azure-ai-projects-ts

azure-ai-projects-ts スキルの概要

azure-ai-projects-ts は何のためのものか

azure-ai-projects-ts スキルは、TypeScript で @azure/ai-projects を使い、Azure AI Foundry の project APIs に対して実装するためのガイドです。project スコープの agents、connections、deployments、datasets、indexes、evaluations、または OpenAI client へのアクセスを、SDK の形を推測せずに扱いたいときに最も役立ちます。

どんな人がインストールすべきか

Azure AI アプリを公開する場合、既存の Node.js コードベースに Foundry project integration を追加する場合、あるいは Azure project resources と credentials に依存する API Development を組み込む場合は、azure-ai-projects-ts スキルをインストールしてください。単なるライブラリ名ではなく、実装の進め方まで欲しい開発者に向いています。

何が違うのか

azure-ai-projects-ts スキルの価値は、project workflow を中心に据えている点にあります。endpoint の設定、Azure identity、connection の検索、evaluation のループまで含めて案内するので、出力を Azure Foundry の慣習や実際の SDK メソッドに合わせる必要がある場面では、汎用的なプロンプトより実用的です。

azure-ai-projects-ts スキルの使い方

azure-ai-projects-ts をインストールする

まずは標準的な skill install の流れで導入し、その後でコードを書く前に同梱ガイドを読みます。

npx skills add microsoft/skills --skill azure-ai-projects-ts

ローカル作業では、スキルが想定する SDK 依存関係も入れてください。

npm install @azure/ai-projects @azure/identity

リクエストの追跡を行う予定があるなら、skill files に記載されている telemetry packages も追加します。

正しい project 入力を渡す

azure-ai-projects-ts usage のパターンは、最初に具体的な Azure 情報を渡すほど精度が上がります。たとえば、project endpoint、対象の model deployment 名、実際に使える auth mode です。弱いプロンプトは「agents を見せて」とだけ書きますが、より強いプロンプトは「Foundry project に接続し、OpenAI-backed connections を一覧表示し、gpt-4o というデプロイ済みモデルを使って agent を作成する TypeScript の例を作って」と指定します。

先に読むべきファイル

まず SKILL.md を読み、その後 references/connections.md と references/evaluations.md を確認してください。導入判断に最も効く情報がそこにまとまっています。connections.md では SDK が Azure resources のリンク先をどう見つけるかが分かり、evaluations.md ではデモ呼び出しで終わらず出力品質をどう検証するかが分かります。

このワークフローで進める

1. Azure AI Project の endpoint と credential strategy を確定する。
2. 作業を 1 つの SDK 領域に対応づける: connections、agents、deployments、datasets、indexes、evaluations。
3. 目的の resource 名と、ほしい出力の形を入れて prompt を作る。
4. 一般論ではなく、自分の環境に合うコードを依頼する。
5. 実際の project で試し、auth、命名、connection エラーを見ながら修正する。

azure-ai-projects-ts スキル FAQ

azure-ai-projects-ts は Azure AI Foundry 専用ですか？

はい、azure-ai-projects-ts skill は Azure AI Foundry の project workflow に特化しています。アプリが Foundry project endpoint、project connections、Azure identity ベースの access を使わないなら、このスキルはたぶん適していません。

TypeScript をすでに知っていても必要ですか？

Azure 固有の wiring が必要なら、はい、必要です。TypeScript の知識は助けになりますが、実際に難しいのは Azure project のセットアップ、credential の選択、resource の命名であることが多いです。azure-ai-projects-ts guide は、その設定まわりの勘違いを減らしてくれます。

どんなときに使わないほうがいいですか？

単に一般的な OpenAI の例が欲しいだけなら、project-scoped な Azure resource を使わないなら、あるいは environment variables と credential context を用意できないなら、使わないほうがよいです。その場合は、汎用の SDK プロンプトのほうが早いです。

初心者向けですか？

すでに Azure project endpoint があり、インストール手順に沿って進められるなら、初心者にも扱いやすいです。一方で、local dev credentials と production identity のどちらを使うかをまだ決めている段階だと扱いにくくなります。これらの選択がコードの形に直接影響するためです。

azure-ai-projects-ts スキルを改善する方法

スキルの役割をもっと絞る

azure-ai-projects-ts の結果を最速で良くするには、1 回の prompt で 1 つの成果だけを頼むことです。connect、list、create、evaluate、retrieve のように絞ってください。「AI アプリを作って」のような広すぎる依頼は、SDK にきれいに対応しない曖昧なサンプルになりがちです。

重要な Azure 情報を入れる

endpoint、model deployment 名、auth method、すでに分かっている connection 名を明記してください。たとえば「ローカルでは DefaultAzureCredential を使い、AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT を対象にし、my-openai-connection リソースを読み取って」と指定します。こうした詳細があると、実行できない placeholder を勝手に作られにくくなります。

自分の repo に合う出力を求める

azure-ai-projects-ts for API Development が必要なら、route handler、service class、CLI command、最小限の integration snippet のどれがほしいのかを明確にしてください。アプリの境界に合っているほど、このスキルは役立ちます。単体の SDK デモだけを返されるよりずっと実用的です。

推測ではなくエラーから改善する

1 回目の結果のあと、実際の失敗を使って prompt を直してください。足りない env vars、間違った connection type、利用できない evaluator、deployment の不一致などです。それが、azure-ai-projects-ts install の出力を、実際に出荷できるコードへ変えるための主な方法です。