订阅\n- PATH 中已安装 **Node.js 18+**（使用 `npx` 启动 MCP 服务器）\n- 已安装并使用 `az login` 进行身份验证的 **Azure CLI**\n- 如果计划使用部署工作流，则需安装并使用 `azd auth login` 进行身份验证的 **Azure 开发者 CLI**\n\n### GitHub Copilot CLI\n\n**添加市场**（仅首次）：\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add microsoft\u002Fazure-skills\n```\n\n**安装插件**：\n\n```bash\n\u002Fplugin install azure@azure-skills\n```\n\n**更新插件**：\n\n```bash\n\u002Fplugin update azure@azure-skills\n```\n\n### VS Code\n\n从 Visual Studio Marketplace 安装 **Azure MCP** 扩展：\n\n👉 [Azure MCP 扩展](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=ms-azuretools.vscode-azure-mcp-server)\n\nAzure MCP 扩展会同时安装一个配套扩展，将 Azure 技能引入 VS Code。两者共同自动配置 Azure MCP 服务器、Foundry MCP 以及完整的技能层。\n\n> **注意**：技能扩展需要在您的机器上安装 **Git CLI**。如果您尚未安装，请让 Copilot 帮助您为您的操作系统安装 Git。\n\n### Claude Code\n\n**添加市场**（仅首次）：\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add microsoft\u002Fazure-skills\n```\n\n**安装插件**：\n\n```bash\n\u002Fplugin install azure@azure-skills\n```\n\n**更新**：\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace update azure-skills\n```\n\n### IntelliJ IDEA\n\n#### 前置条件\n\n在 IntelliJ IDEA 中安装 Azure 技能之前，请确保您已具备以下条件：\n- 系统上已安装 **Node.js 18+**，且 PATH 中可使用 `npx`\n- 已安装并可通过命令行访问的 **Git**\n\n您可以通过运行以下命令来验证这些前置条件：\n```bash\nnpx --version\ngit --version\n```\n\n#### 第一步：安装 GitHub Copilot 插件\n\n1. 打开 IntelliJ IDEA\n2. 转到 **文件** > **设置**（Windows\u002FLinux）或 **IntelliJ IDEA** > **偏好设置**（macOS）\n3. 在左侧边栏中导航至 **插件**\n4. 在市场选项卡中搜索“GitHub Copilot”\n5. 安装 [GitHub Copilot 插件](https:\u002F\u002Fplugins.jetbrains.com\u002Fplugin\u002F17718-github-copilot--your-ai-pair-programmer)（需要版本 1.5.64-242 或更高）\n6. 根据提示重启 IntelliJ IDEA\n\n#### 第二步：启用 GitHub Copilot 的技能功能\n\n1. 再次打开 IntelliJ IDEA 的设置\u002F偏好设置\n2. 导航至 **工具** > **GitHub Copilot** > **聊天**\n3. 勾选 **“启用技能”** 复选框\n4. 单击 **应用** 和 **确定**\n\n#### 第三步：安装 Azure 技能\n\n1. 打开终端或命令提示符\n2. 运行以下命令以全局安装适用于 GitHub Copilot 的 Azure 技能：\n\n   ```bash\n   npx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fazure-skills\u002Ftree\u002Fmain\u002F.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002Fskills -a github-copilot -g -y\n   ```\n\n   **命令解释：**\n   - `npx skills add`：使用 skills CLI 添加新的技能包\n   - GitHub URL 指向本仓库中的 Azure 技能目录\n   - `-a github-copilot`：指定技能适用于 GitHub Copilot\n   - `-g`：将技能全局安装（可在所有项目中使用）\n   - `-y`：在安装过程中自动接受提示\n\n3. 等待安装完成。您应会看到确认信息，表明 Azure 技能已成功添加。\n\n## 主权云配置\n\n默认情况下，Azure MCP 服务器会连接到 Azure 公有云。如果您使用的是主权云（Azure 中国云或 Azure 美国政府云），则需要配置 MCP 服务器以使用相应的云环境。\n\n### Copilot CLI\n\n安装插件后，技能将被安装到 macOS\u002FLinux 系统的 `~\u002F.copilot\u002Finstalled-plugins\u002F` 目录下（Windows 系统则为 `%USERPROFILE%\\.copilot\\installed-plugins\\`）。