SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF azure-openai-to-responses

Перенесите приложения Python из Azure OpenAI Chat Completions в Responses API. Включает миграцию клиента AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI в конечную точку v1, потоковую передачу, инструменты, структурированный вывод, многосессионность, аутентификацию EntraID и проверку совместимости моделей. Ориентировано на Python и конкретно для Azure OpenAI. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: миграции в responses API, перехода от chat completions, openai responses, обновления openai SDK, миграции responses API, перехода от completions к responses, миграции gpt-5, миграции python azure openai, chat completions в responses, AzureOpenAI в клиент OpenAI, обновления python azure openai. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: создания новых приложений с нуля (начните сразу с responses), миграции Node/TypeScript/C#/Java/Go (этот навык только для Python), настройки инфраструктуры Azure (используйте azure-prepare), развертывания моделей (используйте microsoft-foundry).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ilipat ang mga Python app mula sa Azure OpenAI Chat Completions papunt…»

Ilipat ang mga Python app mula sa Azure OpenAI Chat Completions papuntang Responses API. Saklaw nito ang pag-migrate ng AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI client sa v1 endpoint, streaming, tools, structured output, multi-turn, EntraID auth, at mga pagsusuri sa compatibility ng modelo. Nakatuon sa Python, para sa Azure OpenAI. GAMITIN PARA SA: pag-migrate sa responses API, paglipat mula sa chat completions, openai responses, pag-upgrade ng openai SDK, migration sa responses API, paglipat mula completions sa responses, gpt-5 migration, azure openai python migration, chat completions papuntang responses, AzureOpenAI papuntang OpenAI client, python azure openai upgrade. HUWAG GAMITIN PARA SA: paggawa ng mga bagong app mula sa simula (simulan direkta sa responses), Node/TypeScript/C#/Java/Go migrations (Python lang ang kasanayang ito), Azure infrastructure setup (gumamit ng azure-prepare), pag-deploy ng mga modelo (gumamit ng microsoft-foundry).

microsoft/ai-agents-for-beginners Agent Skills автор: microsoft MIT 4 файла тело ≈ 6 780 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Перенесите приложения Python из Azure OpenAI Chat Completions в Responses API.

Как процесс F 29/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py

ИнтеграцияAzureGitHubИнфраструктураИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
29/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6780 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 119, 151, 153, 171, 193, 231): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 29/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6780 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 92, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 948: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.