azure-ai-projects-ts
par microsoftCréez des applications Azure AI Foundry avec azure-ai-projects-ts et @azure/ai-projects en TypeScript. Utilisez ce skill pour les clients de projet, les agents, les connexions, les déploiements, les jeux de données, les index, les évaluations et l’accès OpenAI. C’est un guide pratique pour développer des API avec les ressources et identifiants de projet Azure.
Ce skill obtient 84/100, car c’est un SDK TypeScript solide, utile à installer, avec un périmètre clair, des références exploitables et un contenu de workflow concret pour les projets Azure AI Foundry. Les utilisateurs du répertoire peuvent en attendre un bon levier opérationnel pour les agents qui travaillent avec les clients de projet, les connexions, les déploiements et les évaluations, même si le skill gagnerait à proposer un guide de bout en bout plus complet et des signaux de déclenchement plus précis.
- Déclencheur d’usage clair dans les métadonnées : créer des applications d’IA avec Azure AI Projects SDK pour JavaScript/TypeScript, y compris les agents, les connexions, les déploiements, les jeux de données, les index et les évaluations.
- Contenu opérationnel conséquent avec 12 titres H2, des blocs de code et des docs de référence pour les connexions et les évaluations, ce qui aide les agents à agir avec moins d’hésitation.
- Conseils concrets pour l’installation et l’authentification, avec des commandes `npm install`, des variables d’environnement et des exemples d’identifiants pour le développement local comme pour la production.
- Aucune commande d’installation dans les métadonnées de `SKILL.md` et aucun fichier `scripts`/`rules`, donc certains workflows s’appuient surtout sur le texte et les exemples de code plutôt que sur une aide automatisée à l’exécution.
- Seulement deux fichiers de référence sont présents, donc des scénarios plus larges comme les jeux de données, les index ou l’orchestration d’agents peuvent être moins détaillés que ne le laisse penser le frontmatter.
Vue d’ensemble du skill azure-ai-projects-ts
À quoi sert azure-ai-projects-ts
Le skill azure-ai-projects-ts vous aide à développer contre les API de projet Azure AI Foundry en TypeScript, avec @azure/ai-projects. Il est particulièrement utile lorsque vous devez travailler avec des agents à l’échelle du projet, des connexions, des déploiements, des jeux de données, des index, des évaluations ou l’accès au client OpenAI, sans devoir deviner la forme du SDK.
Qui devrait l’installer
Installez le skill azure-ai-projects-ts si vous livrez une application Azure AI, si vous ajoutez une intégration Foundry project à une base de code Node.js existante, ou si vous mettez en place un travail de développement d’API qui dépend de ressources et d’identifiants de projet Azure. C’est un bon choix pour les développeurs qui veulent un guide d’implémentation, pas seulement le nom d’une bibliothèque.
Ce qui le différencie
La valeur du skill azure-ai-projects-ts, c’est qu’il met le workflow de projet au centre : configuration du point de terminaison, identité Azure, recherche de connexions et boucles d’évaluation. Cela le rend plus pratique qu’un prompt générique lorsque votre résultat doit respecter les conventions Azure Foundry et les vraies méthodes du SDK.
Comment utiliser le skill azure-ai-projects-ts
Installer azure-ai-projects-ts
Utilisez d’abord le flux standard d’installation du skill, puis lisez les consignes fournies avant d’écrire du code :
npx skills add microsoft/skills --skill azure-ai-projects-ts
Pour un travail en local, installez aussi les dépendances SDK attendues par le skill :
npm install @azure/ai-projects @azure/identity
Si vous prévoyez de tracer les requêtes, ajoutez les paquets de télémétrie mentionnés dans les fichiers du skill.
Fournir les bons paramètres de projet
Le schéma d’usage azure-ai-projects-ts fonctionne mieux si vous donnez d’emblée des informations Azure concrètes : le point de terminaison de votre projet, le nom du déploiement de modèle cible et le mode d’authentification que vous pouvez réellement utiliser. Un prompt faible dit « montre-moi des agents » ; un prompt plus solide dit « génère un exemple TypeScript qui se connecte à mon projet Foundry, liste les connexions basées sur OpenAI et crée un agent à l’aide d’un modèle déployé nommé gpt-4o ».