编辑已安装插件目录中的 `\u003Cskill_installation_dir>\u002Fazure-skills\u002Fazure\u002F.mcp.json` 文件，添加 `--cloud` 参数：\n\n**Azure 中国云：**\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"azure\": {\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"-y\", \"@azure\u002Fmcp@latest\", \"server\", \"start\", \"--cloud\", \"AzureChinaCloud\"]\n    }\n    \u002F\u002F 保持该文件中其他 MCP 服务器配置不变。\n  }\n}\n```\n\n**Azure 美国政府云：**\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"azure\": {\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"-y\", \"@azure\u002Fmcp@latest\", \"server\", \"start\", \"--cloud\", \"AzureUSGovernment\"]\n    }\n    \u002F\u002F 保持该文件中其他 MCP 服务器配置不变。\n  }\n}\n```\n\n在启动 MCP 服务器之前，请确保您的本地 CLI 工具已针对正确的云环境进行身份验证：\n\n| 云环境         | Azure CLI           | Azure PowerShell     | Azure Developer CLI |\n|----------------|---------------------|----------------------|---------------------|\n| 中国             | `az cloud set --name AzureChinaCloud && az login` | `Connect-AzAccount -Environment AzureChinaCloud` | `azd config set cloud.name AzureChinaCloud && azd auth login` |\n| 美国政府云       | `az cloud set --name AzureUSGovernment && az login` | `Connect-AzAccount -Environment AzureUSGovernment` | `azd config set cloud.name AzureUSGovernment && azd auth login` |\n\n更多详细信息，请参阅 Azure MCP 服务器文档中的 [连接主权云](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fazure\u002Fdeveloper\u002Fazure-mcp-server\u002Fhow-to\u002Fconnect-sovereign-clouds)。\n\n## 验证安装\n\n安装完成后，您可以进行三项快速检查。\n\n### 1. 验证技能层\n\n提问：\n\n> 我需要哪些 Azure 服务来部署这个项目？\n\n您应该会收到结构化的 Azure 指导，而不仅仅是通用的云回答。\n\n### 2. 验证 Azure MCP\n\n提问：\n\n> 列出我的 Azure 资源组。\n\n您应该会看到来自您的 Azure 帐户的真实工具支持响应。\n\n### 3. 验证 Foundry MCP\n\n提问：\n\n> Microsoft Foundry 中有哪些可用的 AI 模型？\n\n您应该会收到由 Foundry 支持的响应，而不是一般的摘要。\n\n## 身份验证\n\n推荐的身份验证方式是使用 Azure CLI：\n\n```bash\naz login\n```\n\n如果您计划使用 `azd` 进行部署，还应运行：\n\n```bash\nazd auth login\n```\n\n您也可以使用服务主体凭据进行身份验证：\n\n**Bash\u002FZsh**\n\n```bash\nexport AZURE_TENANT_ID=\"your-tenant-id\"\nexport AZURE_CLIENT_ID=\"your-client-id\"\nexport AZURE_CLIENT_SECRET=\"your-client-secret\"\n```\n\n**PowerShell**\n\n```powershell\n$env:AZURE_TENANT_ID = \"your-tenant-id\"\n$env:AZURE_CLIENT_ID = \"your-client-id\"\n$env:AZURE_CLIENT_SECRET = \"your-client-secret\"\n```\n\n当代理在 Azure 内部运行时，Azure MCP 服务器还可以使用托管标识。\n\n## 可尝试的提示\n\n插件安装完成后，您可以尝试以下提示：\n\n- `为 Azure 准备这个应用。`\n- `在我运行 azd up 之前，验证我的 Azure 部署文件。`\n- `将该项目部署到 Azure 容器应用。`\n- `列出我的 Azure 存储帐户。`\n- `查找我整个 Azure 订阅中的成本节约机会。`\n- `排查我的容器应用为何无法通过运行状况探测。`\n- `我应该分配什么角色，才能让此托管标识读取 Blob？