airunway-aks-setup
在 AKS 上设置 AI Runway 的技能——从裸集群到运行模型。覆盖集群验证、控制器安装、GPU 评估、提供商设置和首次模型部署。帮助用户在 AKS 集群上快速部署 AI 推理环境，支持 KAITO、vLLM 等多种模型服务框架。
核心思想
关键理念 & 方法论
作者的设计原则、与同类项目的差异化定位、关键工作流的简要介绍。文中提到的技能名称会自动链接到对应技能页。
核心理念
Azure 工作不仅是编码问题，更是决策问题：哪个服务适配这个应用、部署前需要验证什么、哪些工具应该运行、有哪些防护栏。本技能集的核心哲学是打包 Azure 专业知识为可执行的 Agent 技能，让 AI Agent 能做真正的 Azure 工作而非给出泛泛的云建议。
与同类项目的差异化定位
- 非提示词包：不是静态的提示词集合，而是包含决策树、工作流和指令的可执行技能。
- 三层架构：Skills（大脑，教 Agent 怎么做）→ MCP Server（双手，提供 200+ 工具）→ 插件（对齐指导层和执行层）。
- 多宿主支持：同一套 Azure 能力可在 GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、Codex CLI 等多个环境中使用。
- 端到端覆盖：从"我有一个应用想法"到"应用在 Azure 上运行"的完整流程。
主要子模块/关键技能
- 基础设施与部署管线：/azure-app-onboard（端到端上云编排）、/azure-prepare（azd IaC 生成）、/azure-validate（部署前验证）、/azure-deploy（部署执行）、/azure-enterprise-infra-planner（企业级架构设计）
- AI 与模型管理：/microsoft-foundry（Foundry 全生命周期）、/deploy-model（模型部署路由）、/finetuning（SFT/DPO/RFT 微调）
- 运维与优化：/azure-diagnostics（生产问题排查）、/azure-cost（成本管理）、/azure-reliability（可靠性评估与提升）、/azure-upgrade（计划/SKU 升级）
- 合规与安全：/azure-compliance（合规扫描）、/entra-app-registration（身份注册）、/entra-agent-id（Agent 身份管理）
- 跨云与迁移：/azure-cloud-migrate（跨云迁移）、/azure-kubernetes（AKS 管理）
- 数据与消息：/azure-storage、/azure-kusto、/azure-messaging、/azure-ai
使用建议与典型工作流
- 从想法到部署：/azure-app-onboard → /azure-app-onboard-prereq → /azure-app-onboard (prepare → scaffold → deploy)
- azd 标准工作流：/azure-prepare → /azure-validate → /azure-deploy
- AI Agent 开发：/microsoft-foundry (project/create → models/deploy-model → create → deploy → invoke → observe)
- 可靠性优化：/azure-reliability (评估 → 修复 CLI/IaC → 重新评估)
- 成本优化：/azure-cost (分析 → 发现孤岛 → 优化建议)