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microsoft/azure-app-onboard-prereq

Evalúa si el código fuente está listo para desplegarse en Azure, verificando salud de compilación, integridad de la aplicación, dependencias, compatibilidad de stack y viabilidad del despliegue, antes de cualquier trabajo de infraestructura.

¿Qué es azure-app-onboard-prereq?

Esta skill realiza una evaluación estática y exhaustiva de un repositorio de código fuente para determinar su preparación para ser desplegado en Microsoft Azure, actuando como un control previo a la planificación de infraestructura. Su propósito es identificar bloqueadores de despliegue, verificar la compatibilidad de frameworks y dependencias, y evaluar la salud general de la aplicación, todo sin ejecutar comandos de instalación, compilación o prueba. Está diseñada para integrarse en el pipeline de Azure App Onboard como su Fase 1, pero también puede ejecutarse de forma independiente. Para ello, escanea el espacio de trabajo en busca de archivos de proyecto y dependencias, evalúa cada componente detectado (salud de compilación, integridad y capacidad de despliegue), produce un veredicto (PASS/WARN/FAIL) por componente y genera artefactos como prerequisite-output.json y context.json.

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npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills/tree/main/skills/azure-app-onboard-prereq

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Documentación

Azure App Onboard Prereq — Evaluación del Repositorio

Evalúa el repositorio de un usuario para determinar la salud de compilación, integridad de la aplicación y viabilidad de despliegue en Azure, antes de la planificación de infraestructura. Produce veredictos por componente (PASS/WARN/FAIL) que consumen fases posteriores.

Relación con el orquestador: Es invocada por azure-app-onboard en el Paso 3, o de forma independiente para verificaciones de preparación del código. Cuando la invoca el orquestador, debe devolver el control a azure-app-onboard después de escribir los artefactos — NO invocar fases posteriores directamente.

Fase 1 de 4 en el pipeline de AppOnboard. Sesión: .copilot-azure/sessions/{session-id}/. Lee context.json. Escribe components[], repo{}, detectedInfra[]. Produce prereq-output.json. Esquema: prereq-schemas.ts — PrereqOutput, BuildRequirements. Se admite entrada directa.

Cuándo NO Usar

SeñalRedirección
Validar infraestructura (Bicep/TF/azure.yaml)azure-validate
Generar IaCazure-prepare
De extremo a extremo (idea a producción)azure-app-onboard
Ejecutar azd up o desplegarazure-deploy

Reglas

⛔ PROHIBICIÓN ABSOLUTA — npm install, npm test, npx jest, pytest, y TODOS los comandos de instalación/compilación/prueba NUNCA están permitidos. Bajo NINGUNA circunstancia puede ejecutar npm install, npm test, npx jest, pip install, pytest, dotnet build, dotnet restore, dotnet test, go mod download, cargo build, o CUALQUIER comando de instalación, compilación o prueba del gestor de paquetes durante la fase de prerequisitos. NO ejecute suites de pruebas para verificar código — verifique archivos de configuración de pruebas de forma estática. La fase de prerequisitos es solo evaluación de solo lectura + verificación estática. ÚNICA excepción — dos contextos autorizados, ambos con consentimiento: (a) código que el agente modificó durante la migración/remediación (consulte remediation-protocol.md paso 6), o (b) código que el agente escribió desde cero en la ruta de código cero (consulte zero-code-path.md). En cualquier caso, la instalación/compilación/prueba se ejecuta SOLO a través de la puerta de validación de compilación confirmada por el usuario (build-check.md Paso 3), después de que el usuario responda a esa solicitud de consentimiento específica por comando. El consentimiento general previo nunca cuenta.

