Azure Sdk

azure-ai-ml-py ist das Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Nutzen Sie diesen Skill, um azure-ai-ml-py zu installieren, sich mit MLClient zu verbinden und Azure-ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute-Ressourcen und Pipelines zu verwalten. Das passt besonders gut für Backend-Automatisierung und wiederholbare Azure-ML-Workflows.

azure-monitor-ingestion-java Skill für die Java-Backend-Entwicklung, der benutzerdefinierte Logs über die Logs Ingestion API, DCR und DCE an Azure Monitor sendet. Er hilft dabei, Installationsschritte, Client-Setup, Batch-Verarbeitung, Fehlerbehandlung, asynchrone Muster und praxisnahe Nutzung mit SKILL.md und references/examples.md zu verstehen.

azure-ai-projects-java hilft Backend-Entwicklern, das Azure AI Projects SDK für Java zu nutzen, um Foundry-Projektressourcen wie Verbindungen, Datensätze, Indizes, Bereitstellungen und Auswertungen zu verwalten. Es behandelt Installation, Authentifizierung, Client-Einrichtung und praktische Nutzung anhand der Beispiele und Hinweise im Repository.

azure-resource-manager-sql-dotnet hilft Backend-Entwicklern, Azure SQL-Ressourcen mit Azure Resource Manager aus .NET bereitzustellen und zu verwalten. Geeignet für Server, Datenbanken, Elastic Pools, Firewall-Regeln und Failover-Gruppen. Es ist für Management-Plane-Aufgaben gedacht, nicht für SQL-Abfragen oder den Datenzugriff; dafür verwenden Sie Microsoft.Data.SqlClient.

azure-resource-manager-redis-dotnet hilft Ihnen, Azure Cache for Redis in .NET mit dem Azure Resource Manager SDK bereitzustellen und zu verwalten. Der Fokus liegt auf Management-Plane-Aufgaben wie dem Erstellen von Caches, dem Konfigurieren von Firewallregeln, dem Rotieren von Zugriffsschlüsseln, dem Festlegen von Patch-Zeitplänen, dem Verwalten verknüpfter Geo-Replikationsserver und dem Hinzufügen privater Endpunkte. Verwenden Sie dieses azure-resource-manager-redis-dotnet Skill für API-Entwicklung und Automatisierung, nicht für Cache-Befehle auf der Data Plane.

azure-resource-manager-postgresql-dotnet hilft .NET-Engineers dabei, Azure Database for PostgreSQL Flexible Server mit Azure Resource Manager zu verwalten. Nutzen Sie es, um die Pakete Azure.ResourceManager.PostgreSql und Azure.Identity zu installieren und anschließend PostgreSQL-Server in Azure zu erstellen, zu aktualisieren, zu prüfen, abzusichern und zu automatisieren – mit klarerem Fokus als bei einer allgemeinen Prompt-Lösung.

azure-resource-manager-playwright-dotnet ist ein .NET-Management-Plane-Skill für Azure Resource Manager und Microsoft Playwright Testing. Er unterstützt Backend-Entwicklungsteams und Plattform-Automatisierungsteams beim Erstellen und Verwalten von Playwright-Workspaces, beim Prüfen der Verfügbarkeit von Namen und beim Umgang mit Workspace-Quotas. Verwende ihn für Provisionierungs- und Lifecycle-Aufgaben rund um Workspaces, nicht zum Ausführen von Tests.

azure-resource-manager-mysql-dotnet ist ein .NET-Azure-Resource-Manager-Skill für die Verwaltung von Azure Database for MySQL Flexible Server. Verwenden Sie ihn für das Bereitstellen von Servern, das Anlegen von Datenbanken, das Setzen von Firewallregeln, das Aktualisieren von Konfigurationen, das Verwalten von Backups und das Steuern von Hochverfügbarkeit in C# für Database Engineering.

azure-resource-manager-durabletask-dotnet ist ein .NET-Skill für Azure Resource Manager zum Verwalten von Durable Task Scheduler-Ressourcen, Task Hubs und Aufbewahrungsrichtlinien. Verwenden Sie ihn für Automatisierung auf der Management-Ebene, Provisionierungsabläufe und API-Entwicklung, wenn Sie Azure.ResourceManager.DurableTask statt Orchestrierungs-Runtime-APIs benötigen.

