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
- 01自然言語によるAzureアーキテクチャ設計
- 02既存リソースのスキャンと図示
- 03Bicepの生成とレビュー
- 04段階的な検証とインフラのデプロイ
- 05図表エンジンとAzureアイコンを内蔵
活用シーン
- 01要件からAzureインフラを設計
- 02既存のAzureリソースと関係を確認
- 03既存構成を変更してデプロイコードを生成
- 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。
.gitignorereferences/ai-data.mdarchitecture-guidance-sources.mdazure-common-patterns.mdazure-dynamic-sources.mdbicep-generator.mdbicep-reviewer.mdphase0-scanner.mdphase1-advisor.mdphase4-deployer.mdservice-gotchas.mdscripts/cli.pygenerator.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_fetch | MS Docs の参照など |
| ウェブ検索 | web_search | URL の検索 |
| ユーザーに質問 | ask_user | choices 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 | task | explore/task/general-purpose |
| シェルコマンドの実行 | powershell | Windows 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.md | Bicep 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.md | validate → 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.md | MS Docs の URL レジストリ |
references/azure-common-patterns.md | PE/セキュリティ/命名のパターン |
references/ai-data.md | AI/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.png | Azure 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 |