`\n- `Microsoft Foundry 中有哪些可用的 AI 模型？`\n\n## 仓库布局\n\n如果您正在探索或自定义插件源代码，关键部分包括：\n\n- `.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002Fskills\u002F` —— Azure 技能定义\n- `.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002F.mcp.json` —— 包含的 Azure 和 Foundry 的 MCP 配置\n- `README.md` —— 插件的高级概述和安装指南\n\n## 故障排除\n\n### 代理未使用 Azure 技能\n\n- 确保插件已成功安装在您的主机上。\n- 确认 Azure 技能目录存在。\n- 重新加载或重启主机，以便其重新索引插件和 MCP 配置。\n\n### MCP 工具未显示\n\n- 确认已安装 Node.js，并且 `npx` 正常工作。\n- 检查是否已为您的主机添加了 Azure 和 Foundry 的 MCP 条目。\n- 在更改配置后，重启 MCP 服务器或重新加载主机。\n\n### Azure 命令因身份验证错误而失败\n\n- 重新运行 `az login`。\n- 对于部署场景，重新运行 `azd auth login`。\n- 确保选择了正确的 Azure 订阅。\n\n## 了解更多信息\n\n- [Azure MCP 服务器文档](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fazure\u002Fdeveloper\u002Fazure-mcp-server\u002F)\n- [Azure 文档](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fazure)\n- [Azure CLI 参考](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fcli\u002Fazure\u002F)\n\n## 遥测\n\n要禁用 Azure MCP 遥测收集，请设置：\n\n```bash\nexport AZURE_MCP_COLLECT_TELEMETRY=false\n```\n\n## 贡献\n\n本仓库会自动从 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FGitHub-Copilot-for-Azure 同步更新。如果您希望为 Azure 技能做出贡献，请在该仓库中提交 PR。谢谢！","# Azure Skills Plugin 快速上手指南\n\nAzure Skills Plugin 将专业的 Azure 专家经验与 MCP（Model Context Protocol）执行能力相结合，让 AI 编程助手不仅能提供通用的云建议，还能直接执行真实的 Azure 工作流（如资源查询、部署验证、成本优化等）。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **Azure 账号**：拥有有效的 Azure 订阅。\n*   **Node.js**：版本 18 或更高（用于通过 `npx` 启动 MCP 服务器）。\n    *   验证命令：`node --version`\n*   **Azure CLI**：已安装并登录。\n    *   安装参考：[Azure CLI 中国版](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fzh-cn\u002Fcli\u002Fazure\u002Finstall-azure-cli-linux?pivots=apt)\n    *   登录命令：`az login`\n*   **Azure Developer CLI (可选)**：如果您计划使用部署工作流，需安装并登录。\n    *   登录命令：`azd auth login`\n*   **Git CLI**：部分集成（如 VS Code 插件）需要 Git 支持。\n\n> **注意**：如果您使用的是 **Azure 中国世纪互联云 (Azure China Cloud)** 或 **Azure 政府云**，请在安装后参考下文“主权云配置”部分进行额外设置。\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n根据您的开发工具选择对应的安装方式：\n\n### 1. GitHub Copilot CLI\n\n首次使用需添加微软官方市场源，然后安装插件：\n\n```bash\n# 添加市场源（仅需执行一次）\n\u002Fplugin marketplace add microsoft\u002Fazure-skills\n\n# 安装插件\n\u002Fplugin install azure@azure-skills\n\n# 更新插件（如需）\n\u002Fplugin update azure@azure-skills\n```\n\n### 2. Visual Studio Code\n\n推荐通过扩展市场安装，这将自动配置 Azure MCP Server 和 Skills 层：\n\n1.  打开 VS Code 扩展市场。\n2.  搜索并安装 **Azure MCP** 扩展：\n    👉 [Azure MCP Extension](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=ms-azuretools.vscode-azure-mcp-server)\n3.  安装完成后，重启 VS Code。插件会自动安装配套的 Skills 扩展并完成配置。