用途：为智能体提供 Azure Lab Services 开发与运维的专家级指导，覆盖故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式、部署等类别。
主要能力：按分类索引定位内容，含 Troubleshooting（VM 访问、连接、部署、实验室创建问题及重新部署或重置映像）、Best Practices（实验室计划治理、自定义映像、嵌套虚拟化、Linux 图形 RDP、Windows 模板准备）、Decision Making（实验室类型选择、迁移规划、成本估算、GPU 规格、培训与黑客松场景）、Architecture & Design Patterns（核心架构、受支持网络拓扑、可靠性设计）、Limits & Quotas（VM 容量与核心配额、用量查看、配额提升、自动删除时间线）、Security（RBAC、实验室创建者/所有者、Azure Policy、防火墙与公共 IP、密码管理）、Configuration（实验室计划、区域、映像、网络、VM 模板、计划、GPU、用户访问）、Integrations & Coding Patterns（Canvas 与 Teams 集成、Bicep/PowerShell/Python 自动化、VNet 连接、X2Go 远程访问）、Deployment（Windows/Linux 映像导入、快速创建发布、账户迁移到实验室计划）。
使用方式：智能体优先用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch 并在查询串加 from=learn-agent-skill 获取 Markdown；回退用 fetch_webpage 加 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown。分类带行范围（如 L37-L44）时用 read_file 读取指定行；带文件链接时读取对应引用文件。需网络访问。若 metadata.generated_at 超过 3 个月，建议用户拉取仓库最新版本；缺少 mcp_microsoftdocs 工具时建议按安装指南安装。
限制：文档抓取依赖网络与上述工具；未提供具体命令、收费与价格信息，相关内容暂未提供。