Azure AI Projects Java
帮助 Java 开发者管理 Azure AI Foundry 项目资源。
内容展示了使用环境变量、DefaultAzureCredential和Managed Identity的认证路径，并提示生产环境使用托管身份；但未明确最小权限、用户确认、敏感凭据不输出、数据流、外部写入风险或删除操作的回滚机制，且示例直接输出凭据类型并包含创建、更新、删除资源操作，因此扣分。
技能覆盖安装、认证、多个客户端及错误处理，路径表面上可用；但主文档与示例的环境变量名不一致，版本元数据为1.0.0而依赖为1.0.0-beta.1，客户端集合和API示例不完全一致，缺少针对关键路径的技能专属测试与异常输入反馈，因此静态评估限于5分。
目标用户、Java SDK场景和触发短语较清楚，覆盖连接、数据集、索引、评估等常见任务；但未声明不适用范围、输入输出契约、触发排除条件或中文支持，Azure端点和服务可达性也未说明，因此仅给中等分数。
SKILL.md采用安装、认证、客户端层级、操作、最佳实践和错误处理的分层结构，提供references/examples.md、MIT许可证、作者和版本字段及参考链接；但缺少变更日志、明确维护责任和更新流程，版本不一致、依赖说明不完整且限制和故障排查不足，因此扣分。
示例可为Java开发者提供客户端初始化、连接、部署、数据集和异步调用模板，具有直接参考价值；但若干API、环境变量和客户端示例存在一致性疑点，缺少可验证的完整应用输出、测试结果和替代方案比较，仍需较多人工核对，因此不超过静态上限7分。
文档提供Microsoft Learn、REST API、Azure SDK源码和samples链接，仓库还提供通用CI、评估工作流及测试代码；但给定材料没有证明该技能关键代码已成功执行，也没有该技能专属测试或第三方交叉验证，因此仅给有限可审计证据分数。
- 使用前应以对应版本的官方Java SDK API和示例重新核对客户端名称、方法签名、环境变量及beta版本兼容性。
- 不要在日志中输出凭据或凭据相关信息；对创建、更新和删除数据集或索引的操作实施明确确认、权限限制和可恢复备份。
- Azure服务端点、区域可用性和网络连通性未在材料中说明，中文用户需自行验证目标环境可达性。
它能做什么 & 适用场景
这是 Microsoft Agent Skills 仓库中的一个 Java SDK 技能，面向 Azure AI Foundry 项目管理。它指导编码代理使用 Azure AI Projects SDK 配置项目、认证并创建多个子客户端。技能覆盖连接、数据集、部署、索引、评估器和计划等操作。适合使用 Java 构建 Foundry 项目管理或评估流程的开发者，但 SDK 版本仍为 beta。
指导开发者通过 Maven 引入 com.azure:azure-ai-projects:1.0.0-beta.1，使用 PROJECT_ENDPOINT 和 Azure 凭据创建 AIProjectClientBuilder。它展示如何构建连接、数据集、部署、索引和评估客户端，列出连接与索引，创建或更新 Azure AI Search 索引，并通过 OpenAI 客户端访问评估 API。它还说明分页处理、环境变量配置以及资源不存在和 HTTP 错误的处理方式。
- Java 开发者需要列出 Azure AI Foundry 项目中的连接及其凭据类型时。
- Java 应用需要上传文档并管理 Foundry 数据集时。
- 开发者需要列出、创建或更新 AI Search 索引时。
- 团队需要从 Java 项目运行 AI 模型评估时。
- 生产环境需要使用 DefaultAzureCredential 或托管身份连接 Foundry 项目时。
优缺点一览
- 覆盖 Foundry 项目连接、数据集、部署、索引和评估等多类 Java 操作。
- 提供可复制的 Maven、认证、客户端构建和异常处理示例。
- 说明了分页、环境变量和生产环境凭据使用等实践。
- 依赖版本为 `1.0.0-beta.1`，属于 beta 版本。
- 内容主要围绕 Azure AI Foundry 项目管理，不能代表仓库中其他 Java 或语言技能的能力。
- 提供的材料没有展示该单个技能的专属测试场景或测试结果。
如何安装
将集合安装到代理环境：npx skills add microsoft/skills。在安装向导中选择 azure-ai-projects-java 技能；README 未说明该技能在每种代理中的具体目标目录。Java 项目还需添加 Maven 依赖：com.azure:azure-ai-projects:1.0.0-beta.1。
如何使用
可使用这些触发语句请求代理应用技能：AIProjectClient java、azure ai projects java、Foundry project java、ConnectionsClient、DatasetsClient 或 IndexesClient。配置 PROJECT_ENDPOINT；若使用生产环境中的 DefaultAzureCredential，还需设置 AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod。