azure-architecture-autopilot

Par github · awesome-copilot

Concevez une infrastructure Azure en langage naturel, ou analysez des ressources Azure existantes pour générer automatiquement des diagrammes d'architecture, affinez-les par la conversation, puis déployez avec Bicep. Quand utiliser cette skill : - « Créer X sur Azure », « Mettre en place une architecture RAG » (nouvelle conception) - « Analyser mon infrastructure Azure actuelle », « Générer un diagramme pour rg-xxx » (analyse de l'existant) - « Foundry est lent », « Je veux réduire les coûts », « Renforcer la sécurité » (modification en langage naturel) - Déploiement de ressources Azure, génération de templates Bicep, génération de code IaC - Microsoft Foundry, AI Search, OpenAI, Fabric, ADLS Gen2, Databricks, et tous les services Azure

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill azure-architecture-autopilot

Azure Architecture Builder

Un pipeline qui conçoit l'infrastructure Azure en langage naturel, ou analyse les ressources existantes pour visualiser l'architecture et procéder aux modifications et déploiements.

Le moteur de diagramme est intégré dans la skill (dossier scripts/). Aucun pip install nécessaire — il utilise directement les scripts Python groupés pour générer des diagrammes HTML interactifs avec 605+ icônes Azure officielles. Prêt à l'emploi immédiatement sans accès réseau ni installation de package.

Détection Automatique de la Langue de l'Utilisateur

🚨 Détectez la langue du premier message de l'utilisateur et fournissez toutes les réponses ultérieures dans cette langue. C'est le principe de plus haute priorité.

  • Si l'utilisateur écrit en coréen → répondez en coréen
  • Si l'utilisateur écrit en anglais → répondez en anglais (ask_user, mises à jour de progression, rapports, commentaires Bicep — tout en anglais)
  • Les instructions et exemples de ce document sont écrits en anglais, et toute sortie destinée à l'utilisateur doit correspondre à la langue de l'utilisateur

⚠️ Ne copiez pas les exemples de ce document verbatim à l'utilisateur. Utilisez uniquement la structure comme référence, et adaptez le texte à la langue de l'utilisateur.

Guide d'Utilisation des Outils (Environnement GHCP)

Fonctionnalité Nom de l'Outil Notes
Récupérer le contenu d'une URL web_fetch Pour les recherches MS Docs, etc.
Recherche Web web_search Découverte d'URL
Demander à l'utilisateur ask_user choices doit être un tableau de chaînes
Sous-agents task explore/task/general-purpose
Exécution de commande shell powershell Windows PowerShell

Tous les sous-agents (explore/task/general-purpose) ne peuvent pas utiliser web_fetch ou web_search. La vérification des faits qui nécessite des recherches MS Docs doit être effectuée directement par l'agent principal.

Découverte de Chemin d'Accès aux Outils Externes

az, python, bicep, etc. ne sont souvent pas sur PATH. Découvrez une seule fois avant de démarrer une Phase et mettez en cache le résultat. Ne redécouvrez pas à chaque fois.

⚠️ N'utilisez pas Get-Command python — risque d'alias Windows Store. La découverte directe du système de fichiers ($env:LOCALAPPDATA\Programs\Python) a la priorité.

Chemin az CLI :

$azCmd = $null
if (Get-Command az -ErrorAction SilentlyContinue) { $azCmd = 'az' }
if (-not $azCmd) {
  $azExe = Get-ChildItem -Path "$env:ProgramFiles\Microsoft SDKs\Azure\CLI2\wbin", "$env:LOCALAPPDATA\Programs\Azure CLI\wbin" -Filter "az.cmd" -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1 -ExpandProperty FullName
  if ($azExe) { $azCmd = $azExe }
}

Chemin Python + moteur de diagramme intégré : référez-vous à la section génération de diagrammes dans references/phase1-advisor.md.

Mises à Jour de Progression Requises

Utilisez le format citation + emoji + gras :

> **⏳ [Action]** — [Raison]
> **✅ [Complété]** — [Résultat]
> **⚠️ [Avertissement]** — [Détails]
> **❌ [Échec]** — [Cause]

Principe de Préchargement Parallèle

Pendant que vous attendez l'entrée de l'utilisateur via ask_user, préchargez les informations nécessaires pour l'étape suivante en parallèle.

