Claude Code / Codex のスキル作者
microsoft のスキル 29件
microsoft が公開しているスキルのうち、当サイトが収録している 29 件の一覧です。インストール数の合計は 13,623,142、最上位は azure-diagnostics（総合 1 位）。リポジトリの最終更新は 2026年11月7日。
GitHub: github.com/microsoft
インストール数は上流がまでに集計した値です。star はに GitHub から取得しました。
インストール合計はスキルごとの値を足したもので、利用者の数ではありません。インストール数の読み方
この公開元は全体像をまとめた記事があります。Azure を任せる 28 件 → 1 件ずつの解説では出てこない、どれを一緒に入れるかの話が入っています。
この数字は「選ばれた回数」か
リポジトリごとのばらつき| リポジトリ | 収録 | ばらつき | インストール数の幅 | 読み方 |
|---|---|---|---|---|
azure-skills | 28 | 27.3% | 160,146 〜 585,396 | 一部がまとまっている |
playwright-cli | 1 | — | 203,705 〜 203,705 | 単発 |
揃っている組と、個別に選ばれている組が混ざっています。同じ公開元でも塊は 1 つとは限りません。
ばらつきは変動係数（標準偏差 ÷ 平均）です。5% を切るとまとめて入る配布、30% を超えると 1 件ずつ選ばれていると読んでいます。母集団全体の実測はインストール数の読み方にあります。
作り込みの印
収録 29 件のうち| 印 | 件数 | 何が分かるか |
|---|---|---|
| ライセンスの明示 | 29 / 29 | 業務で使えるかを自分で判断できる |
| Codex 向け設定 | 0 / 29 | agents/openai.yaml の同梱。D-040 |
| 評価の同梱 | 0 / 29 | evals/evals.json。動作を自分で確かめられる |
allowed-tools | 1 / 29 | 確認なしで使ってよい道具が宣言されている（制限ではない） |
SKILL.md の大きさは中央 6,632 バイト、同梱ファイルは中央 16 件。印が少ないことは品質が低いことを意味しません。確かめる手数が増えるという意味です。観点は公開元の選び方に書いています。
どの分野に出しているか
当サイトの分類での内訳分野が 1 つに集中している作者は、その領域に絞って作り込んでいることが多く、分散している作者は横断的な道具立てを出していることが多いです。どちらが良いという話ではなく、自分の用途と重なるかで見てください。
ライセンスと更新の状況
ライセンスの内訳
リポジトリに明示されているライセンスです。「明示なし」は「自由に使える」という意味ではありません。業務で使う場合は公開元に確認してください。
更新の状況
アーカイブされたリポジトリはありません。最も新しい更新は 2026年11月7日です。
実用度スコアの「保守性」は、リポジトリの最終更新日からの経過とアーカイブ判定で決まります。更新が止まると順位は下がります。
microsoft のスキル一覧
実用度スコアの高い順| 順位 | 変動 | スキル | 分類 | インストール | 実用度 | star | 最終更新 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ±0 | azure-diagnostics microsoft/azure-skills
公式 Azure の本番障害を、サービス別の手引き 53 件に振り分けて調べさせる | ◎ テスト・デバッグ | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 2 | ▲1 | microsoft-foundry Foundry のエージェントを作って出して測る。23 の下位スキルに振り分ける大きな入口 | ▤ データ・DB | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 4 | ±0 | azure-quotas Azure の上限と使用量を CLI で引く。ARM の型名から上限の名前は推測できない | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 6 | ±0 | azure-prepare Azure へのデプロイ用に、azure.yaml と Bicep/Terraform を作らせる。計画書を先に書かせる型つき | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 7 | ±0 | azure-resource-visualizer 動いている Azure のリソースを読み取って、関係つきの構成図（Mermaid）を起こさせる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 12 | ±0 | azure-reliability Azure Functions と App Service の単一障害点を洗い出して、ゾーン冗長化まで段階的に直させる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 14 | ±0 | azure-upgrade Azure のプランや SKU の乗り換えと、古い Java SDK の書き換えを評価つきで進めさせる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 15 | ±0 | entra-agent-id AI エージェント 1 体ごとに Entra の ID を発行して、監査と権限を個別に切り分けられるようにする | ◉ セキュリティ・監査 | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 21 | ▲1 | azure-kusto Azure Data Explorer を KQL で引く。時間の絞り込みを先に置かせる | ▤ データ・DB | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 35 | ±0 | azure-aigateway Azure API Management を AI の関門にして、トークン上限・キャッシュ・有害入力の遮断を設定させる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 38 | ▼1 | azure-kubernetes AKS のクラスタを設計させる。あとから変えにくい判断を先に決めさせる形 | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 45 | ▲1 | playwright-cli ブラウザを CLI で操作させる。画面写真ではなく要素の一覧で見せるのが既定 | ◎ テスト・デバッグ | 15,007 | 26/11/6 | ||
