azure-ai

Name: azure-ai
Author: microsoft

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github.com/microsoft云与 DevOps1.6k571.2k 次安装今天更新

代码仓库

关于 azure-ai

azure-ai 是一个面向 Azure AI 服务的 skill，用于指导 Agent 选择并使用 AI Search 与 Speech 等服务。它汇总了各服务的适用场景、可用 MCP 工具与 CLI 命令，并附带 SDK 快速参考。

主要功能

01AI Search 全文、向量与混合检索
02Speech 语音转文字与文字转语音
03各服务的适用场景对照表
04AI Search 索引与查询相关 MCP 工具
05SDK 快速参考链接

适用场景

01为 Agent 选择合适的 Azure AI 服务
02通过 Azure MCP 调用 AI Search 索引与查询
03调用 Speech 服务完成语音转写或语音合成

MCP 相关

该 skill 优先推荐通过 Azure MCP 调用服务，列出了 azure__search 与 azure__speech 的命令，并说明在 Copilot CLI 或 Claude Code 中如何启用 Azure MCP。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills --skill azure-ai

安装后在 Claude Code 中输入/azure-ai确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/

auth-best-practices.md

references/sdk/

azure-ai-contentsafety-java.md

azure-ai-contentsafety-py.md

azure-ai-contentsafety-ts.md

azure-ai-document-intelligence-dotnet.md

azure-ai-document-intelligence-ts.md

azure-ai-openai-dotnet.md

azure-ai-transcription-py.md

azure-ai-translation-text-py.md

azure-ai-translation-ts.md

azure-ai-vision-imageanalysis-java.md

azure-ai-vision-imageanalysis-py.md

azure-search-documents-dotnet.md

azure-search-documents-py.md

azure-search-documents-ts.md

详细介绍

Azure AI Services

服务

服务	使用场景	MCP 工具	CLI
AI Search	全文、向量、混合搜索	`azure__search`	`az search`
Speech	语音转文本、文本转语音	`azure__speech`	-
OpenAI	GPT 模型、嵌入、DALL-E	-	`az cognitiveservices`
Document Intelligence	表单提取、OCR	-	-

MCP 服务（首选）

启用 Azure MCP 时：

AI Search

azure__search，命令为 search_index_list - 列出搜索索引
azure__search，命令为 search_index_get - 获取索引详情
azure__search，命令为 search_query - 查询搜索索引

Speech

azure__speech，命令为 speech_transcribe - 语音转文本
azure__speech，命令为 speech_synthesize - 文本转语音

如果未启用 Azure MCP： 在 Copilot CLI 或 Claude Code 中，请用户运行 /mcp 并启用 Azure MCP；在其他宿主中，请用户通过宿主的 MCP 配置启用 Azure MCP。

AI Search 功能

功能	描述
全文搜索	语言分析、词干提取
向量搜索	使用嵌入进行语义相似度搜索
混合搜索	结合关键词 + 向量
AI 丰富	实体提取、OCR、情感分析

Speech 功能

功能	描述
语音转文本	实时和批量转录
文本转语音	神经网络语音、支持 SSML
说话人分离	识别说话人及其发言时间
自定义模型	特定领域词汇

SDK 快速参考

如需以编程方式访问这些服务，请参阅精简版 SDK 指南：

AI Search：Python | TypeScript | .NET
OpenAI：.NET
Vision：Python | Java
Transcription：Python
Translation：Python | TypeScript
Document Intelligence：.NET | TypeScript
Content Safety：Python | TypeScript | Java

服务详情

如需了解特定服务的详细文档：

AI Search 索引和查询 -> Azure AI Search 文档
Speech 转录模式 -> Azure AI Speech 文档

支持 Markdown

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基本信息

作者: microsoft
仓库: microsoft/azure-skills
分类: 云与 DevOps
安装次数: 571,176
GitHub Stars: 1,603
首次收录: 2026年2月4日

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推荐 Skills

全部 Skills

lark-apps

open.feishu.cn

732.0k

妙搭（Spark/Miaoda）应用开发与托管：应用创建、本地全栈开发、云端生成迭代、创意设计（UI mockup / 可交互原型 / 线框图 / 落地页 / 仪表盘 / 幻灯片 deck / 视觉探索）、AI相关能力和飞书平台能力或者其他外部能力集成、日志/Trace/监控指标/PV/UV 查询、环境变量管理、应用协作者与协作权限设置、应用角色与成员管理、自动化触发器（定时/记录变更/Webhook/飞书审批）。当用户要开发/新建一个系统·工具·平台·应用，或要本地开发 / 云端开发 / 修改 / 部署 / 发布 / 上线 / 拿可分享链接，或用 HTML 做页面·网站·部署到妙搭，或要设计 / design / mockup / prototype / wireframe / 做 PPT / deck / 视觉探索，或提到妙搭/Spark/Miaoda 应用（链接形如 `/app/app_xxx` 或 `/page/<token>`，运行时域名形如 *.aiforce.cloud）、应用数据库、应用文件存储、开放 API Key、可见范围、应用协作者/开发权限、应用角色/角色成员、线上日志、接口请求量、错误量、延迟、访问量、环境变量、给妙搭应用配自动化任务/定时触发/审批通过后自动触发时使用。不负责普通云盘文件上传（lark-drive）、飞书文档编辑（lark-doc）、原生幻灯片创建（lark-slides）。

azure-prepare

github.com/microsoft

571.7k

为基于 azd 的 Azure 项目准备部署：为 Azure Developer CLI (azd) 工作流生成 azure.yaml、基础设施 (Bicep/Terraform) 和 Dockerfile。仅在用户明确想要使用 azd 作为部署工具或项目已有 azure.yaml 文件时使用。不用于：非 azd 部署、Python App Service 仅代码部署（使用 python-appservice-deploy）或跨云迁移（使用 azure-cloud-migrate）。时机：为 azd 准备应用、创建 azure.yaml、设置 azd 基础设施、现代化 Azure 应用、使用 azd 部署、函数应用、计时器触发、服务总线触发、事件驱动函数、托管标识、生成 Bicep、生成 Terraform、创建和部署到 Azure。

wizard

github.com/mattpocock

571.5k

生成一个交互式 bash 向导，引导人类完成只有他们才能执行的步骤。适用于配置基础设施、设置凭据或 CI 密钥、操作不熟悉的第三方控制面板，或执行一次性迁移或切换。不要用于 Agent 自己能够执行的步骤。

azure-deploy

github.com/microsoft

570.9k

针对已准备好的应用执行 Azure 部署，这些应用已有 .azure/deployment-plan.md 和基础设施文件。当用户要求创建新应用时请勿使用本 Skill，应改用 azure-prepare。本 Skill 运行 azd up、azd deploy、terraform apply 和 az deployment 命令，并内置错误恢复。需要来自 azure-prepare 的 .azure/deployment-plan.md，以及来自 azure-validate 的已验证状态。触发场景：“运行 azd up”“运行 azd deploy”“执行部署”“推送到生产环境”“推送到云端”“正式上线”“发布吧”“bicep 部署”“terraform apply”“发布到 Azure”“在 Azure 上启动”。以下情况请勿使用：“创建并部署”“构建并部署”“创建新应用”“搭建基础设施”“使用 Terraform 创建并部署到 Azure”，这些请改用 azure-prepare。