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azure-expertAzure expert 部署

Agent Skill

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

总安装

2,101

周安装

85

GitHub Stars

19

下载量

660
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

3

许可证

MIT

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-expert(Azure expert 部署)
来源仓库:https://github.com/personamanagmentlayer/pcl
仓库路径:skills/azure-expert
安装命令:
npx skills add https://github.com/personamanagmentlayer/pcl --skill azure-expert
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/personamanagmentlayer/pcl --skill azure-expert

简介

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。

  • 适用于 Azure 云平台资源管理与部署场景。
  • 通过 GitHub 仓库安装,使用 npx skills add 命令添加指定技能。
  • 使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。
  • azure-expert 属于云服务类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Microsoft Azure Expert

Expert guidance for Microsoft Azure cloud platform, services, and cloud-native architecture.

Core Concepts

  • Azure Resource Manager (ARM)
  • Virtual Machines and App Services
  • Azure Functions (serverless)
  • Azure Storage (Blob, Queue, Table)
  • Azure SQL Database
  • Cosmos DB
  • Azure Kubernetes Service (AKS)
  • Azure Active Directory

Azure CLI

# Login
az login

# Create resource group
az group create --name myResourceGroup --location eastus

# Create VM
az vm create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myVM \
  --image UbuntuLTS \
  --admin-username azureuser \
  --generate-ssh-keys

# Create App Service
az webapp create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --plan myAppServicePlan \
  --name myWebApp \
  --runtime "NODE|14-lts"

# Create storage account
az storage account create \
  --name mystorageaccount \
  --resource-group myResourceGroup \
  --location eastus \
  --sku Standard_LRS

Azure Functions

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp()

@app.function_name(name="HttpTrigger")
@app.route(route="hello")
def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
            name = req_body.get('name')
        except ValueError:
            pass

    if name:
        return func.HttpResponse(f"Hello, {name}!")
    else:
        return func.HttpResponse(
            "Please pass a name",
            status_code=400
        )

@app.function_name(name="QueueTrigger")
@app.queue_trigger(arg_name="msg", queue_name="myqueue",
                   connection="AzureWebJobsStorage")
def queue_trigger(msg: func.QueueMessage):
    logging.info(f'Python queue trigger function processed: {msg.get_body().decode("utf-8")}')

Cosmos DB

from azure.cosmos import CosmosClient, PartitionKey

endpoint = "https://myaccount.documents.azure.com:443/"
key = "YOUR_KEY"

client = CosmosClient(endpoint, key)
database = client.create_database_if_not_exists(id="myDatabase")
container = database.create_container_if_not_exists(
    id="myContainer",
    partition_key=PartitionKey(path="/userId")
)

# Create item
item = {
    "id": "1",
    "userId": "user123",
    "name": "John Doe"
}
container.create_item(body=item)

# Query items
query = "SELECT * FROM c WHERE c.userId = @userId"
items = container.query_items(
    query=query,
    parameters=[{"name": "@userId", "value": "user123"}],
    enable_cross_partition_query=True
)

for item in items:
    print(item)

ARM Templates

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.Web/sites",
      "apiVersion": "2021-02-01",
      "name": "[parameters('webAppName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "properties": {
        "serverFarmId": "[resourceId('Microsoft.Web/serverfarms', parameters('appServicePlanName'))]"
      }
    }
  ]
}

Best Practices

  • Use managed identities
  • Implement Azure Key Vault
  • Tag resources properly
  • Use ARM templates or Bicep
  • Monitor with Azure Monitor
  • Implement auto-scaling
  • Use availability zones

Anti-Patterns

❌ Hardcoded credentials ❌ No resource tagging ❌ Single region deployment ❌ No backup strategy ❌ Ignoring cost optimization ❌ Not using managed services

Resources

适合场景

01

Azure 资源规划

02

云服务升级

03

基础设施检查

04

企业云环境自动化

能力概览

能力 1

整理 Azure 服务操作流程

能力 2

提示 CLI/MCP 前置条件

能力 3

辅助云资源检查和规划

能力 4

保留官方服务来源线索

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

Claude Code

29.49%
按下载量换算195

OpenCode

22.99%
按下载量换算152

Codex

18.42%
按下载量换算122

Antigravity

11.67%
按下载量换算77

Gemini CLI

8.21%
按下载量换算54

windsurf

3.47%
按下载量换算23

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。

来源信息

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