用途
Azure Well-Architected 技能用于在 Azure 上设计、评估和优化工作负载时提供专家级指导。它围绕 Azure Well-Architected 框架（WAF）组织内容，帮助用户对照成本优化、卓越运营、性能效率、可靠性和安全性等支柱审查架构、识别差距并获取改进建议。
主要能力
该技能覆盖以下内容类别：
- 设计评审清单：用于审查 Azure 工作负载在成本、运营、性能、可靠性和安全性方面是否符合最佳实践并识别差距的清单。
- 建议：针对成本、可靠性、性能、安全性和卓越运营的最佳实践指导，包括优化、监控、自动化和可持续云运营。
- 设计原则：高层级 Azure 设计指导，涵盖成本、性能、可靠性、安全/零信任、可持续性、卓越运营、容量韧性，以及 AI、HPC 和 SaaS 工作负载的模式。
- 权衡取舍：在 Azure 架构中权衡成本、可靠性、性能、安全性和运营的指导，包括区域/可用区选择和跨支柱设计决策。
- 服务指南：针对核心服务（计算、网络、存储、数据和集成）的 Azure Well-Architected 与 WAF 最佳实践，用于设计、配置和运营，以实现可靠性、安全性和性能。
- 工作负载模式：Azure 上 AI、HPC、任务关键型、SaaS 和可持续工作负载的设计模式、参考架构和端到端指导，包括平台、数据、运营、安全和治理。
- 评估问题：引导式评估和成熟度模型，用于对照 WAF 支柱（成本、可靠性、安全性、性能和运营）评估 AI、SaaS、AVD、AVS 及其他 Azure 工作负载。
使用方式
该技能结合本地快速参考内容与远程文档获取能力。代理应使用分类索引定位相关章节：对于带行范围的类别（如 L35-L120），使用 read_file 读取指定行；对于带文件链接的类别（如 security.md），对链接的参考文件使用 read_file。
该技能需要网络访问以获取文档内容：
- 首选：使用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch，查询字符串为 from=learn-agent-skill，返回 Markdown。
- 回退：使用 fetch_webpage，查询字符串为 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown，返回 Markdown。
若 metadata.generated_at 超过 3 个月，建议用户从仓库拉取最新版本。若 mcp_microsoftdocs 工具不可用，建议用户安装。
适用场景
适用于需要依据 Azure Well-Architected 框架进行架构设计评审、成本优化、性能调优、可靠性设计、安全加固和运营改进的场景，也适用于 AI、HPC、任务关键型、SaaS 和可持续工作负载的架构指导与成熟度评估。
限制
该技能依赖网络访问以获取远程文档内容；若相关工具不可用，需按指引安装或使用回退方案。内容时效性受 metadata.generated_at 影响，超过 3 个月建议拉取最新版本。具体功能、收费、价格、平台、效果或使用步骤以官方资料为准，本介绍未提供的信息暂未提供。