Azure Microsoft Discovery 開発
Azure Microsoft Discoveryの開発において、トラブルシューティングからデプロイまで、幅広い専門知識を提供するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Expert knowledge for Azure Microsoft Discovery development including troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. Use when configuring Discovery workspaces, supercomputers, tools/agents, Kusto queries, or REST-based job submissions, and other Azure Microsoft Discovery related development tasks.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Azure Microsoft Discoveryの開発において、トラブルシューティングからデプロイまで、幅広い専門知識を提供するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o azure-microsoft-discovery.zip https://jpskill.com/download/5733.zip && unzip -o azure-microsoft-discovery.zip && rm azure-microsoft-discovery.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5733.zip -OutFile "$d\azure-microsoft-discovery.zip"; Expand-Archive "$d\azure-microsoft-discovery.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\azure-microsoft-discovery.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
azure-microsoft-discovery.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
azure-microsoft-discoveryフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Azure Microsoft Discovery スキル
このスキルは、Azure Microsoft Discovery に関する専門的なガイダンスを提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイメントを網羅しています。ローカルのクイックリファレンスコンテンツとリモートドキュメント取得機能を組み合わせています。
このスキルの使用方法
エージェントにとって重要: 関連するセクションを見つけるには、以下のカテゴリインデックスを使用してください。行範囲が指定されているカテゴリ(例:
L35-L120)の場合は、指定された行でread_fileを使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ(例:[security.md](security.md))の場合は、リンクされた参照ファイルでread_fileを使用してください。
エージェントにとって重要:
metadata.generated_atが3か月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンをプルするようにユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocsツールが利用できない場合は、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド
このスキルは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスを必要とします。
- 推奨: クエリ文字列
from=learn-agent-skillを指定してmcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchを使用してください。Markdown を返します。 - フォールバック: クエリ文字列
from=learn-agent-skill&accept=text/markdownを指定してfetch_webpageを使用してください。Markdown を返します。
カテゴリインデックス
| カテゴリ | 行 | 説明 |
|---|---|---|
| トラブルシューティング | L37-L41 | Discovery Engine のタスク実行失敗の診断と解決。一般的なエラーパターン、構成の問題、タスク実行の問題をデバッグして修正する手順を含みます。 |
| ベストプラクティス | L42-L49 | Discovery プロジェクトの構造化、Discovery Engine を使用した調査の実行、ツール/コンピューティング使用量の計画、Microsoft Discovery における責任ある AI とガバナンスの適用に関するベストプラクティス。 |
| 意思決定 | L50-L60 | 最適なコストとアーキテクチャの決定のために、モデル、エージェントタイプ、レジストリ、課金オプションの選択、および Discovery v1 から v2 への構成の計画/移行に関するガイダンス。 |
| アーキテクチャと設計パターン | L61-L65 | Microsoft Discovery における高度な調査ワークフロー。複雑な検索戦略、相関技術、および大量の発見されたデータを分析およびトリアージするためのパターンを含みます。 |
| 制限とクォータ | L66-L71 | Azure クォータ/予約を使用した Discovery 容量の計画と、Microsoft Discovery リソースに必要な命名規則の適用。 |
| セキュリティ | L72-L83 | Discovery のセキュリティ構成: 保存時の暗号化、顧客管理キー、マネージド ID、RBAC、ネットワーク/プライベートアクセス、および監査ログの有効化/エクスポート。 |
| 構成 | L84-L105 | データ処理、インデックス作成、オーケストレーション、および調査ライフサイクルのための Discovery ワークスペース、スーパーコンピューター、ストレージ、ツール、エージェント、およびログクエリ (Kusto/Log Analytics) の構成。 |
| 統合とコーディングパターン | L106-L113 | ツール/モデルを Discovery ワークフローに統合するためのパターンと API、Docker を使用したツールのコンテナ化、アクションスクリプトの作成、および REST を介したスーパーコンピュータージョブの送信/監視。 |
| デプロイメント | L114-L120 | Microsoft Discovery のデプロイ: セキュアなスタック設定、REST を介したスーパーコンピューターインフラのプロビジョニング、ツールの登録、および Azure Container Registry へのツールイメージの公開。 |
トラブルシューティング
| トピック | URL |
|---|---|
| Discovery Engine でのタスク実行の問題のトラブルシューティング | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-debug-task-execution |
ベストプラクティス
| トピック | URL |
|---|---|
| Microsoft Discovery でプロジェクトと調査を整理する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-projects-investigations |
| Microsoft Discovery で責任ある AI の実践を適用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-responsible-ai |
| Discovery Engine で基本的な調査パターンを適用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-trust-basic-investigation-patterns |
| Discovery ツールの機能とコンピューティングを計画する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-plan-tool-requirements |
意思決定
| トピック | URL |
|---|---|
| Discovery 用の Azure Container Registry を選択して構成する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-azure-container-registry |
| Discovery でプロンプトエージェントとワークフローエージェントのどちらかを選択する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-discovery-agent-types |
| Microsoft Discovery の課金と課金対象操作を理解する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-discovery-billing |
| Microsoft Discovery v1 から v2 への移行を計画する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-v1-to-v2-transition-guide |
| Discovery v2 に移行する前に v1 構成を収集する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-collect-v1-configurations |
| v2 で Microsoft Discovery リソースを再作成する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-recreate-v2-resources |
| Microsoft Discovery エージェント用の OpenAI モデルを選択する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-select-models-for-agents |
アーキテクチャと設計パターン
| トピック | URL |
|---|---|
| Microsoft Discovery で高度な調査パターンを使用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-advanced-investigation-patterns |
制限とクォータ
| トピック | URL |
|---|---|
| Discovery 用の Azure クォータと予約を計画する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-quota-reservation |
| Microsoft Discovery リソースの命名規則を適用する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-resource-naming |
セキュリティ
| トピック | URL |
|---|---|
| Microsoft Discovery で保存時のデータ暗号化を管理する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-dat |
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Azure Microsoft Discovery Skill
This skill provides expert guidance for Azure Microsoft Discovery. Covers troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.