\n\n### 3. Claude Code\n\n操作逻辑与 Copilot CLI 类似：\n\n```bash\n# 添加市场源（仅需执行一次）\n\u002Fplugin marketplace add microsoft\u002Fazure-skills\n\n# 安装插件\n\u002Fplugin install azure@azure-skills\n\n# 更新插件\n\u002Fplugin marketplace update azure-skills\n```\n\n### 4. IntelliJ IDEA\n\nIntelliJ 需要通过命令行全局安装 Skills 包，并确保已安装 GitHub Copilot 插件（版本 1.5.64-242 或更高）。\n\n1.  **启用 Skills 功能**：\n    *   进入 `Settings` (Windows\u002FLinux) 或 `Preferences` (macOS)。\n    *   导航至 **Tools** > **GitHub Copilot** > **Chat**。\n    *   勾选 **\"Enable Skills\"** 并保存。\n\n2.  **安装 Azure Skills**：\n    在终端运行以下命令：\n\n    ```bash\n    npx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fazure-skills\u002Ftree\u002Fmain\u002F.github\u002Fplugins\u002Fazure-skills\u002Fskills -a github-copilot -g -y\n    ```\n\n    *参数说明：`-a github-copilot` 指定目标，`-g` 表示全局安装，`-y` 自动确认。*\n\n---\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，无需额外配置即可在对话中使用。您可以尝试以下三类典型场景来验证功能：\n\n### 1. 架构与决策咨询 (Azure Skills)\n询问具体的 Azure 服务选型或最佳实践，AI 将基于内置的 20+ 个专业技能树回答，而非通用建议。\n\n> **提示词示例：**\n> \"What Azure services would I need to deploy this project?\"\n> （部署这个项目我需要哪些 Azure 服务？）\n\n### 2. 实时资源操作 (Azure MCP Server)\n让 AI 直接调用工具查询您账户下的真实资源状态。\n\n> **提示词示例：**\n> \"List my Azure resource groups.\"\n> （列出我的 Azure 资源组。）\n\n> **提示词示例：**\n> \"Find cost savings across my Azure subscription.\"\n> （查找我 Azure 订阅中的成本节省机会。）\n\n### 3. AI 模型与工作流 (Foundry MCP)\n针对 Microsoft Foundry 场景，查询模型目录或代理工作流。\n\n> **提示词示例：**\n> \"What AI models are available in Microsoft Foundry?\"\n> （Microsoft Foundry 中有哪些可用的 AI 模型？）\n\n---\n\n## 特殊配置：主权云 (中国区用户必读)\n\n默认情况下，插件连接的是 Azure 公共云。如果您使用的是 **Azure 中国世纪互联云 (Azure China Cloud)**，必须手动修改配置文件以切换云端环境。\n\n1.  找到插件安装目录：\n    *   macOS\u002FLinux: `~\u002F.copilot\u002Finstalled-plugins\u002Fazure-skills\u002Fazure\u002F.mcp.json`\n    *   Windows: `%USERPROFILE%\\.copilot\\installed-plugins\\azure-skills\\azure\\.mcp.json`\n\n2.  编辑 `.mcp.json` 文件，在 `args` 数组中添加 `--cloud` 参数：\n\n    **Azure 中国云配置示例：**\n    ```json\n    {\n      \"mcpServers\": {\n        \"azure\": {\n          \"command\": \"npx\",\n          \"args\": [\"-y\", \"@azure\u002Fmcp@latest\", \"server\", \"start\", \"--cloud\", \"AzureChinaCloud\"]\n        }\n      }\n    }\n    ```\n\n3.  **重新认证**：修改配置前，请确保本地 CLI 已切换到对应云环境：\n    ```bash\n    az cloud set --name AzureChinaCloud && az login\n    ```","某初创团队的后端工程师需要在周五下班前，将一个新的 AI 客服应用从本地开发环境迁移并部署到 Azure 云端，同时确保成本可控且符合安全合规要求。\n\n### 没有 azure-skills 时\n- 开发者只能获得通用的云架构建议，AI 助手无法判断具体该选用 Azure Functions 还是 Container Apps，导致技术选型反复纠结。\n- 部署过程依赖手动编写复杂的 ARM 模板或 Terraform 脚本，缺乏预置的验证步骤，极易因配置遗漏导致部署失败。