azure-documentdb skill
✓ ResmiAzure DocumentDB geliştirme süreçleri için sorun giderme, mimari, güvenlik ve MongoDB API entegrasyonu dahil olmak üzere uzman rehberliği sağlar.
- GitHub yıldızları
- 811
- Dosyalar
- 1
- Son commit
- 9 Kas 2026
- Lisans
- CC-BY-4.0
- İzin verilen araçlar
- —
azure-documentdb skill ne işe yarar?
azure-documentdb bir agent skill'dir. Azure DocumentDB geliştirme süreçleri için sorun giderme, mimari, güvenlik ve MongoDB API entegrasyonu dahil olmak üzere uzman rehberliği sağlar.
Özet, skill'in SKILL.md dosyasından oluşturuldu.
azure-documentdb skilli hakkında
Azure DocumentDB ile çalışan geliştiriciler; veritabanı yönetimi, mimari ve kodlama konularında özelleşmiş teknik rehberliğe erişebilirler. Bu yetenek; sorgu performansını sorun giderme, müşteri tarafından yönetilen şifreleme anahtarları ile güvenliği yönetme ve yüksek kullanılabilirlik replikasyonu yapılandırma gibi karmaşık görevlerde yardımcı olur. MongoDB API entegrasyonlarını uygulaması, sharding stratejilerini yönetmesi veya Bicep ve Terraform kullanarak altyapı dağıtması gereken mühendisler için tasarlanmıştır.
Bir agent, kullanıcı vektör arama, RAG iş yükleri veya MongoDB'den geçiş konularında yardıma ihtiyaç duyduğunda bu yeteneği yüklemelidir. Bu yetenek, güncel teknik ayrıntılar sağlamak için mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch veya fetch_webpage aracılığıyla dokümantasyon çekmek için ağ erişimine dayanır. Uyumlu ve verimli bir veritabanı tasarımı sağlamak amacıyla doküman batch boyutları ve depolama katmanı kısıtlamaları gibi hizmet limitleri hakkında spesifik bilgiler sunar. Bu araç özellikle Azure DocumentDB içindir; Cosmos DB, Azure SQL veya Azure Table Storage için kullanılmamalıdır.
Bir agent bununla neler yapabilir
- 1Veritabanı bağlantısını ve performansını sorun gidermeVeritabanı geçişleri sırasında sorgu performansı sorunlarını veya ağ bağlantı hatalarını teşhis edin.
- 2MongoDB'den DocumentDB'ye geçişleri planlamaGeçiş hazırlığını değerlendirin ve MongoDB iş yüklerini taşımak için en iyi bağlantı senaryolarını seçin.
- 3Yapay zeka agentları için vektör arama uygulamaPython, Go veya TypeScript kullanarak yapay zeka agentları oluşturmak için en uygun vektör indeksini ve benzerlik algoritmalarını seçin.
- 4Veritabanı kümelerini güvenli hale getirmeVeritabanı erişimini korumak için güvenlik duvarı kurallarını, RBAC ve özel bağlantıları (private links) yapılandırın.
Skill'in SKILL.md dosyasından yazılmıştır. Her kullanım durumu oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
azure-documentdb skill nasıl kurulur
Her komut, skill klasörünü istemcinin skills dizinine kopyalar. Yüklemek için istemciyi yeniden başlatın veya yeni bir oturum başlatın.azure-documentdb skill'ini Claude Code uygulamasına kur
~/.claude/skills/azure-documentdb/SKILL.md
$ npx degit MicrosoftDocs/Agent-Skills/skills/azure-documentdb ~/.claude/skills/azure-documentdbazure-documentdb skill'ini Claude Code (project) uygulamasına kur
.claude/skills/azure-documentdb/SKILL.md
$ npx degit MicrosoftDocs/Agent-Skills/skills/azure-documentdb .claude/skills/azure-documentdbazure-documentdb skill'ini Codex uygulamasına kur
~/.agents/skills/azure-documentdb/SKILL.md
$ npx degit MicrosoftDocs/Agent-Skills/skills/azure-documentdb ~/.agents/skills/azure-documentdbazure-documentdb skill'ini Gemini CLI uygulamasına kur
~/.gemini/skills/azure-documentdb/SKILL.md
$ npx degit MicrosoftDocs/Agent-Skills/skills/azure-documentdb ~/.gemini/skills/azure-documentdbazure-documentdb skill'ini Claude.ai uygulamasına kur
npx degit MicrosoftDocs/Agent-Skills/skills/azure-documentdb azure-documentdb && zip -r azure-documentdb.zip azure-documentdb # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → azure-documentdb.zip
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 15 Kas 2026Tam rapor →Henüz doğrulanmadı. Bir skill için 80 puan, ciddi bulgu olmaması ve kontrol için yeterli veri gerekir. Kontroller nasıl çalışır · Daha fazla puan için nelerin düzeltileceği
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirmicrosoftdocs/agent-skills/skills/azure-documentdb is public and reachablegithub.com/microsoftdocs/agent-skills/tree/HEAD/skills/azure ↗Geçti
- Açık kaynak lisansı (OSI)CC-BY-4.0 is not OSI-approvedspdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html ↗Bulgu
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit 2026-11-09github.com/microsoftdocs/agent-skills/commits ↗Geçti
- Betiklerde indir-çalıştır veya kimlik bilgisi hırsızlığı yokNo scripts in the skill folderGeçti
- SKILL.md içinde gizli talimat yokNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/microsoftdocs/agent-skills/blob/HEAD/skills/azure ↗Geçti
- Önceden izin verilen araçlar sınırlıNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/microsoftdocs/agent-skills/blob/HEAD/skills/azure ↗Geçti
- SKILL.md, Agent Skills biçimine uyuyorValid name and description; says when to use it; 162 linesgithub.com/microsoftdocs/agent-skills/blob/HEAD/skills/azure ↗Geçti
SKILL.md
GitHub'da görüntüleAzure DocumentDB Skill
This skill provides expert guidance for Azure DocumentDB. Covers troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, 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), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools 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_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Troubleshooting | L37-L45 | Diagnosing and fixing DocumentDB issues: query performance, CMK encryption, replication, and common connectivity/network errors including migration-related problems. |
| Best Practices | L46-L56 | Best practices for DocumentDB indexing, query optimization, background indexing safety, and designing high-availability, cross-region replicated deployments. |
