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AI client setup often fails because tools expect different base URL and protocol formats. This skill selects the correct RouteMux endpoint and verifies access.

開発者には、Pythonで永続的なAzure AI Foundry agentsを作成するための信頼できるパターンが必要です。このスキルは、agents、hosted tools、MCP、threads、streaming、structured outputsに焦点を当てた例を提供します。

複数のローカルエージェントを調整するのは、セッション、ログ、割り当てがツール間に分散すると困難です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に、ローカルエージェントの起動、監視、割り当てを行うための tmux ベースのワークフローを提供します。

AIエージェントプロジェクトでは、設計、ツール、メモリ、オーケストレーション、評価のために構造化された手順が必要になることがよくあります。このスキルは、実践的なエージェント開発のための段階的なワークフローを通じて、Claude、Codex、Claude Codeを支援します。

チームには、検索、オーケストレーション、安全性、コストに対応できる信頼性の高いLLMシステムが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeによる本番AIの設計と実装を支援します。

AIチームには、アイデアから本番環境までの明確な道筋が必要です。このスキルは、LLMアプリ、RAGシステム、エージェント、MLパイプライン、オブザーバビリティ、セキュリティを1つのワークフローに整理します。

複雑なAIプロジェクトでは、多くの場合、複数のスキル、チェックポイント、検証ステップが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeを構造化されたAntigravityワークフローに沿ってガイドします。

アプリのアイデアを実装計画に落とし込む作業は、時間がかかり、一貫性を欠くことがあります。App Builder はプロジェクトを分類し、スタックを選定し、デリバリーまでエージェントを連携させます。

Java 開発者には、Azure AI Agents ワークフローのための信頼できるパターンが必要です。このスキルでは、SDK のセットアップ、認証、エージェント、スレッド、メッセージ、run、レスポンス、クリーンアップについて説明します。

Azure AI Foundry .NET プロジェクトには、多数のクライアント、パッケージ、ワークフローパターンが必要です。このスキルは、エージェント、接続、データセット、デプロイ、評価、インデックス、OpenAI クライアントに関する重点的な SDK ガイダンスを提供します。

Azure Foundry の開発者には、プロジェクト、エージェント、ツール、評価のための明確な Python パターンが必要です。このスキルは、azure-ai-projects のワークフローとクライアント選択について簡潔な例を提供します。

チームには、Azure AI Foundry のプロジェクト、エージェント、接続、デプロイ、データセット、インデックスに関する信頼性の高い TypeScript ガイダンスが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code 向けに、SDK のセットアップと一般的なワークフローを簡潔な例に整理します。