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azure-architecture-autopilot

azure-architecture-autopilot

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azure-architecture-autopilot について

自然言語からAzureインフラを設計するほか、既存リソースをスキャンして構成図を作成し、変更やデプロイへ進めるスキルです。図表エンジンを内蔵し、追加のPythonパッケージやネットワーク接続なしで、605個以上の公式Azureアイコンを使ったインタラクティブなHTML図を生成します。

主な機能

  1. 01自然言語によるAzureアーキテクチャ設計
  2. 02既存リソースのスキャンと図示
  3. 03Bicepの生成とレビュー
  4. 04段階的な検証とインフラのデプロイ
  5. 05図表エンジンとAzureアイコンを内蔵

活用シーン

  1. 01要件からAzureインフラを設計
  2. 02既存のAzureリソースと関係を確認
  3. 03既存構成を変更してデプロイコードを生成
  4. 04Azure構成を検証してデプロイ

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill azure-architecture-autopilot

インストール後、Claude Code で/azure-architecture-autopilotを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

.gitignore
references/
ai-data.md
architecture-guidance-sources.md
azure-common-patterns.md
azure-dynamic-sources.md
bicep-generator.md
bicep-reviewer.md
phase0-scanner.md
phase1-advisor.md
phase4-deployer.md
service-gotchas.md
scripts/
cli.py
generator.py

詳細

Azure Architecture Builder

自然言語を使用して Azure インフラストラクチャを設計するか、既存のリソースを分析してアーキテクチャを可視化し、変更とデプロイへ進むパイプラインです。

図表エンジンはスキル内(scripts/ フォルダー)に組み込まれています。 pip install は不要です。バンドルされた Python スクリプトを直接使用して、 605 個以上の Azure 公式アイコンを含むインタラクティブな HTML 図を生成します。 ネットワーク接続やパッケージのインストールがなくても、すぐに使用できます。

ユーザーの言語の自動検出

🚨 ユーザーの最初のメッセージの言語を検出し、それ以降のすべての応答をその言語で行ってください。これが最優先の原則です。

  • ユーザーが韓国語で書いた場合 → 韓国語で応答します
  • ユーザーが英語で書いた場合 → 英語で応答します(ask_user、進捗状況の更新、レポート、Bicep のコメントをすべて英語にします)
  • このドキュメントの指示と例は英語で記載されており、ユーザー向けの出力はすべてユーザーの言語に合わせる必要があります

⚠️ このドキュメントの例をそのままユーザーにコピーしないでください。 構成のみを参考にし、文章はユーザーの言語に合わせて調整してください。

ツールの使用ガイド(GHCP 環境)

機能ツール名備考
URL のコンテンツを取得web_fetchMS Docs の参照など
ウェブ検索web_searchURL の検索
ユーザーに質問ask_userchoices は文字列の配列である必要があります
サブエージェントtaskexplore/task/general-purpose
シェルコマンドの実行powershellWindows PowerShell

すべてのサブエージェント(explore/task/general-purpose)は web_fetch または web_search を使用できません。 MS Docs の参照が必要なファクトチェックは、メインエージェントが直接実行する必要があります。

外部ツールのパスの検出

az、python、bicep などは PATH に含まれていないことがよくあります。 Phase の開始前に一度検出して結果をキャッシュしてください。毎回再検出しないでください。

⚠️ Get-Command python は使用しないでください — Windows Store のエイリアスが返されるおそれがあります。 直接ファイルシステムを検索する方法($env:LOCALAPPDATA\Programs\Python)を優先してください。

az CLI のパス:

$azCmd = $null
if (Get-Command az -ErrorAction SilentlyContinue) { $azCmd = 'az' }
if (-not $azCmd) {
  $azExe = Get-ChildItem -Path "$env:ProgramFiles\Microsoft SDKs\Azure\CLI2\wbin", "$env:LOCALAPPDATA\Programs\Azure CLI\wbin" -Filter "az.cmd" -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1 -ExpandProperty FullName
  if ($azExe) { $azCmd = $azExe }
}

Python のパスと組み込みの図表エンジン:references/phase1-advisor.md の図表生成セクションを参照してください。

進捗状況の更新は必須

ブロック引用 + 絵文字 + 太字の形式を使用してください:

