Cette compétence officielle Microsoft fournit des conseils complets pour les services Azure Storage, notamment Blob, Files, Queue, Tables et Data Lake. Elle offre une intégration d'outils MCP et des commandes CLI pour aider les développeurs à gérer efficacement les ressources de stockage cloud.

Comprenez l'infrastructure Azure complexe en générant des diagrammes Mermaid détaillés qui cartographient les relations entre ressources, les dépendances et les configurations dans l'ensemble de votre groupe de ressources.

Les applications Azure PaaS manquent souvent de redondance de zone et de configurations de basculement multi-régions, ce qui crée des points uniques de défaillance. Cette compétence analyse systématiquement les déploiements Azure Functions et App Service, identifie les lacunes en matière de fiabilité et guide la remédiation via des commandes CLI ou des correctifs IaC.

Évitez les échecs de déploiement en vérifiant la disponibilité des quotas Azure avant d'approvisionner des ressources. Obtenez des informations précises sur la capacité dans plusieurs régions à l'aide des commandes de quota Azure CLI.

Provisionner et configurer des clusters Azure Kubernetes Service avec des paramètres de meilleures pratiques pour la mise en réseau, la sécurité et les opérations. Simplifie les décisions AKS complexes avec une expertise guidée.

Les développeurs peinent à créer et héberger des applications alimentées par l'IA avec GitHub Copilot SDK. Cette compétence échafaude des projets, intègre Copilot SDK dans les bases de code existantes, configure les modèles Azure et les déploie sur Azure Container Apps.

Les architectes cloud peinent à concevoir des topologies Azure conformes avec une mise en réseau, une sécurité et une reprise après sinistre appropriées. Cette compétence génère des plans d'infrastructure alignés sur le WAF et du IaC (Bicep ou Terraform) à partir de descriptions de workloads.

Cette compétence aide les développeurs à diagnostiquer et résoudre les problèmes de production dans Azure en fournissant des flux de débogage structurés, des commandes de diagnostic et des requêtes KQL pour Container Apps.

Cette skill automatise les déploiements Azure à l'aide d'azd, Bicep ou Terraform. Elle garantit que les déploiements ne se poursuivent qu'après une validation appropriée, réduisant ainsi les échecs de déploiement et les coûts cloud.

Cette compétence analyse les abonnements Azure pour identifier les dépenses superflues et fournit des recommandations exploitables pour réduire les coûts cloud. Elle interroge les données d'utilisation réelles, trouve les ressources orphelines et suggère des opportunités de redimensionnement.

Les organisations ont du mal à comprendre et contrôler leurs dépenses Azure. Cette compétence fournit une visibilité unifiée sur les coûts, des prévisions précises et des recommandations d'optimisation actionnables en utilisant les API officielles Azure Cost Management.

Cette compétence recommande des tailles de machines virtuelles Azure et des configurations de VM Scale Set en fonction des exigences de charge de travail, des besoins de performance et des contraintes budgétaires. Elle interroge l'API publique des prix de détail Azure pour fournir des estimations de coûts sans nécessiter d'abonnement Azure.

Cette compétence évalue et migre les charges de travail AWS Lambda vers Azure Functions, générant des rapports de migration détaillés et convertissant le code avec les liaisons appropriées et les meilleures pratiques.

Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour instrumenter des applications web avec Azure Application Insights, y compris la configuration du SDK, la configuration et les modèles de télémétrie pour les applications ASP.NET Core, Node.js et Python.

Le déploiement de LLM sur Azure Kubernetes Service nécessite l'orchestration de plusieurs composants, notamment des nœuds GPU, des fournisseurs d'inférence et des artefacts de modèle. Cette compétence vous guide à travers le processus de configuration complet, de la vérification du cluster à votre premier déploiement de modèle fonctionnel.

La configuration manuelle des hooks pre-commit implique plusieurs fichiers de configuration et installations de paquets. Cette compétence automatise l'ensemble du processus, vous permettant de disposer de Husky, lint-staged et Prettier en quelques minutes.

Claude peut exécuter par accident des opérations git destructrices comme un push forcé ou un hard reset. Cette skill installe des hooks qui bloquent ces commandes avant qu'elles ne s'exécutent, protégeant votre travail contre toute perte accidentelle de données.

Deep learning training runs often lack reproducible evidence and clear status reporting. This skill executes a selected training command conservatively and writes standardized training evidence to train_outputs/.

L'analyse manuelle des dépôts d'IA pour trouver les commandes de reproduction prend du temps et est sujette aux erreurs. Cette compétence automatise l'analyse basée sur le README pour extraire les commandes documentées et générer des plans de reproduction minimaux et fiables.

L'exécution d'expériences de reproduction d'articles d'IA nécessite une exécution cohérente des commandes et des rapports normalisés. Cette compétence exécute des tests de fumée, des exécutions d'inférence ou des commandes d'évaluation tout en générant automatiquement des bundles de sortie structurés pour les pistes d'audit.