用途：为 Azure Databricks 开发提供专家级指导，涵盖故障排查、最佳实践、架构与设计决策、配额与限制、安全、配置、集成与编码模式以及部署，适合智能体在开发、运维与架构评估场景中检索参考。
主要能力：内容按类别索引组织，分为故障排查、最佳实践、决策制定、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式、部署等分区。故障排查覆盖 Spark/SQL 错误、连接器与 Lakeflow 管道、模型服务与 AI Runtime、CLI/IDE/Git 问题以及监控调试工具；其他分区涉及成本、治理、性能、流处理、AI/ML/RAG、Lakehouse 设计、Unity Catalog、DR/HA、网络、存储、MLOps、特性存储、发布部署等。部分类别以行范围形式给出，可用 read_file 读取指定行；部分类别提供独立参考文件链接，如 decision-making.md、security.md 等。
使用方式：需使用类别索引定位相关章节；对带行范围的类别使用 read_file 读取指定行，对带文件链接的类别对链接文件使用 read_file。该技能需要网络访问以抓取文档内容：首选使用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch，查询串为 from=learn-agent-skill，返回 Markdown；备用方案为 fetch_webpage，查询串为 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown。若 metadata.generated_at 超过 3 个月，建议从仓库拉取最新版本；若不具备 mcp_microsoftdocs 工具，建议安装。
适用场景：Azure Databricks 的开发调试、架构与成本决策、安全与合规配置、连接器与管道排错、部署与运维等。
限制：内容依赖远程文档抓取，离线不可用；部分内容定位依赖行范围或文件链接；具体收费、价格与平台细节暂未提供。