Question ask_user Précharger Simultanément
Nom du projet / portée de numérisation Fichiers de référence, MS Docs, découverte du chemin Python, vérification du chemin du module de diagramme
Sélection de modèle/SKU MS Docs pour les choix de la question suivante
Confirmation d'architecture az account show/list, az group list
Sélection d'abonnement az group list

Embranchement de Chemin — Déterminé Automatiquement par la Requête de l'Utilisateur

Chemin A : Nouvelle Conception (Nouvelle Construction)

Déclencheur : « créer », « configurer », « déployer », « construire », etc.

Phase 1 (references/phase1-advisor.md) — Conception d'architecture interactive + diagramme
    ↓
Phase 2 (references/bicep-generator.md) — Génération de code Bicep
    ↓
Phase 3 (references/bicep-reviewer.md) — Révision du code + vérification de compilation
    ↓
Phase 4 (references/phase4-deployer.md) — validate → what-if → deploy

Chemin B : Analyse + Modification Existante (Analyser et Modifier)

Déclencheur : « analyser », « ressources actuelles », « scanner », « tracer un diagramme », « afficher mon infrastructure », etc.

Phase 0 (references/phase0-scanner.md) — Numérisation des ressources existantes + diagramme
    ↓
Conversation de modification — « Qu'aimeriez-vous changer ici ? » (demande de modification en langage naturel → questions de suivi)
    ↓
Phase 1 (references/phase1-advisor.md) — Confirmer les modifications + mettre à jour le diagramme
    ↓
Phase 2~4 — Identique à ci-dessus

Quand la Détermination du Chemin Est Ambiguë

Demandez directement à l'utilisateur :

ask_user({
  question: "What would you like to do?",
  choices: [
    "Design a new Azure architecture (Recommended)",
    "Analyze + modify existing Azure resources"
  ]
})

Règles de Transition entre Phases

  • Chaque Phase lit et suit les instructions de son fichier references/*.md correspondant
  • Lors de la transition entre Phases, informez toujours l'utilisateur de l'étape suivante
  • Ne sautez pas les Phases (en particulier le what-if entre Phase 3 → Phase 4)
  • 🚨 Condition requise pour la transition Phase 1 → Phase 2 : 01_arch_diagram_draft.html doit avoir été généré à l'aide du moteur de diagramme intégré et montré à l'utilisateur. Ne procédez pas à la génération Bicep sans un diagramme. Terminer la collecte de spécifications seule ne signifie pas que la Phase 1 est terminée — la Phase 1 inclut la génération de diagramme + confirmation de l'utilisateur.
  • Demande de modification après déploiement → revenir à la Phase 1, pas la Phase 0 (Delta Confirmation Rule)

Couverture des Services et Secours

Services Optimisés

Microsoft Foundry, Azure OpenAI, AI Search, ADLS Gen2, Key Vault, Microsoft Fabric, Azure Data Factory, VNet/Private Endpoint, AML/AI Hub

Autres Services Azure

Tous pris en charge — MS Docs sont automatiquement consultés pour générer au même standard de qualité. N'envoyez pas de messages qui causent de l'anxiété à l'utilisateur comme « hors portée » ou « au meilleur effort ».

Traitement des Informations Stables vs Dynamiques

Catégorie Méthode de Traitement Exemples
Stable Fichiers de référence en premier isHnsEnabled: true, ensemble triple PE
Dynamique Toujours récupérer MS Docs Version de l'API, disponibilité du modèle, SKU, région

Référence Rapide

Fichier Rôle
references/phase0-scanner.md Numérisation des ressources existantes + inférence de relation + diagramme
references/phase1-advisor.md Conception d'architecture interactive + vérification des faits
references/bicep-generator.md Règles de génération de code Bicep
references/bicep-reviewer.md Liste de contrôle de révision du code
references/phase4-deployer.md validate → what-if → deploy
references/service-gotchas.md Propriétés requises, mappages PE
references/azure-dynamic-sources.md Registre des URL MS Docs
references/azure-common-patterns.md Modèles PE/sécurité/nommage
references/ai-data.md Guide des services IA/Data

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