这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向使用 Azure AI Document Intelligence Java SDK 的开发者，覆盖文本、表格、选择标记、键值对以及收据、发票和身份证件字段提取。它提供同步、异步和管理客户端的初始化方式，并说明密钥和 DefaultAzureCredential 身份验证。技能还涵盖预构建模型、自定义文档模型、文档分类器、错误处理及从旧版 Form Recognizer SDK 迁移。适合需要在 Java 应用中接入 Azure 文档分析能力的团队。
指导开发者安装 com.azure:azure-ai-documentintelligence 和可选的 azure-identity 依赖，配置 DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT 等环境变量，创建文档智能客户端，并从文件或 URL 启动文档分析。它展示如何读取页面、行、选择标记、表格和文档字段，使用预构建模型处理收据、发票、身份证件等文档，构建和管理自定义模型及分类器，并捕获 HttpResponseException。实现前还要求查询 microsoft-docs MCP，核对已安装 SDK 版本的 API 参数。
- Java 后端开发者需要从 PDF 中提取文本、页面布局、表格和选择标记。
- 财务应用开发者需要从收据或发票中读取商户名称、交易日期和其他字段。
- 身份或业务流程开发者需要分析护照、驾照、合同或美国税务表单。
- 需要处理非标准文档的团队希望构建、列出、获取和删除自定义文档模型。
- 文档入口需要区分发票、收据等类型的团队希望构建并调用文档分类器。
如何安装这个 Skill？
- 安装示例的 azure-ai-documentintelligence 版本为 1.0.0，但文档称最新 GA 为 1.0.7；实施前应核对实际 API。
- 身份证件、发票和收据可能含敏感信息；文档未说明上传、保留、区域和访问控制要求。
- 模型删除示例是不可逆风险操作，缺少确认、备份或恢复流程。
- Azure 端点和示例外部 URL 的可达性、区域合规性及中国大陆网络适用性未说明。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
- MCP Server
JavaMavenNode.js
在项目中运行 npx skills add microsoft/skills，在安装向导中选择 azure-ai-formrecognizer-java。该技能位于 .github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-formrecognizer-java/。Java 项目可加入 com.azure:azure-ai-documentintelligence；若使用 DefaultAzureCredential，再加入 com.azure:azure-identity。源文档示例使用的版本分别为 1.0.0 和 1.14.2，并注明最新 GA 版本为 1.0.7；实现前应核对已安装版本。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/microsoft/skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-ai-formrecognizer-java" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 用 Java Document Intelligence 从 PDF 提取文本和表格
- 用 Java 分析发票并读取字段
安装后，可用类似“用 Java Document Intelligence 从 PDF 提取文本和表格”或“用 Java 分析发票并读取字段”的提示触发。配置 DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT；生产环境使用 DefaultAzureCredential 时配置 AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod。随后根据场景调用 beginAnalyzeDocument、beginClassifyDocument 或管理客户端的模型操作。源文档未提供独立的运行脚本或完整项目模板。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖文件和 URL 分析、预构建模型、自定义模型与文档分类。
- 同时提供 API Key、DefaultAzureCredential、同步客户端和异步客户端示例。
- 包含从 azure-ai-formrecognizer 到 azure-ai-documentintelligence 的迁移对照表。
- 提供错误处理、模型管理和分析选项等较完整的 Java API 模式。
- 依赖 Azure 文档智能资源、端点和相应身份验证配置。
- 实现前需要查询 microsoft-docs MCP 以确认当前 API 参数。
- 源文档没有给出独立测试套件、性能数据或成本信息。
- 部分旧模型已在 API 版本 2024-11-30 中退役，旧项目可能需要迁移。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Azure 文档智能 Java 技能 本页 ✓ Microsoft · 官方 | 46 · 谨慎使用 | ★ 2.7k | 3 个月前 | MIT |
| Azure 文档智能 .NET 技能 ✓ Microsoft · 官方 | 45 · 不推荐 | ★ 2.7k | 3 个月前 | MIT |
| 文档纯文本提取器 ✓ Anthropic · 官方 | 52 · 谨慎使用 | ★ 425 | 1 个月前 | — |
| Azure AI Vision Java 图像分析技能 ✓ Microsoft · 官方 | 51 · 谨慎使用 | ★ 2.7k | 3 个月前 | MIT |
| Azure 文档智能 TypeScript 技能 ✓ Microsoft · 官方 | 50 · 谨慎使用 | ★ 2.7k | 3 个月前 | MIT |
源文档明确将新版 azure-ai-documentintelligence 与旧版 azure-ai-formrecognizer 作了迁移对照。旧包仅针对 API 版本 2023-07-31；新项目应使用 Document Intelligence 包。退役的 prebuilt-businessCard 和 prebuilt-document 需要继续使用旧包。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
文档展示了使用环境变量读取端点、令牌凭据和 API 密钥，未要求硬编码秘密，且权限范围基本限于文档分析与模型管理；但未透明说明文档会发送至 Azure、未提供敏感身份证件处理或数据保留建议，删除模型示例没有用户确认、回滚或恢复说明，外部 URL/SAS 数据流也缺少安全边界，因此从中等基线扣分。
主 SKILL.md 与 examples.md 覆盖同步、异步、管理、轮询和异常路径，失败时有 HTTP 异常示例；但文档声明最新 GA 为 1.0.7，安装示例却固定为 1.0.0，示例缺少完整依赖/import 上下文，异常、超时、轮询失败和输入边界处理有限，静态证据不足以确认可编译运行，因此限制在 10 分以下。
触发词、Java SDK 受众及发票、收据、ID、布局、自定义模型和分类场景较清晰；但非适用范围、输入格式限制、区域/API 兼容边界和触发排除条件未充分声明，也没有中文使用指导。核心功能依赖 Azure 云端端点，未说明中国大陆网络、区域服务可用性或替代方案，因此扣分。
采用主文档加 references/examples.md 的分层结构，包含安装、认证、环境变量、迁移表、错误处理、模型列表和 MIT 许可证；但缺少技能自身的版本、变更日志、维护责任人和明确更新路径，依赖版本还存在 1.0.7 与 1.0.0 的不一致，限制、FAQ 和故障排查不完整，因此未给高分。
内容直接提供客户端创建、文件/URL 分析、字段提取、表格读取、自定义模型、分类、异步和迁移代码，能覆盖核心编码任务；但代码需要按具体 SDK 版本、imports、权限、资源区域和业务数据保护要求人工核验，静态材料没有证明代表性输出已验证或可直接运行，因此按静态上限给 6 分。
文档包含指向 Azure SDK migration guide 和 Microsoft Learn 的可追溯链接，仓库 README 还显示存在 CI/evaluation 工作流；但没有该技能路径的提交测试套件、编译结果或第三方执行证据，且引用覆盖不完整，静态审查只能给有限可验证性。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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