| 46 | ▼2 | entra-app-registration Entra ID のアプリ登録と OAuth の設定を、参照資料 16 件に分けて案内する | ◉ セキュリティ・監査 | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 56 | ±0 | azure-deploy 準備済みの Azure プロジェクトに対して azd up や terraform apply を実行させ、失敗の復旧まで面倒を見させる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 59 | ±0 | azure-resource-lookup サブスクリプションをまたいで Azure のリソースを数え上げさせる。宙に浮いた資源やタグ漏れの洗い出しつき | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 60 | ±0 | azure-cloud-migrate AWS・Heroku・GCP・Kubernetes から Azure への移行を、評価書を先に作らせてから変換させる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 72 | ±0 | azure-compliance azqr で Azure の構成を点検させ、Key Vault の期限切れを先に見つけさせる | ◉ セキュリティ・監査 | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 82 | ▼1 | azure-storage Azure のストレージを使い分けさせる。階層と冗長の選択肢を対応表で持っている | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 94 | ▼1 | azure-validate デプロイの前に構成と権限を点検させる。検証を通したことにして先へ進む抜け道を塞いである | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 95 | ±0 | azure-messaging Event Hubs と Service Bus の SDK の不具合を切り分けさせる。手引きは別スキルの中にある | ◎ テスト・デバッグ | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 101 | ▲2 | appinsights-instrumentation Application Insights の計測の型を参照資料として引かせる。組み込む作業そのものは別スキル | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 103 | ▲2 | azure-ai 検索・音声・OpenAI・文書解析の 4 つから適切な Azure のサービスを選ばせ、SDK の手引きへ送る | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 113 | ▲3 | azure-enterprise-infra-planner 企業向けの Azure 基盤を設計させ、Bicep か Terraform まで書かせる。7 段の関門つきで、承認とセキュリティ点検を通らないと先へ進まない | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 122 | ▲5 | azure-app-onboard-prereq Azure に載せる前に、手元のアプリのコードが載せられる状態かを読むだけで点検させる。ビルド・中身の欠け・載せ方の 3 つの軸で部品ごとに合否を付け、何が止めているかを出す | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 178 | ▲8 | azure-compute Azure の仮想マシンの選定・見積もり・作成を、4 つの流れに振り分けて進めさせる。候補を 2〜3 案と時間あたりの料金で出し、作るときは決めたことを一覧で見せて承認を待つ | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 183 | ▲6 | airunway-aks-setup 空の AKS クラスターに AI のモデルを載せて、推論の窓口が動くところまで 6 段で進めさせる。GPU を調べて、載るモデルの大きさと推論の仕組みを選ぶ。入れる前に毎回確認を取る | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 231 | ▲13 | python-appservice-deploy Python の Web アプリ（Flask・Django・FastAPI）を、Azure App Service の Linux に配置させる。無ければリソースグループ・プラン・アプリを作り、起動の命令を設定して送る。配置の後の動作確認は「しない」と決めている | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 271 | ▲10 | azure-app-onboard アプリの構想や手元のコードから、Azure で動く状態まで一気通貫で運ばせる。点検・設計と見積もり・IaC の生成・デプロイの 4 段を 10 の手順で進め、ファイルを作る前とデプロイの前に、別々の承認を取らせる | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 | ||
| 520 | — | azure-cost
公開元が配布をやめたため、いまは入れられません。 | ☁ インフラ・クラウド | 1,623 | 26/11/7 |
「順位」はこの作者の中ではなく収録全体での総合順位です。インストール数の出典は Skillselion （skills.sh のレジストリ由来）。star 数・最終更新日は GitHub。
このページは公開されている数値を集計したものです。当サイトはこの作者や各スキルの安全性を保証していませんし、推奨も非推奨もしていません。導入前に各スキルのページの解析結果と、GitHub 上の SKILL.md の原文を確認してください。