  1. ⛔ Pipeline completo (Pasos 1–8), sin excepciones. Todas las indicaciones → Paso 1 directamente. Responda preguntas específicas COMO PARTE de los hallazgos (Paso 5), no antes.
  2. ⛔ Sin subagentes para evaluación. La evaluación de 3 ejes es en línea. Excepción: andamiaje de ruta de código cero (Paso 2).
  3. Las modificaciones de código/destructivas requieren ask_user. Máximo 3 preguntas antes de los resultados. Entrada directa: no repita las preguntas de intención del orquestador.

Herramientas MCP

HerramientaPropósito
mcp_azure_mcp_get_azure_bestpracticesValidar los patrones de stack detectados contra las mejores prácticas de Azure
mcp_azure_mcp_extension_cli_installVerificar/instalar las herramientas CLI necesarias (az, azd, func)

Flujo de Trabajo

Paso 1: Verificación de Sesión

Entrada del orquestador: La sesión existe — lea context.json, proceda al Paso 2.

Entrada directa: Verifique .copilot-azure/sessions/active-session.json:

  • Existe → ⛔ lea session-protocol.md para la puerta de reanudación/nueva. NO continúe hasta que el usuario responda.
  • Falta → cree sesión: genere UUID, New-Item -ItemType Directory -Path ".copilot-azure/sessions/{uuid}" -Force, escriba context.json + active-session.json mediante la herramienta create.

Luego: az account show → fusione {id, name, tenantId} en context.json.azure. ⛔ La sesión DEBE existir en disco antes de cualquier escaneo.

Paso 2: Escanear el Espacio de Trabajo

Escanee en busca de archivos de proyecto. Detecte componentes, repo{}, detectedInfra[], detectedServices[]. Clasifique proveedores de Terraform. Verifique la disponibilidad de CLI. Conflictos de detección de stack: la declaración explícita del usuario gana (escriba en context.json, marque el escaneo como anulación); solo escaneo → confirme con el usuario; múltiples stacks → muestre todos y pregunte (consulte component-mapping.md); sin código → zero-code-path.md.

Si no hay archivos de proyecto, ni Dockerfile, ni index.html → ⛔ lea zero-code-path.md.

⛔ Puerta de acceso temprana para SDKs de nube. Busque aws-sdk|@aws-sdk|boto3|google-cloud|@google-cloud|firebase. Si se encuentran dependencias funcionales → lea cloud-sdk-migration.md, luego ask_user: "Redirigir a Azure Cloud Migrate" (establezca routeToSkill: "azure-cloud-migrate") · "Continuar evaluación de todos modos" (finalice la evaluación de preparación + mapeo SDK→Azure, luego DETÉNGASE en el Paso 8 — sin plan hasta que se intercambien las dependencias) · "Cancelar".

Paso 3: Evaluación por Componente

SubpasoAcciónReferencia
3.1Verificación de compilación⛔ DEBE leer build-check.md
3.2Verificación de integridad⛔ DEBE leer completeness-check.md
3.3Verificación de capacidad de despliegue⛔ DEBE leer deployability-check.md
3.3aMapeo de componentes (condicional)Lea component-mapping.md SOLO SI se encuentra >1 manifiesto de proyecto (monorepo)

Complete buildRequirements por componente después de la evaluación. La propagación de veredictos, las reglas de nivel y la agregación de f1Viable están en readiness-gate.md y las referencias de verificación individuales.

Paso 4: Escribir Artefactos + Puerta de Preparación

⛔ Verifique que context.json exista en disco. Lea readiness-gate.md (veredictos, niveles, lote-y-aprobar, vía rápida) luego prereq-artifacts.md (procedimientos de escritura, esquemas).

Paso 5: Presentar Hallazgos

Según readiness-gate.md § Presentar Hallazgos — muestre los veredictos agrupados por gravedad antes de continuar.

Paso 6: Remedición (condicional)

⛔ DEBE leer remediation-protocol.md SI existe algún veredicto ❌ FAIL, 🔧 Corrección Recomendada, o ⚠️ WARN con fixPhase: "prereq". Contiene el bucle de remediación, verificación estática, mandato de reevaluación, actualizaciones de artefactos posteriores a la remediación y la puerta de consentimiento de validación de compilación. Si todos los veredictos son ✅ PASS o ⚠️ WARN sin fixPhase: "prereq", salte al Paso 7.

