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azure-ai-projects-javaAzure AI projects Java 测试

Agent Skill

用于辅助 Java 项目开发、面向对象设计、Spring 生态、Maven 或 Gradle 依赖和后端工程实践。它适合让 Agent 分析类结构、设计接口、整理服务分层、生成测试或检查常见代码坏味道。使用时需要结合项目已有架构、包结构和依赖版本,不应只按通用教程改代码;涉及数据库、事务、并发或框架配置时,应先确认运行环境和回归测试范围。

总安装

1,552

周安装

66

GitHub Stars

35,688

下载量

544
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:azure-ai-projects-java(Azure AI projects Java 测试)
来源仓库:https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
仓库路径:skills/azure-ai-projects-java
安装命令:
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill azure-ai-projects-java
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill azure-ai-projects-java

简介

azure-ai-projects-java 是 Java SDK,用于管理 Azure AI Foundry 项目和连接。

  • 适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中集成代理、索引和评估服务。
  • 依赖 com.azure:azure-ai-projects 包,需配置 PROJECT_ENDPOINT 和 DefaultAzureCredential。
  • 支持数据集导入和模型部署,建议使用 Beta 版本获取新功能。
  • 建议在非生产环境测试连接和权限,避免影响正式项目。

SKILL.md

Azure AI Projects SDK for Java

High-level SDK for Azure AI Foundry project management with access to connections, datasets, indexes, and evaluations.

Installation

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-projects</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.1</version>
</dependency>

Environment Variables

PROJECT_ENDPOINT=https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>

Authentication

import com.azure.ai.projects.AIProjectClientBuilder;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;

AIProjectClientBuilder builder = new AIProjectClientBuilder()
    .endpoint(System.getenv("PROJECT_ENDPOINT"))
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build());

Client Hierarchy

The SDK provides multiple sub-clients for different operations:

ClientPurpose
ConnectionsClientEnumerate connected Azure resources
DatasetsClientUpload documents and manage datasets
DeploymentsClientEnumerate AI model deployments
IndexesClientCreate and manage search indexes
EvaluationsClientRun AI model evaluations
EvaluatorsClientManage evaluator configurations
SchedulesClientManage scheduled operations
// Build sub-clients from builder
ConnectionsClient connectionsClient = builder.buildConnectionsClient();
DatasetsClient datasetsClient = builder.buildDatasetsClient();
DeploymentsClient deploymentsClient = builder.buildDeploymentsClient();
IndexesClient indexesClient = builder.buildIndexesClient();
EvaluationsClient evaluationsClient = builder.buildEvaluationsClient();

Core Operations

List Connections

import com.azure.ai.projects.models.Connection;
import com.azure.core.http.rest.PagedIterable;

PagedIterable<Connection> connections = connectionsClient.listConnections();
for (Connection connection : connections) {
    System.out.println("Name: " + connection.getName());
    System.out.println("Type: " + connection.getType());
    System.out.println("Credential Type: " + connection.getCredentials().getType());
}

List Indexes

indexesClient.listLatest().forEach(index -> {
    System.out.println("Index name: " + index.getName());
    System.out.println("Version: " + index.getVersion());
    System.out.println("Description: " + index.getDescription());
});

Create or Update Index

import com.azure.ai.projects.models.AzureAISearchIndex;
import com.azure.ai.projects.models.Index;

String indexName = "my-index";
String indexVersion = "1.0";
String searchConnectionName = System.getenv("AI_SEARCH_CONNECTION_NAME");
String searchIndexName = System.getenv("AI_SEARCH_INDEX_NAME");

Index index = indexesClient.createOrUpdate(
    indexName,
    indexVersion,
    new AzureAISearchIndex()
        .setConnectionName(searchConnectionName)
        .setIndexName(searchIndexName)
);

System.out.println("Created index: " + index.getName());

Access OpenAI Evaluations

The SDK exposes OpenAI's official SDK for evaluations:

import com.openai.services.EvalService;

EvalService evalService = evaluationsClient.getOpenAIClient();
// Use OpenAI evaluation APIs directly

Best Practices

  1. Use DefaultAzureCredential for production authentication
  2. Reuse client builder to create multiple sub-clients efficiently
  3. Handle pagination when listing resources with PagedIterable
  4. Use environment variables for connection names and configuration
  5. Check connection types before accessing credentials

Error Handling

import com.azure.core.exception.HttpResponseException;
import com.azure.core.exception.ResourceNotFoundException;

try {
    Index index = indexesClient.get(indexName, version);
} catch (ResourceNotFoundException e) {
    System.err.println("Index not found: " + indexName);
} catch (HttpResponseException e) {
    System.err.println("Error: " + e.getResponse().getStatusCode());
}

Reference Links

When to Use

This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.

适合场景

01

企业搜索

02

语音转写和合成

03

文档智能处理

04

Azure AI 服务接入

能力概览

能力 1

接入 Azure AI Search

能力 2

支持语音转写和合成

能力 3

覆盖 OpenAI 与文档智能服务

能力 4

提供 MCP 或 SDK 使用线索

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.38%
按下载量换算192

Claude

29.96%
按下载量换算163

Cursor

17.92%
按下载量换算97

Gemini CLI

9.88%
按下载量换算54

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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