Depura incidencias de producción en Azure con AppLens, Azure Monitor, resource health y triaje seguro. Cubre App Service, Container Apps, Functions, AKS, VMs y mensajería.
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add microsoft/azure-skills --skill azure-diagnostics --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Este skill makes network requests, reads environment config.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
AUTHORITATIVE GUIDANCE — MANDATORY COMPLIANCE
This document is the official source for debugging and troubleshooting Azure production issues. Follow these instructions to diagnose and resolve common Azure service problems systematically.
Activate this skill when user wants to:
| Service | Common Issues | Reference |
|---|---|---|
| Container Apps | Image pull failures, cold starts, health probes, port mismatches | container-apps/ |
| App Service | High CPU, deployment failures, crashes, slow responses, TLS/custom domains | app-service/ |
| Function Apps | App details, invocation failures, timeouts, binding errors, cold starts, missing app settings | functions/ |
| AKS | Cluster access, nodes, kube-system, scheduling, crash loops, ingress, DNS, upgrades |
AKS Troubleshooting |
| Compute | VM RDP/SSH connectivity, NSG/firewall blocks, credential resets, VM agent/tooling issues | VM Connectivity Troubleshooting |
| Messaging | Event Hubs & Service Bus SDK errors, AMQP failures, message lock, connectivity | Messaging Troubleshooting |
# Check resource health
az resource show --ids RESOURCE_ID
# View activity log
az monitor activity-log list -g RG --max-events 20
# Container Apps logs
az containerapp logs show --name APP -g RG --follow
# Function App logs (query App Insights traces)
az monitor app-insights query --apps APP-INSIGHTS -g RG \
--analytics-query "traces | where timestamp > ago(1h) | order by timestamp desc | take 50"
For AI-powered diagnostics, use:
mcp_azure_mcp_applens
intent: "diagnose issues with <resource-name>"
command: "diagnose"
parameters:
resourceId: "<resource-id>"
Provides:
- Automated issue detection
- Root cause analysis
- Remediation recommendations
For querying logs and metrics:
mcp_azure_mcp_monitor
intent: "query logs for <resource-name>"
command: "logs_query"
parameters:
workspaceId: "<workspace-id>"
query: "<KQL-query>"
See kql-queries.md for common diagnostic queries.
mcp_azure_mcp_resourcehealth
intent: "check health status of <resource-name>"
command: "get"
parameters:
resourceId: "<resource-id>"
# Check specific resource health
az resource show --ids RESOURCE_ID
# Check recent activity
az monitor activity-log list -g RG --max-events 20
Reproducido de microsoft/azure-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
49 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Se apoya en AppLens, Azure Monitor y resource health; el análisis de logs se hace con consultas KQL.
Necesita en el PATH:awkazcurlkubectlpython3sed
Variables de entorno:ALL_PODSAZ_SUB_ARGSCLUSTERCONTAINERDEBUGDISPLAY_CMDDNS_OKDNS_RESULTDRY_RUNEXTRA_FILTERSFILTERSFQDNFULL_CMDGADGETHTTPS_RESULTIG_CMDIG_IMAGEIG_IMAGE_REPOIG_VERSIONINCLUDE_KAFKALASTEXITCODENAMESPACENODEP443P5671P5672P9093POSITIONALRESOLVED_IPRESOURCE_GROUPSUBSCRIPTIONSUB_ARGSTCPDUMP_AVAILTIMEOUTUNHEALTHY
Este repo incluye 41 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
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).
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.
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.
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.
Orquestador de punta a punta: de una idea o una app existente hasta un despliegue en Azure, con estimación de costes y aprobación previa. Analiza tu app y detecta los servicios adecuados.
Planifica, crea y configura clústeres AKS listos para producción: checklist Day-0, elección de SKU (Automatic o Standard), redes, seguridad y operaciones (autoescalado, upgrades, costes).
Fase 2 del pipeline azure-app-onboard: mapea los componentes de la app a servicios de Azure con estimación de costes y validación de cuota. No es invocable directamente.
Despliega una app web o API existente en un clúster AKS ya en marcha: detecta el framework, genera Dockerfile y manifiestos, valida contra los Deployment Safeguards y despliega con verificación.
Fase 4 del pipeline azure-app-onboard: ejecuta la IaC validada contra Azure y verifica la salud de los recursos desplegados. No es invocable directamente.