> **⏳ [Action]** — [Reason]
> **✅ [Complete]** — [Result]
> **⚠️ [Warning]** — [Details]
> **❌ [Failed]** — [Cause]

並行プリロードの原則

ask_user でユーザーの入力を待つ間に、次のステップに必要な情報を並行して事前に読み込んでください。

ask_user の質問同時にプリロードする項目
プロジェクト名/スキャン範囲参照ファイル、MS Docs、Python のパス検出、図表モジュールのパス確認
モデル/SKU の選択次の質問の選択肢に関する MS Docs
アーキテクチャの確認az account show/list、az group list
サブスクリプションの選択az group list

パス分岐 — ユーザーのリクエストに基づく自動判定

パス A:新規設計(新規構築)

トリガー:「作成」、「セットアップ」、「デプロイ」、「構築」など

Phase 1 (references/phase1-advisor.md) — Interactive architecture design + diagram
    ↓
Phase 2 (references/bicep-generator.md) — Bicep code generation
    ↓
Phase 3 (references/bicep-reviewer.md) — Code review + compilation verification
    ↓
Phase 4 (references/phase4-deployer.md) — validate → what-if → deploy
パス B:既存環境の分析と変更(分析と変更)

トリガー:「分析」、「現在のリソース」、「スキャン」、「図を描く」、「自分のインフラストラクチャを表示」など

Phase 0 (references/phase0-scanner.md) — Existing resource scan + diagram
    ↓
Modification conversation — "What would you like to change here?" (natural language modification request → follow-up questions)
    ↓
Phase 1 (references/phase1-advisor.md) — Confirm modifications + update diagram
    ↓
Phase 2~4 — Same as above
パスの判定が曖昧な場合

ユーザーに直接確認してください:

ask_user({
  question: "What would you like to do?",
  choices: [
    "Design a new Azure architecture (Recommended)",
    "Analyze + modify existing Azure resources"
  ]
})

Phase の移行ルール

  • 各 Phase では、対応する references/*.md ファイルの指示を読み、その内容に従います
  • Phase を移行する際は、必ず次のステップをユーザーに知らせてください
  • Phase を省略しないでください(特に Phase 3 → Phase 4 の間の what-if)
  • 🚨 Phase 1 から Phase 2 への移行に必須の条件:01_arch_diagram_draft.html が組み込みの図表エンジンを使って生成され、ユーザーに表示されている必要があります。**図を生成せずに Bicep の生成へ進まないでください。**仕様の収集が完了しただけでは Phase 1 の完了とはみなされません。Phase 1 には図の生成とユーザーによる確認が含まれます。
  • デプロイ後に変更を依頼された場合は、Phase 0 ではなく Phase 1 に戻ります(差分確認ルール)

サービスの対応範囲とフォールバック

最適化されたサービス

Microsoft Foundry、Azure OpenAI、AI Search、ADLS Gen2、Key Vault、Microsoft Fabric、Azure Data Factory、VNet/Private Endpoint、AML/AI Hub

その他の Azure サービス

すべてサポートされています。MS Docs が自動的に参照され、同じ品質基準で生成されます。 「対象外」や「ベストエフォート」など、ユーザーに不安を与える表現のメッセージは送信しないでください。

静的情報と動的情報の扱い
カテゴリ扱い方例
静的参照ファイルを優先isHnsEnabled: true、PE の 3 点セット
動的必ず MS Docs を取得API バージョン、モデルの提供状況、SKU、リージョン

クイックリファレンス

ファイル役割
references/phase0-scanner.md既存リソースのスキャン + 関係性の推論 + 図の作成
references/phase1-advisor.md対話型のアーキテクチャ設計 + 事実確認
references/bicep-generator.mdBicep コード生成ルール
references/bicep-reviewer.mdコードレビューのチェックリスト
references/phase4-deployer.mdvalidate → what-if → deploy
references/service-gotchas.md必須プロパティ、PE のマッピング
references/azure-dynamic-sources.mdMS Docs の URL レジストリ
references/azure-common-patterns.mdPE/セキュリティ/命名のパターン
references/ai-data.mdAI/データサービスガイド
assets/06-architecture-diagram.png生成されたアーキテクチャ図の例
assets/07-azure-portal-resources.pngAzure ポータルのリソース表示の例
assets/08-deployment-succeeded.pngデプロイ成功結果の例

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