| Decision Making | L57-L72 | Guides for choosing between DocumentDB and MongoDB services, planning migrations and connectivity, cross-region failover, and selecting optimal vector index/search algorithms across languages. |
| Architecture & Design Patterns | L73-L82 | Patterns for scaling, HA/DR, sharding, multi‑cloud setups, and building Go/TypeScript AI agents (including autonomous travel) on Azure DocumentDB. |
| Limits & Quotas | L83-L96 | Limits, quotas, and configuration constraints for DocumentDB: compute/storage tiers, free tier caps, SSD performance, indexing/text index limits, document/batch sizes, diagnostics, and feature availability. |
| Security | L97-L108 | Securing DocumentDB: encryption at rest and with customer keys, firewall and RBAC setup, Private Link and public access control, native user management, and cluster security best practices. |
| Configuration | L109-L131 | Configuring DocumentDB features: indexing, search (BM25, vector, fuzzy, full-text, geo), MongoDB compatibility, HA/replicas, scaling, transactions, monitoring, alerts, backups, and MCP toolkit. |
| Integrations & Coding Patterns | L132-L155 | Patterns and code samples for integrating Azure DocumentDB with languages, frameworks, vector search/RAG tools, migrations (Mongo/Cassandra), and external services like Databricks and OpenAI. |
| Deployment | L156-L162 | Guides for deploying and managing DocumentDB clusters: local dev to Azure, backup/restore, version upgrades, and IaC deployment with Bicep and Terraform. |
Troubleshooting
| Topic | URL |
|---|---|
| Troubleshoot CMK encryption issues in Azure DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/how-to-database-encryption-troubleshoot |
| Diagnose query performance using explain() in DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/how-to-read-explain-output |
| Troubleshoot common Azure DocumentDB errors and connectivity | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/troubleshoot-common-issues |
| Troubleshoot network connectivity for DocumentDB migrations | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/troubleshoot-connectivity |
| Troubleshoot Azure DocumentDB replication issues | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/troubleshoot-replication |
Best Practices
| Topic | URL |
|---|---|
| Use background indexing safely in Azure DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/background-indexing |
| Apply cross-region replication best practices in DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/cross-region-replication |
| Implement HA and cross-region replication best practices | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/high-availability-replication-best-practices |
| Apply indexing best practices for Azure DocumentDB collections | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/how-to-create-indexes |
| Explore practical indexing scenarios in Azure DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/how-to-index |
| Safely migrate from non-ordered to ordered indexes in DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/how-to-migrate-ordered-indexes |
| Optimize Azure DocumentDB queries with Index Advisor | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/index-advisor |
Decision Making
Architecture & Design Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Apply autoscale behavior for Azure DocumentDB workloads | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/autoscale |
| Design multi-cloud architectures with Azure DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/multi-cloud |
| Design sharding strategy for Azure DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/partitioning |
| Implement Go-based AI agents with DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/quickstart-agent-go |
| Build TypeScript AI agents with DocumentDB vector search | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/quickstart-agent-nodejs |
| Design an autonomous travel agent with DocumentDB | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/tutorial-ai-agent |
Limits & Quotas
Security
Configuration
Integrations & Coding Patterns
Deployment
| Topic | URL |
|---|---|
| Develop locally with DocumentDB and deploy to Azure | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/development-loop |
| Upgrade Azure DocumentDB clusters to newer MongoDB versions | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/how-to-upgrade-cluster |
| Deploy Azure DocumentDB clusters with Bicep | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/quickstart-bicep |
| Deploy Azure DocumentDB clusters using Terraform | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/quickstart-terraform |
Bu becerideki dosyalar
1azure-documentdb skill soruları
azure-documentdb skill'ini Claude Code uygulamasına nasıl kurarım?
npx degit MicrosoftDocs/Agent-Skills/skills/azure-documentdb ~/.claude/skills/azure-documentdb komutunu çalıştırın. Claude Code, skill'leri ~/.claude/skills (tüm projeler) veya .claude/skills (tek proje) konumundan yükler ve açıklaması görevle eşleştiğinde skill'i kullanır.
azure-documentdb skill'ini hangi istemciler kullanabilir?
Agent Skills biçimini okuyan her istemci: Claude Code, Codex, Gemini CLI ve claude.ai (ZIP olarak yükleyin). Skill içindeki betikler yalnızca istemcinin kod çalıştırmaya izin verdiği yerlerde çalışır.
Bu SKILL hangi konuları kapsıyor?
Bu yetenek; sorun giderme, en iyi uygulamalar, karar verme, mimari, tasarım desenleri, limitler, kotalar, güvenlik, yapılandırma, entegrasyonlar ve dağıtım konularını kapsar.
Bu yeteneği Azure Cosmos DB için kullanabilir miyim?
Hayır, bu yetenek özel olarak Azure DocumentDB içindir; Azure Cosmos DB için azure-cosmos-db yeteneğini kullanmalısınız.
DocumentDB'de sorgu performansını nasıl sorun giderebilirim?
DocumentDB'de explain() fonksiyonunu kullanarak sorgu performansını teşhis edebilirsiniz.