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Agent Skill · 云服务

azure-data-science-vm(Azure 数据 science VM)

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

azure-data-science-vm 是云服务类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在云服务类的 479 个 Skill 里排第 332。

总安装 840周安装 34GitHub Stars 521下载 264核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:azure-data-science-vm(Azure 数据 science VM)
来源仓库:https://github.com/microsoftdocs/agent-skills
仓库路径:skills/azure-data-science-vm
安装命令:
npx skills add https://github.com/microsoftdocs/agent-skills --skill azure-data-science-vm
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/microsoftdocs/agent-skills --skill azure-data-science-vm

这个 Skill 是做什么的

云服务类 Skill 对接各家云平台的接口,用来查询资源、估算成本和执行变更。

为 Azure 数据科学虚拟机提供预装工具链配置指南。适用于机器学习实验、模型训练与可视化分析环境搭建。内置 Jupyter、TensorFlow 与 RStudio 等主流框架支持。Agent 应按分类索引定位 troubleshooting 或 deployment 章节。

建议定期更新系统补丁并保持 CUDA 驱动版本兼容。

来源仓库内路径:skills/azure-data-science-vm

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/microsoftdocs/agent-skills --skill azure-data-…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

azure-data-science-vm 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/microsoftdocs/agent-skills --skill azure-data-science-vm。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

azure-data-science-vm 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

azure-data-science-vm 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

azure-data-science-vm 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

azure-data-science-vm 用的人多吗?

公开数据是累计安装 840 次,近一周安装 34 次,下载 264 次,GitHub 521 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

azure-data-science-vm 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理云服务类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

云服务类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
azure-deploy

Azure 部署 · Codex、Claude

6,641,856764调用外部服务未明确通过
azure-diagnostics

Azure diagnostics 问题管理 · Codex、Claude

6,575,520764调用外部服务未明确通过
azure-aigateway

Azure aigateway 部署 · Codex、Claude

6,553,272764调用外部服务未明确有提醒
azure-ai

Azure AI 搜索 · Codex、Claude

6,514,128764调用外部服务未明确通过
azure-cloud-migrate

Azure Cloud migrate 部署 · Codex、Claude

6,506,784764调用外部服务未明确有提醒
azure-data-science-vm

Azure 数据 science VM · 本页

840521调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Azure Data Science Virtual Machines Skill

This skill provides expert guidance for Azure Data Science Virtual Machines. Covers troubleshooting, decision making, architecture & design patterns, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.

How to Use This Skill

IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g., L35-L120), use read_file with the specified lines. For categories with file links (e.g., [security.md](security.md)), use read_file on the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If metadata.generated_at is more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. If mcp_microsoftdocs tools are not available, suggest the user install it: Installation Guide

This skill requires network access to fetch documentation content:

  • Preferred: Use mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch with query string from=learn-agent-skill. Returns Markdown.
  • Fallback: Use fetch_webpage with query string from=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.

Category Index

CategoryLinesDescription
TroubleshootingL35-L39Diagnosing and resolving common Azure Data Science VM issues, including VM creation, package/environment errors, Jupyter access, GPU/driver problems, and performance or connectivity failures.
Decision MakingL40-L44Guidance for upgrading Azure Data Science VMs from Ubuntu 18.04 to 20.04, including migration steps, compatibility considerations, and preserving tools/configurations.
Architecture & Design PatternsL45-L50Designing scalable DSVM-based analytics environments, including architecture patterns, shared VM pools, team workflows, and resource management for data science teams.
SecurityL51-L56Managing identities and credentials for Azure DSVMs, including shared identity setup, managed identities, and securing secrets with Azure Key Vault.
ConfigurationL57-L69Details of all preinstalled tools, frameworks, languages, and images on Azure DSVMs, including ML/deep learning, data ingestion, dev/productivity tools, and release/version info.
Integrations & Coding PatternsL70-L74Using MLflow on Azure DSVMs to track experiments, log metrics/artifacts, and integrate runs with Azure Machine Learning for centralized experiment management
DeploymentL75-L79How to deploy Azure Data Science VMs using infrastructure-as-code, including Bicep and ARM templates, parameters, and configuration best practices.

Troubleshooting

Decision Making

Architecture & Design Patterns

Security

Configuration

TopicURL
Use preinstalled ML tools on Azure DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-data-science?view=azureml-api-2
Check deep learning frameworks on Azure DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-deep-learning-frameworks?view=azureml-api-2
Identify development tools available on DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-development?view=azureml-api-2
Use data ingestion tools on Azure DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-ingestion?view=azureml-api-2
Review programming languages preinstalled on DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-languages?view=azureml-api-2
Leverage productivity tools on Azure DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-productivity?view=azureml-api-2
Reference tools installed on Ubuntu DSVMhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-ubuntu-vm?view=azureml-api-2
Review Azure DSVM release changes and versionshttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/release-notes?view=azureml-api-2
Review preinstalled tools on Azure DSVM imageshttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/tools-included?view=azureml-api-2

Integrations & Coding Patterns

Deployment

适合场景

01

Azure 资源规划

02

云服务升级

03

基础设施检查

04

企业云环境自动化

能力概览

能力 1

整理 Azure 服务操作流程

能力 2

提示 CLI/MCP 前置条件

能力 3

辅助云资源检查和规划

能力 4

保留官方服务来源线索

平台分布

Codex

34.84%
按下载量换算92

Claude

31.5%
按下载量换算83

Cursor

16.06%
按下载量换算42

Gemini CLI

8.89%
按下载量换算23

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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