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azure-ai

Name: azure-ai
Author: microsoft

Sûr

Créer avec les services Azure AI

Cette compétence fournit une documentation complète et des références SDK pour les services Azure AI, notamment Search, Speech, OpenAI, Vision, Translation et Document Intelligence. Elle aide les développeurs à trouver rapidement les bonnes API et les bons modèles de code pour leurs solutions d'IA.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

🥉 73 Bronze

Télécharger le ZIP du skill

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "azure-ai". How do I set up hybrid search combining keyword and vector search in Azure AI Search?

Résultat attendu:

Use the SearchClient with both search_text and vectorQueries. Configure a semantic configuration for best results. Example: client.search(search_text='query', vector_queries=[VectorizedQuery(vector=embedding, k_nearest=3, fields='embedding')])

Utilisation de "azure-ai". Show me how to authenticate with Azure OpenAI using the .NET SDK

Résultat attendu:

Use AzureKeyCredential with your endpoint and API key: var client = new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey)); Then call client.GetChatCompletionsAsync with your deployment name.

Audit de sécurité

Sûr

v1 • 2/20/2026

All 195 static findings are false positives. The skill contains documentation with code examples for Azure AI SDK usage. Detected patterns (external_commands, env_access, network) are Markdown formatting artifacts and standard SDK documentation patterns, not security vulnerabilities.

Fichiers analysés

519

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Problèmes à risque faible (4)

SKILL.md:12-30 references/sdk/azure-ai-contentsafety-py.md:7-32

False Positive: Shell Command Detection in Documentation

164 instances of 'external_commands' flagged backticks in Markdown code blocks. These are documentation examples (pip install, npm install), not executable code.

references/sdk/azure-ai-translation-ts.md:14-15

False Positive: Environment Variable Access in Documentation

8 instances flagged environment variable access (process.env.TRANSLATOR_SUBSCRIPTION_KEY). These are standard Azure SDK credential patterns shown in documentation.

SKILL.md:66-67

False Positive: Hardcoded URLs in Documentation

2 instances flagged hardcoded URLs. These are legitimate Microsoft Learn documentation links.

SKILL.md:3-52 references/sdk/azure-ai-vision-imageanalysis-py.md:27-28

False Positive: Cryptographic Algorithm Detection

4 instances flagged 'weak cryptographic algorithm'. Triggered by words like 'analysis', 'stemming', 'neutral' in documentation text.

Audité par: claude

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Créer des applications de recherche intelligentes

Créer des expériences de recherche avec compréhension sémantique utilisant des embeddings vectoriels et des capacités de recherche hybride

Ajouter des capacités vocales aux applications

Intégrer la transcription en temps réel et la synthèse vocale pour l'accessibilité et les interfaces vocales

Traiter des documents à grande échelle

Extraire du texte et des données des PDF, formulaires et images باستخدام OCR et reconnaissance de formulaires

Essayez ces prompts

Requête de recherche basique

How do I use Azure AI Search to perform a vector search in Python?

Transcription vocale

Show me how to transcribe audio files to text using Azure Speech service with Python

Extraction de documents

What is the code to extract text from a PDF using Azure Document Intelligence in TypeScript?

Analyse d'images

Give me an example of using Azure Vision Image Analysis to get captions and tags from an image URL

Bonnes pratiques

Utilisez la recherche hybride combinant requêtes par mot-clé et vectorielles pour une meilleure pertinence
Activez le classement sémantique pour la compréhension des requêtes en langage naturel
Traitez les documents par lots de 100 à 1000 pour une performance optimale
Utilisez des clients asynchrones pour les scénarios à haut débit

Éviter

Ne codez pas en dur les identifiants - utilisez des variables d'environnement ou Azure Managed Identity
Évitez d'interroger de grands ensembles de données sans pagination ou lot
Ne négligez pas la gestion des erreurs pour les appels API
Évitez d'utiliser des versions SDK obsolètes - maintenez les packages à jour

Foire aux questions

Quelle est la différence entre AI Search et Azure OpenAI?

AI Search fournit des capacités de recherche et d'indexation avec support vectoriel. Azure OpenAI donne accès aux modèles GPT pour l'IA générative. Ils peuvent être utilisés ensemble pour les applications RAG.

Ai-je besoin d'un abonnement Azure pour utiliser cette compétence?

Oui, les services Azure AI nécessitent un abonnement Azure. Vous pouvez utiliser les niveaux gratuits pour le développement, mais l'utilisation en production nécessite des abonnements payants.

Puis-je utiliser cette compétence hors ligne?

Non, les services Azure AI sont basés sur le cloud et nécessitent une connectivité réseau pour accéder aux API.

Quels langages de programmation sont supportés?

Les services Azure AI supportent Python, TypeScript, Java, .NET et Go. Cette compétence inclut des guides de référence rapide pour Python, TypeScript, .NET et Java.

Comment activer le serveur MCP pour Azure AI?

Exécutez /azure:setup ou activez via la commande /mcp. Le serveur MCP fournit un accès basé sur les outils pour AI Search et les services vocaux.

Quelles sont les limites de débit pour les services Azure AI?

Les limites de débit varient selon le service et le niveau de prix. Consultez le portail Azure pour vos limites spécifiques. Utilisez la stratégie d Exponential backoff pour les nouvelles tentatives.