Compétences Azure AI Projects SDK for Java
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Azure AI Projects SDK for Java

Sûr 🔑 Variables d’environnement

Java SDKでAzure AIプロジェクトを管理

開発者はAzure AI FoundryサービスをJavaアプリケーションに統合する必要があります。このスキルは、プロジェクト管理、接続、データセット、AIモデル評価のための包括的なガイダンスを提供します。

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronze
1

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2

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3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "Azure AI Projects SDK for Java". プロジェクト内のすべてのAzure AI接続をリスト表示

Résultat attendu:

ConnectionsClient.listConnections()を使用してPagedIterableを反復し、各接続の名前、タイプ、資格情報タイプを印刷するJavaコード。

Utilisation de "Azure AI Projects SDK for Java". 新しい検索インデックスを作成

Résultat attendu:

接続名とインデックス名構成を含むAzureAISearchIndexの作成を示す完全なJava例。エラー処理を含む。

Utilisation de "Azure AI Projects SDK for Java". インデックス未検出エラーの処理

Résultat attendu:

ResourceNotFoundExceptionとHttpResponseExceptionの処理を示すtry-catchブロック。適切なエラーメッセージを含む。

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

This skill contains documentation-only content for the Azure AI Projects Java SDK. No executable code was scanned. The skill provides usage examples for Azure AI Foundry project management including authentication, client operations, and best practices. Environment variable usage for PROJECT_ENDPOINT is standard practice for Azure SDK configuration.

0
Fichiers analysés
0
Lignes analysées
1
résultats
1
Total des audits

Facteurs de risque

🔑 Variables d’environnement (2)
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
85
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
74
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

エンタープライズAI統合

Azure AI Foundryサービスを既存のJavaエンタープライズアプリケーションに統合し、统一されたAI機能を実現します。

AIプロジェクト自動化

Javaコードを通じてAzure AIプロジェクトのセットアップ、設定、リソース管理を自動化します。

AIモデル評価パイプライン

OpenAI評価サービスを使用してAIモデルの自動評価パイプラインを構築します。

Essayez ces prompts

基本的なプロジェクトセットアップ
環境変数を使用してJavaでAzure AI Projects SDK認証をセットアップする方法を教えてください。
利用可能な接続をリスト表示
すべてのAzure AI接続をリスト表示し、その名前とタイプを表示するJavaコードを書いてください。
検索インデックスの作成
特定の接続名とインデックスバージョンを使用してAzure AI Searchインデックスを作成するのを手伝ってください。
高度な評価ワークフロー
Azure AI Projects SDK経由でOpenAI評価サービスにアクセスし、モデル評価を実行する方法を教えてください。

Bonnes pratiques

  • ハードコードされた資格情報の代わりに本番環境認証にDefaultAzureCredentialを使用してください
  • 複数のサブクライアントを効率的に作成するためにAIProjectClientBuilderを再利用してください
  • セキュリティのためにプロジェクトエンドポイントと接続名を環境変数に保管してください

Éviter

  • ソースコードに直接資格情報またはエンドポイントをハードコードする
  • 各操作に対して新しいクライアントビルダーを作成し、再利用しない
  • 大量のリソースコレクションをリスト表示する際にページネーションを無視する

Foire aux questions

どのAzure SDK依存関係が必要ですか?
MavenまたはGradleビルドファイルにazure-ai-projects (com.azure:azure-ai-projects) とazure-identity (com.azure:azure-identity) を追加してください。
Azure AI Foundryへの認証方法は?
Managed Identity、環境資格情報、Azure CLIを含む複数の認証方法を 지원하는DefaultAzureCredentialを使用してください。
PROJECT_ENDPOINTの形式は何ですか?
エンドポイントのパターンは https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project> で、resourceとprojectはAzure AIリソース名です。
このSDKをAIモデル推論に使用できますか?
このSDKはプロジェクト管理に焦点を当てています。実際のモデル推論操作にはAzure OpenAI SDKまたはAI Model Inference SDKを使用してください。
このSDKは本番環境で安定していますか?
SDKは現在ベータ版 (1.0.0-beta.1) です。アップグレード前に変更ログを確認し、本番環境ではない環境で十分にテストしてください。
大きな結果セットをどのように処理しますか?
ページネーションを自動的に処理するPagedIterableレスポンスタイプを使用してください。結果を反復すると、SDKが必要に応じて追加のページを取得します。

Détails du développeur

Structure de fichiers

📄 SKILL.md