\n- 面对高昂的云资源账单风险，AI 无法主动调用实时计价工具进行成本预估，只能在事后通过门户查看账单。\n- 排查故障时，AI 仅能给出理论上的调试方向，无法直接连接 Azure 诊断工具查询实时日志或监控指标。\n- 不同开发成员使用的 Copilot 或 Claude 环境配置不一致，导致“在我机器上能跑”的协作困境。\n\n### 使用 azure-skills 后\n- azure-skills 内置的 20 项专家技能直接引导代理选择最佳服务组合，并提供包含护栏的决策树，瞬间完成精准的技术选型。\n- 通过 `azure-validate` 和 `azure-deploy` 等标准化工作流，代理自动执行部署前检查并一键完成发布，大幅降低人为错误。\n- 集成的 Azure MCP Server 让代理能直接调用 200+ 个实时工具，在部署前即刻生成详细的成本优化方案和报价预测。\n- 遇到运行时错误，代理直接调用 `azure-diagnostics` 和 `azure-observability` 工具链，实时拉取日志并定位根因。\n- 无论是在 VS Code、GitHub Copilot CLI 还是其他兼容主机中，团队只需一次安装即可共享统一的 Azure 执行能力与规范。\n\nazure-skills 将分散的 Azure 专家经验转化为可执行的自动化工作流，让 AI 代理从“纸上谈兵”的顾问升级为能真正落地云资源的实干工程师。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_azure-skills_41cb02d9.png","microsoft","Microsoft","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmicrosoft_4900709c.png","Open source projects and samples from Microsoft",null,"opensource@microsoft.com","OpenAtMicrosoft","https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft",[83,87,91,95],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Bicep","#519aba",35.2,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"HCL","#844FBA",26.9,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"PowerShell","#012456",19,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Shell","#89e051",18.9,581,84,"2026-04-03T20:28:16","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":106,"python":104,"dependencies":107},"该工具是基于 Node.js 的插件，通过 npx 运行 MCP 服务器。需要安装并登录 Azure CLI (az login) 和 Azure Developer CLI (azd auth login)。在 IntelliJ IDEA 中使用时需额外安装 GitHub Copilot 插件并启用 Skills 功能。支持公有云及主权云（中国云、美国政府云）配置。",[108,109,110,111],"Node.js 18+","Azure CLI","Azure Developer CLI (azd)","Git CLI",[13],[114],"agent-skills","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T18:32:43.973687",[118,123],{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},15044,"为什么要引入 MCP 作为中间层，而不是让技能直接调用 Azure CLI？","引入 MCP 并非为了增加额外的进程，而是为了让技能更安全、一致且易于复用。直接调用 Azure CLI 意味着需要解析原始文本、处理平台差异并自行管理凭证。MCP 通过提供结构化契约、将输出标准化为 JSON 格式以及执行安全护栏，消除了这些繁琐步骤，使技能能够无需脆弱的胶水代码即可接入 Copilot。简而言之，MCP 提升了技能的可移植性、安全性和可维护性，因此值得增加这一环节。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fazure-skills\u002Fissues\u002F41",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},15045,"为什么使用短名称运行 'claude plugin update' 命令会失败，必须使用市场限定名？","这是因为命名采用了两级结构：市场名称（Marketplace name）是 'azure-skills'（即 GitHub 仓库\u002F市场标识符），而市场内的插件名称（Plugin name）是 'azure'。在使用更新命令时，系统需要完整的限定名来区分不同市场中的同名插件，因此必须使用 'azure@azure-skills' 这种完整格式，而不能仅使用短名称 'azure'。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fazure-skills\u002Fissues\u002F26",[]]