azure-resource-manager-cosmosdb-dotnet ist das .NET Azure Resource Manager SDK für Aufgaben auf der Managementebene von Cosmos DB. Verwenden Sie es, um Accounts, SQL-Datenbanken, Container, Throughput und RBAC im Backend-Development bereitzustellen und zu verwalten. Es ist nicht für Document-CRUD gedacht; für Arbeiten auf der Data Plane nutzen Sie Microsoft.Azure.Cosmos.

azure-ai-translation-text-py hilft Backend-Teams dabei, das Azure AI Text Translation SDK für Python zu nutzen, um Texte zu übersetzen, zu transliterieren, Sprachen zu erkennen und Wörterbucheinträge nachzuschlagen. Enthalten sind Hinweise zu Installation, Authentifizierung und Nutzung für die Integration in produktive Anwendungen mit Azure-Anmeldedaten und Endpoint-Konfiguration.

azure-ai-textanalytics-py ist ein Skill für Azure AI Text Analytics in Python. Er hilft bei Sentimentanalyse, Entitätserkennung, Extraktion von Schlüsselphrasen, Spracherkennung, PII-Erkennung und Healthcare-NLP. Nutzen Sie ihn, wenn Sie einen schnellen Weg zur Einrichtung des Azure-Clients, zur Authentifizierung und zur praxisnahen Nutzung von Text Analytics für Apps, Notebooks oder Data-Analysis-Workflows brauchen.

azure-eventhub-java hilft dir beim Installieren und Verwenden des Azure Event Hubs Java SDK für Event-Streaming, hochdurchsatzfähiges Ingesting und Backend-Entwicklung. Abgedeckt sind das Einrichten von Producer und Consumer, Authentifizierung per Connection String oder Azure Identity sowie praxisnahe Hinweise von der Installation bis zu lauffähigem Code.

Die azure-data-tables-java-Skill unterstützt Java-Entwickler beim Erstellen von Clients für Azure Table Storage und die Cosmos DB Table API mit dem Azure Data Tables SDK. Nutzen Sie sie für Installation, Einrichtung und praxisnahe azure-data-tables-java-Anwendung mit Verbindungszeichenfolgen, Shared Key, SAS oder DefaultAzureCredential.

Das azure-cosmos-java-Skill hilft dir, das Azure Cosmos DB Java SDK zu installieren und zu nutzen – für Client-Setup, schlüsselbasierte Authentifizierung, Umgebungsvariablen und NoSQL-Datenbankoperationen. Es passt besonders gut zu Database Engineering, wenn du verlässliche Java-Patterns, beispielgestützte Nutzung und eine klare azure-cosmos-java-Anleitung statt Rätselraten brauchst.

azure-compute-batch-java ist ein Java-Azure-Batch-Skill für die Backend-Entwicklung. Er hilft beim Installieren des SDK, beim Erstellen von Batch-Clients, beim Konfigurieren von Authentifizierung und Endpunkten sowie beim Verwalten von Pools, Jobs, Tasks und Compute-Knoten – mit nutzungsbezogener Orientierung aus dem Repository.

Nutze azure-ai-contentsafety-java, um Azure AI Content Safety in Java für Text- und Bildmoderation, Blocklist-Verwaltung und Erkennung schädlicher Inhalte zu integrieren. Dieser azure-ai-contentsafety-java Skill passt gut zu Security-Audit-Workflows und hilft dabei, Unsicherheiten bei Client-Setup, Authentifizierung und Review-Entscheidungen zu reduzieren.

azure-ai-anomalydetector-java hilft dir, Azure AI Anomaly Detector-Workflows in Java für Zeitreihen-Monitoring, univariate und multivariate Anomalieerkennung sowie Backend-Alerting aufzubauen. Nutze diese Skill, wenn du installierbare SDK-Anleitungen, Client-Setup, Authentifizierungsbeispiele und praxisnahe azure-ai-anomalydetector-java-Nutzung für produktiven Code brauchst.