azure-ai-projects-ts
作者 microsoft使用 TypeScript 搭配 azure-ai-projects-ts 與 @azure/ai-projects 建置 Azure AI Foundry 應用程式。這個技能適合處理專案用戶端、代理程式、連線、部署、資料集、索引、評估，以及 OpenAI 存取。它是一份實用指南，涵蓋 Azure 專案資源與認證的 API 開發。
這個技能獲得 84/100 分，原因是它是一個相當扎實、值得安裝的 TypeScript SDK 技能，範圍清楚、參考資料可用，也包含 Azure AI Foundry 專案的真實工作流程內容。目錄使用者可以期待它在代理程式搭配專案用戶端、連線、部署與評估時帶來不錯的 عملی作效率；不過，如果能補上更完整的端到端指引，以及更明確的觸發提示，會更理想。
- frontmatter 的使用情境觸發很清楚：使用 Azure AI Projects SDK for JavaScript/TypeScript 建置 AI 應用程式，涵蓋 agents、connections、deployments、datasets、indexes 與 evaluations。
- 具備相當充實的操作內容，包括 12 個 H2 標題、code fences，以及 connections 和 evaluations 的參考文件，能讓代理程式減少猜測。
- 安裝與驗證身分的指引很具體，包含 npm install 指令、環境變數，以及適用於本機開發與正式環境的認證範例。
- SKILL.md metadata 中沒有安裝指令，也沒有 scripts/rules 檔案，因此部分工作流程仍需依賴閱讀說明文字與程式碼範例，而非自動化執行協助。
- 目前只有兩個參考檔案，因此像 datasets、indexes 或 agent orchestration 這類更廣泛的情境，可能不會比 frontmatter 暗示的內容有那麼完整的逐步說明。
azure-ai-projects-ts 技能總覽
azure-ai-projects-ts 是用來做什麼的
azure-ai-projects-ts 技能可協助你使用 @azure/ai-projects 以 TypeScript 對 Azure AI Foundry 的 project APIs 進行開發。當你需要處理 project scope 的 agents、connections、deployments、datasets、indexes、evaluations，或是 OpenAI client 存取，而且不想靠猜 SDK 結構時，它特別有用。
誰應該安裝它
如果你正在交付 Azure AI 應用、把 Foundry project 整合進既有的 Node.js codebase，或是要串接依賴 Azure project 資源與認證的 API Development 工作，就應該安裝 azure-ai-projects-ts 技能。它很適合想要的是實作指引，而不只是知道一個 library 名稱的開發者。
它有什麼不同
azure-ai-projects-ts 技能的價值，在於它把焦點放在 project workflow：endpoint 設定、Azure 身分驗證、connection 查找，以及 evaluation 迴圈。當你的輸出必須符合 Azure Foundry 的慣例與真實 SDK 方法時，這會比泛用型 prompt 更實用。
如何使用 azure-ai-projects-ts 技能
安裝 azure-ai-projects-ts
先走標準的 skill 安裝流程，再在開始寫程式前閱讀套件內附的說明：
npx skills add microsoft/skills --skill azure-ai-projects-ts
如果是本機開發，也要安裝這個技能預期會用到的 SDK 相依套件：
npm install @azure/ai-projects @azure/identity
如果你打算追蹤 requests，請再加入 skill 檔案中提到的 telemetry 套件。
提供正確的 project 輸入資訊
azure-ai-projects-ts usage 這種使用方式，最適合一開始就提供具體的 Azure 資訊：你的 project endpoint、目標 model deployment 名稱，以及你實際能使用的 authentication 模式。較弱的 prompt 會說「幫我展示 agents」；較強的 prompt 會說「請建立一個 TypeScript 範例，連線到我的 Foundry project，列出以 OpenAI 為基礎的 connections，並使用名為 gpt-4o 的已部署模型建立 agent。」
先讀這些檔案
先從 SKILL.md 開始，再查看 references/connections.md 和 references/evaluations.md，因為它們提供了最有助於採用決策的內容。connections.md 會示範 SDK 如何探索已連結的 Azure 資源，而 evaluations.md 則會說明如何驗證輸出品質，而不是只停留在一個 demo call。
使用這個工作流程
- 確認 Azure AI Project endpoint 與 credential 策略。
- 將你的任務對應到一個 SDK 範圍：connections、agents、deployments、datasets、indexes，或 evaluations。
- 在 prompt 中寫明目標資源名稱與你要的輸出形式。
- 要求符合你環境的程式碼，而不是一個泛用範例。
- 在真實 project 上測試，並根據 authentication、命名或 connection 錯誤進行修正。
azure-ai-projects-ts 技能 FAQ
azure-ai-projects-ts 只適用於 Azure AI Foundry 嗎？
是，azure-ai-projects-ts skill 的重點就是 Azure AI Foundry 的 project workflows。如果你的 app 不使用 Foundry project endpoint、project connections，或是基於 Azure identity 的存取，這個技能大概率不適合。
如果我已經懂 TypeScript，還需要它嗎？
如果你需要 Azure 特有的串接方式，答案是需要。TypeScript 知識當然有幫助，但真正棘手的通常是 Azure project 設定、credential 選擇，以及資源命名。azure-ai-projects-ts guide 可以減少這些設定上的猜測。
什麼情況下不該用它？
如果你只是想要一個快速的泛用 OpenAI 範例、沒有使用 project-scoped 的 Azure 資源，或是無法提供環境變數與 credential 情境，就先不要用它。在那些情況下，泛用 SDK prompt 會更快。
它適合初學者嗎？
如果你已經有 Azure project endpoint，而且能照著安裝步驟操作，它算是適合初學者。但如果你還在猶豫要用本機開發 credential 還是 production identity，它就沒那麼友善，因為這些選擇會直接影響程式碼長相。
如何改善 azure-ai-projects-ts 技能
先把技能的工作範圍縮小
要最快改善 azure-ai-projects-ts 的結果，最有效的方法是每個 prompt 只要求一個成果：連線、列出、建立、評估，或擷取。像「幫我做 AI app」這種寬泛請求，通常只會產生看起來像範例、卻無法乾淨對應到 SDK 的模糊內容。
加入真正重要的 Azure 細節
請明確寫出 endpoint、model deployment 名稱、authentication 方法，以及你已知的 connection 名稱。例如：「本機使用 DefaultAzureCredential，目標是 AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT，並讀取 my-openai-connection 資源。」這些資訊能避免技能自己亂填你根本無法執行的 placeholder。
要求符合你 repo 的輸出
如果你需要 azure-ai-projects-ts for API Development，就要明確指定你要的是 route handler、service class、CLI command，還是最小整合片段。當技能能貼合你的 app 邊界時，它會比回傳一段獨立的 SDK demo 更有用。
從錯誤迭代，不要靠猜
第一次執行後，請用真實失敗來修正 prompt：缺少 env vars、connection type 錯誤、evaluator 不可用，或 deployment 不匹配。這才是把 azure-ai-projects-ts install 的輸出轉成你真的能上線的程式碼的主要方法。