Servicios de Azure Storage: Blob, File Shares, Queue, Table y Data Lake. Responde sobre niveles de acceso (hot, cool, cold, archive), cuándo usar cada uno y gestión del ciclo de vida.
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add microsoft/azure-skills --skill azure-storage --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
| Service | Use When | MCP Tools | CLI |
|---|---|---|---|
| Blob Storage | Objects, files, backups, static content | azure__storage |
az storage blob |
| File Shares | SMB file shares, lift-and-shift | - | az storage file |
| Queue Storage | Async messaging, task queues | - | az storage queue |
| Table Storage | NoSQL key-value (consider Cosmos DB) | - | az storage table |
| Data Lake | Big data analytics, hierarchical namespace | - | az storage fs |
When Azure MCP is enabled:
azure__storage with command storage_account_list - List storage accountsazure__storage with command storage_container_list - List containers in accountazure__storage with command storage_blob_list - List blobs in containerazure__storage with command storage_blob_get - Download blob contentazure__storage with command storage_blob_put - Upload blob contentIf Azure MCP is not enabled: Run /azure:setup or enable via /mcp.
# List storage accounts
az storage account list --output table
# List containers
az storage container list --account-name ACCOUNT --output table
# List blobs
az storage blob list --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --output table
# Download blob
az storage blob download --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --name BLOB --file LOCAL_PATH
# Upload blob
az storage blob upload --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --name BLOB --file LOCAL_PATH
| Tier | Use Case | Performance |
|---|---|---|
| Standard | General purpose, backup | Milliseconds |
| Premium | Databases, high IOPS | Sub-millisecond |
| Tier | Access Frequency | Cost |
|---|---|---|
| Hot | Frequent | Higher storage, lower access |
| Cool | Infrequent (30+ days) | Lower storage, higher access |
| Cold | Rare (90+ days) | Lower still |
| Archive | Rarely (180+ days) | Lowest storage, rehydration required |
| Type | Durability | Use Case |
|---|---|---|
| LRS | 11 nines | Dev/test, recreatable data |
| ZRS | 12 nines | Regional high availability |
| GRS | 16 nines | Disaster recovery |
| GZRS | 16 nines | Best durability |
For deep documentation on specific services:
For building applications with Azure Storage SDKs, see the condensed guides:
For full package listing across all languages, see SDK Usage Guide.
For building applications that interact with Azure Storage programmatically, Azure provides SDK packages in multiple languages (.NET, Java, JavaScript, Python, Go, Rust). See SDK Usage Guide for package names, installation commands, and quick start examples.
Reproducido de microsoft/azure-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
14 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Si el MCP de Azure no está habilitado, indica ejecutar `/azure:setup` o activarlo con `/mcp`.
Necesita en el PATH:az
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.
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.
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.
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.