Lisez d’abord ces fichiers
Commencez par SKILL.md, puis examinez references/connections.md et references/evaluations.md, car ce sont eux qui apportent le plus de valeur décisionnelle pour l’adoption. connections.md montre comment le SDK découvre les ressources Azure reliées, tandis que evaluations.md montre comment vérifier la qualité des résultats au lieu de s’arrêter à un simple appel de démonstration.
Utiliser ce workflow
- Confirmez le point de terminaison Azure AI Project et la stratégie d’identifiants.
- Rattachez votre tâche à une seule zone du SDK : connexions, agents, déploiements, jeux de données, index ou évaluations.
- Rédigez le prompt avec les noms de ressources cibles et la forme de sortie attendue.
- Demandez du code adapté à votre environnement, pas un exemple générique.
- Testez sur un vrai projet, puis ajustez en fonction des erreurs d’authentification, de nommage ou de connexion.
FAQ du skill azure-ai-projects-ts
azure-ai-projects-ts est-il réservé à Azure AI Foundry ?
Oui, le skill azure-ai-projects-ts est centré sur les workflows de projet Azure AI Foundry. Si votre application n’utilise pas de point de terminaison de projet Foundry, de connexions de projet ou d’accès basé sur l’identité Azure, ce skill n’est probablement pas le bon choix.
En ai-je besoin si je connais déjà TypeScript ?
Oui, si vous avez besoin du câblage spécifique à Azure. Connaître TypeScript aide, mais la difficulté se situe souvent dans la configuration du projet Azure, le choix des identifiants et le nommage des ressources. Le guide azure-ai-projects-ts réduit cette part d’incertitude.
Quand ne faut-il pas l’utiliser ?
Passez-le si vous voulez seulement un exemple OpenAI générique et rapide, si vous n’utilisez pas une ressource Azure à l’échelle du projet, ou si vous ne pouvez pas fournir de variables d’environnement et de contexte d’authentification. Dans ces cas-là, un prompt général pour le SDK sera plus rapide.
Est-ce adapté aux débutants ?
Il est adapté aux débutants si vous avez déjà un point de terminaison de projet Azure et que vous pouvez suivre les étapes d’installation. Il l’est moins si vous êtes encore en train de trancher entre des identifiants de développement local et une identité de production, car ces choix influencent la forme du code.
Comment améliorer le skill azure-ai-projects-ts
Donnez-lui une mission plus précise
Le moyen le plus rapide d’améliorer les résultats de azure-ai-projects-ts consiste à demander un seul objectif par prompt : se connecter, lister, créer, évaluer ou récupérer. Les prompts trop larges, comme « construis mon application IA », produisent souvent des exemples flous qui ne correspondent pas clairement au SDK.
Incluez les détails Azure qui comptent
Indiquez votre point de terminaison, le nom du déploiement de modèle, la méthode d’authentification et les noms de connexions que vous connaissez déjà. Par exemple : « Utilise DefaultAzureCredential en local, cible AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT et lis la ressource my-openai-connection. » Ces détails évitent que le skill n’invente des espaces réservés impossibles à exécuter.
Demandez une sortie adaptée à votre dépôt
Si vous avez besoin de azure-ai-projects-ts for API Development, précisez si vous voulez un handler de route, une classe de service, une commande CLI ou un extrait d’intégration minimal. Le skill est plus utile lorsqu’il s’insère dans la frontière de votre application, au lieu de renvoyer une démonstration SDK isolée.
Itérez à partir des erreurs, pas à partir d’hypothèses
Après la première exécution, corrigez le prompt à partir des échecs réels : variables d’environnement manquantes, mauvais type de connexion, évaluateur indisponible ou décalage de déploiement. C’est la meilleure façon de transformer le résultat de l’installation azure-ai-projects-ts en code réellement prêt à être livré.