Paso 7: Escribir Estado Final

completedPhases ya tiene "prereq" + currentPhase: null (del Paso 4). Luego:

⛔ Escriba lastScanCommit. Ejecute git rev-parse HEAD y almacene el SHA completo de 40 caracteres como context.json.repo.lastScanCommit. Obligatorio: el guardián de obsolescencia en el Paso 1 lo compara con HEAD al reanudar para detectar cambios.

Paso 8: Enrutar

⛔ Obligatorio — no omita este paso.

Campos de enrutamiento: Todo enrutamiento escribe routeToSkill y routeReason en context.json.

Contexto posterior a la remediación: Si se ejecutó el Paso 6, inicie la indicación de enrutamiento con: "Remediación completa — {N} problemas corregidos, su aplicación ahora está {overallHealth}."

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

microsoft/airunway-aks-setup

Agent skill 'airunway-aks-setup' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/appinsights-instrumentation

Agent skill 'appinsights-instrumentation' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-ai

Agent skill 'azure-ai' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-aigateway

Agent skill 'azure-aigateway' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-app-onboard

Agent skill 'azure-app-onboard' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-cloud-migrate

Agent skill 'azure-cloud-migrate' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-compliance

Agent skill 'azure-compliance' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-compute

Agent skill 'azure-compute' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-cost

Agent skill 'azure-cost' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-cost-optimization

Identify Azure cost savings from usage and spending data. USE FOR: optimize Azure costs, reduce Azure spending/expenses, analyze Azure costs, find cost savings, generate cost optimization report, identify orphaned resources to delete, rightsize VMs, reduce waste, optimize Redis costs, optimize storage costs, AKS cost analysis add-on, namespace cost, cost spike, anomaly, budget alert, AKS cost visibility. DO NOT USE FOR: deploying resources (use azure-deploy), general Azure diagnostics (use azure-diagnostics), security issues (use azure-security)

microsoft/azure-deploy

Agent skill 'azure-deploy' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-diagnostics

Agent skill 'azure-diagnostics' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-enterprise-infra-planner

Agent skill 'azure-enterprise-infra-planner' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-hosted-copilot-sdk

Build, deploy, and modify GitHub Copilot SDK apps on Azure. MANDATORY when codebase contains @github/copilot-sdk or CopilotClient in package.json. PREFER OVER azure-prepare when copilot-sdk markers detected. WHEN: copilot SDK, @github/copilot-sdk, copilot-powered app, build copilot app, prepare copilot app, add feature to copilot app, modify copilot app, BYOM, bring your own model, CopilotClient, createSession, sendAndWait, azd init copilot. DO NOT USE FOR: deploying already-prepared copilot-sdk apps (use azure-deploy), general web apps without copilot SDK (use azure-prepare), Copilot Extensions, Foundry agents (use microsoft-foundry).

microsoft/azure-kubernetes

Agent skill 'azure-kubernetes' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-kusto

Agent skill 'azure-kusto' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-messaging

Agent skill 'azure-messaging' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

microsoft/azure-observability

Azure Observability Services including Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics, Alerts, and Workbooks. Provides metrics, APM, distributed tracing, KQL queries, and interactive reports. USE FOR: Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics, Alerts, Workbooks, metrics, APM, distributed tracing, KQL queries, interactive reports, observability, monitoring dashboards. DO NOT USE FOR: instrumenting apps with App Insights SDK (use appinsights-instrumentation), querying Kusto/ADX clusters (use azure-kusto), cost analysis (use azure-cost-optimization).

microsoft/azure-postgres

azure-postgres — an installable skill for AI agents.

microsoft/azure-prepare

Agent skill 'azure-prepare' from microsoft/azure-skills. Use when the task matches this skill's domain.

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