azure-ai-projects-ts

Visão geral da skill azure-ai-projects-ts

Para que serve o azure-ai-projects-ts

A skill azure-ai-projects-ts ajuda você a desenvolver com as APIs de projeto do Azure AI Foundry em TypeScript usando @azure/ai-projects. Ela é mais útil quando você precisa trabalhar com agentes escopados ao projeto, conexões, deployments, datasets, indexes, avaliações ou acesso ao cliente OpenAI sem ficar adivinhando a estrutura do SDK.

Quem deve instalar

Instale a skill azure-ai-projects-ts se você estiver entregando um app de Azure AI, adicionando integração com Foundry a uma base Node.js já existente ou conectando um fluxo de API Development que dependa de recursos e credenciais de projeto do Azure. Ela é uma boa opção para desenvolvedores que querem um guia de implementação, não só o nome de uma biblioteca.

O que a diferencia

O valor da skill azure-ai-projects-ts está em colocar o fluxo de projeto no centro: configuração de endpoint, identidade do Azure, busca de conexões e ciclos de avaliação. Isso a torna mais prática do que um prompt genérico quando a saída precisa seguir as convenções do Azure Foundry e os métodos reais do SDK.

Como usar a skill azure-ai-projects-ts

Instale o azure-ai-projects-ts

Use primeiro o fluxo padrão de instalação da skill e, antes de codar, leia a orientação empacotada:

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

Para trabalho local, instale também as dependências do SDK que a skill espera:

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

Se você pretende rastrear requests, adicione os pacotes de telemetria mencionados nos arquivos da skill.

Forneça as entradas certas do projeto

O padrão de uso do azure-ai-projects-ts funciona melhor quando você informa fatos concretos do Azure logo de início: o endpoint do projeto, o nome do deployment do modelo de destino e o modo de autenticação que você realmente pode usar. Um prompt fraco diz “mostre agentes”; um prompt mais forte diz “crie um exemplo em TypeScript que se conecte ao meu projeto Foundry, liste conexões com base em OpenAI e crie um agente usando um modelo implantado chamado gpt-4o”.

Leia estes arquivos primeiro

Comece por SKILL.md e depois examine references/connections.md e references/evaluations.md, porque eles concentram o maior valor de decisão para adoção. connections.md mostra como o SDK descobre recursos do Azure vinculados, enquanto evaluations.md mostra como verificar a qualidade da saída em vez de parar num simples teste de chamada.

Use este fluxo de trabalho

1. Confirme o endpoint do Azure AI Project e a estratégia de credenciais.
2. Mapeie sua tarefa para uma área do SDK: connections, agents, deployments, datasets, indexes ou evaluations.
3. Elabore o prompt com os nomes dos recursos de destino e o formato de saída desejado.
4. Peça código que combine com o seu ambiente, não um exemplo genérico.
5. Teste em um projeto real e ajuste com base em erros de autenticação, nomenclatura ou conexão.

FAQ da skill azure-ai-projects-ts

O azure-ai-projects-ts é só para Azure AI Foundry?

Sim, a skill azure-ai-projects-ts é centrada em fluxos de trabalho de projeto do Azure AI Foundry. Se o seu app não usa um endpoint de projeto do Foundry, conexões do projeto ou acesso baseado na identidade do Azure, essa skill provavelmente não é a melhor escolha.

Preciso disso se já sei TypeScript?

Sim, se você precisa da integração específica do Azure. Saber TypeScript ajuda, mas a parte difícil costuma ser a configuração do projeto no Azure, a escolha das credenciais e a nomenclatura dos recursos. O azure-ai-projects-ts guide reduz essa incerteza de configuração.

Quando eu não devo usar?

Evite usar se você quer só um exemplo genérico e rápido de OpenAI, se não estiver usando um recurso Azure escopado a projeto ou se não conseguir fornecer variáveis de ambiente e contexto de credenciais. Nesses casos, um prompt geral de SDK será mais rápido.

É amigável para iniciantes?

É amigável para iniciantes se você já tiver um endpoint de projeto do Azure e conseguir seguir as etapas de instalação. Ele é menos amigável se você ainda estiver decidindo entre credenciais de desenvolvimento local e identidade de produção, porque essas escolhas afetam a estrutura do código.

Como melhorar a skill azure-ai-projects-ts

Dê uma tarefa mais específica à skill

A forma mais rápida de melhorar os resultados do azure-ai-projects-ts é pedir um único resultado por prompt: conectar, listar, criar, avaliar ou recuperar. Prompts amplos como “monte meu app de IA” normalmente geram exemplos vagos que não se encaixam bem no SDK.

Inclua os detalhes do Azure que importam

Informe seu endpoint, o nome do deployment do modelo, o método de autenticação e quaisquer nomes de conexão que você já conheça. Por exemplo: “Use DefaultAzureCredential localmente, aponte para AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT e leia o recurso my-openai-connection.” Esses detalhes evitam que a skill invente placeholders que você não consegue executar.

Peça uma saída que combine com o seu repositório

Se você precisa de azure-ai-projects-ts for API Development, especifique se quer um route handler, uma classe de serviço, um comando de CLI ou um snippet mínimo de integração. A skill fica mais útil quando se encaixa na fronteira do seu app, em vez de devolver uma demo isolada do SDK.

Itere a partir dos erros, não de suposições

Depois da primeira execução, corrija o prompt com falhas reais: variáveis de ambiente ausentes, tipo de conexão errado, avaliador indisponível ou incompatibilidade de deployment. Essa é a principal forma de transformar a saída do azure-ai-projects-ts install em código que você realmente pode colocar em produção.