How to Use This Skill
IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g.,
L35-L120), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools are not available, suggest the user install it: Installation Guide
This skill requires network access to fetch documentation content:
- Preferred: Use
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Troubleshooting | L37-L41 | Diagnosing and resolving Discovery Engine task execution failures, including common error patterns, configuration issues, and steps to debug and fix task run problems. |
| Best Practices | L42-L49 | Best practices for structuring Discovery projects, running investigations with Discovery Engine, planning tool/compute usage, and applying responsible AI and governance in Microsoft Discovery |
| Decision Making | L50-L60 | Guidance on choosing models, agent types, registries, billing options, and planning/migrating configurations from Discovery v1 to v2 for optimal cost and architecture decisions |
| Architecture & Design Patterns | L61-L65 | Advanced investigation workflows in Microsoft Discovery, including complex search strategies, correlation techniques, and patterns for analyzing and triaging large sets of discovered data. |
| Limits & Quotas | L66-L71 | Planning Discovery capacity with Azure quotas/reservations and applying required naming conventions for Microsoft Discovery resources |
| Security | L72-L83 | Security configuration for Discovery: encryption at rest, customer-managed keys, managed identities, RBAC, network/private access, and enabling/exporting audit logs. |
| Configuration | L84-L105 | Configuring Discovery workspaces, supercomputers, storage, tools, agents, and log queries (Kusto/Log Analytics) for data handling, indexing, orchestration, and investigation lifecycle. |
| Integrations & Coding Patterns | L106-L113 | Patterns and APIs for integrating tools/models into Discovery workflows, containerizing tools with Docker, writing action scripts, and submitting/monitoring Supercomputer jobs via REST |
| Deployment | L114-L120 | Deploying Microsoft Discovery: secure stack setup, provisioning supercomputer infra via REST, registering tools, and publishing tool images to Azure Container Registry. |
Troubleshooting
| Topic | URL |
|---|---|
| Troubleshoot task execution issues in Discovery Engine | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-debug-task-execution |
Best Practices
| Topic | URL |
|---|---|
| Organize projects and investigations in Microsoft Discovery | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-projects-investigations |
| Apply responsible AI practices in Microsoft Discovery | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-responsible-ai |
| Apply basic investigation patterns with Discovery Engine | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-trust-basic-investigation-patterns |
| Plan tool functionality and compute for Discovery tools | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-plan-tool-requirements |
Decision Making
Architecture & Design Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Use advanced investigation patterns in Microsoft Discovery | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-advanced-investigation-patterns |
Limits & Quotas
| Topic | URL |
|---|---|
| Plan Azure quotas and reservations for Discovery | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-quota-reservation |
| Apply Microsoft Discovery resource naming rules | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-resource-naming |
Security
Configuration
Integrations & Coding Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Integrate tools and models into Microsoft Discovery workflows | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/concept-tools-model-integration |
| Create Dockerfiles to containerize Discovery tools | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-create-tool-docker-file |
| Submit and monitor Discovery Supercomputer jobs with REST APIs | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-run-jobs-supercomputer-rest-api |
| Implement action scripts for Discovery action-based tools | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-write-tool-action-scripts |
Deployment
| Topic | URL |
|---|---|
| Deploy a fully network-hardened Microsoft Discovery stack | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-deploy-network-hardened-stack |
| Deploy and register tools to Microsoft Discovery | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-deploy-tool-to-discovery |
| Provision Discovery Supercomputer infrastructure via REST API | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-manage-supercomputers-rest-api |
| Publish Discovery tool images to Azure Container Registry | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/how-to-publish-tool-to-acr |