Creador
43 skills y 2 servidores MCP en el directorio.
Repositorios con varios skills. Se instalan enteros con un solo comando.
Repositorio que expone la herramienta de línea de comandos playwright-cli junto con skills para automatizar el navegador y mantener el propio proyecto.
Plugin oficial de Microsoft que agrupa skills de Azure y configuraciones de servidor MCP para preparar, desplegar, diagnosticar y optimizar cargas de trabajo en Azure.
Servidores MCP (Model Context Protocol) que también publica.
Conecta a un agente con un navegador real vía Playwright para navegar, hacer clic, rellenar formularios y leer páginas mediante snapshots de accesibilidad.
Curriculum abierto de Microsoft con ejemplos de código en C#, Java, JavaScript, Python, Rust y TypeScript para aprender a construir servidores y clientes MCP desde cero.
Los 24 más populares de microsoft.
Automatiza interacciones con el navegador, prueba páginas web y trabaja con tests de Playwright.
Flujos de trabajo de desarrollo para el repositorio playwright-cli. Se usa cuando el usuario pregunta sobre rolar dependencias, hacer releases u otras tareas de mantenimiento del repo.
The #1 directory of projects built with Jev
Fase 3 del pipeline azure-app-onboard: genera IaC lista para desplegar desde el plan de arquitectura y la verifica con auto-revisión adversarial, sin desplegar. No es invocable directamente.
Lista, encuentra y muestra recursos de Azure entre suscripciones y grupos. Cubre inventario, búsqueda por etiqueta, recursos huérfanos y consultas de Azure Resource Graph.
Guía el registro de aplicaciones en Microsoft Entra ID, la autenticación OAuth 2.0 y la integración con MSAL: permisos de API, service principals y ejemplos de autenticación.
Despliega, evalúa, ajusta y gestiona agentes de Foundry de punta a punta con azd: agentes hospedados, evaluación por lotes y continua, optimizador de prompts y fine-tuning (SFT/DPO/RFT).
Skill unificado de despliegue de modelos de Azure OpenAI con enrutado por intención: despliegues rápidos con preset, despliegues personalizados y descubrimiento de capacidad entre regiones y proyectos.
Flujo interactivo guiado para desplegar modelos de Azure OpenAI con control total: versión, SKU (GlobalStandard/Standard/ProvisionedManaged), capacidad, política RAI y opciones avanzadas.
Validación previa al despliegue en Azure. Comprueba en profundidad la configuración, la infraestructura (Bicep o Terraform), los roles RBAC, los permisos de identidad administrada y los prerrequisitos.
Evalúa y actualiza cargas de Azure entre planes, tiers o SKUs, o moderniza dependencias del SDK de Azure en el código. No es para migración entre nubes — para eso, azure-cloud-migrate.
Evalúa y mejora la fiabilidad de aplicaciones PaaS (Azure Functions y App Service). Escanea redundancia de zona, almacenamiento ZRS, sondas de salud y failover multi-región, y guía la remediación.
Revisiones de código con IA. Detecta bugs y corrígelos en un clic.
Prepara proyectos Azure basados en azd para desplegar: genera azure.yaml, la infraestructura (Bicep o Terraform) y los Dockerfiles del flujo del Azure Developer CLI.
Configura Azure API Management como AI Gateway para modelos, herramientas MCP y agentes: caché semántica, límites de tokens, seguridad de contenido, balanceo de carga y control de costes.
Azure Event Hubs y Service Bus: diagnóstico de problemas de conexión del SDK, autenticación y procesamiento de mensajes.
Aplica las funciones de grafo de IRQL a resultados de consultas KQL o IRQL para visualizarlos en Kusto Explorer. Genera mapeos Lift_To_Graph y compone las funciones de render, plegado y enriquecimiento.
Router de VMs y VMSS de Azure. Cubre recomendar y comparar tamaños, crear y aprovisionar, reservas de capacidad (CRG) y Essential Machine Management (EMM).
Evalúa si tu código está listo para desplegar en Azure, antes del trabajo de infraestructura: salud del build, dependencias, compatibilidad del stack y bloqueantes de despliegue.
Despliega código Python (Flask, Django, FastAPI) a Azure App Service Linux. No sirve para Container Apps, Functions, proyectos no-Python ni infraestructura completa — para eso, azure-prepare.
Ajusta modelos en Microsoft Foundry con SFT (supervisado), DPO (preferencia) o RFT (refuerzo con graders). Cubre preparación de datasets, envío del entrenamiento, despliegue y evaluación.
Despliega modelos de Azure OpenAI en la región óptima analizando la capacidad de todas las regiones. Comprueba primero la región actual y muestra alternativas si hace falta.
Convierte tu voz en texto, allí donde escribas.
Aprovisiona Agent Identity Blueprints, BlueprintPrincipals e identidades de agente por instancia vía Microsoft Graph, y configura el intercambio de tokens OAuth 2.0 (fmi_path, OBO, cross-tenant).
Analiza grupos de recursos de Azure y genera diagramas de arquitectura Mermaid detallados que muestran las relaciones entre los recursos individuales.
Construye y consulta grafos de Kusto desde lenguaje natural. Cubre grafos transitorios (make-graph), modelos persistentes, pattern matching (graph-match), caminos más cortos y componentes conectados.
Consulta y analiza datos en Azure Data Explorer (Kusto/ADX) con KQL para analítica de logs, telemetría y series temporales, incluida la detección de anomalías.
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