testing-course-samples

스타71,222

포크23,600

업데이트2026년 7월 22일 13:40

Koristite kada se zatraži validacija, testiranje, smoke-test ili pokretanje bilježnica i primjera koda tečaja protiv aktivne Microsoft Foundry / Azure OpenAI konfiguracije. Obuhvaća postavljanje okruženja (.env, az login, pakete), pokretač scripts/validate-notebooks.ps1, tumačenje PASS/FAIL rezultata i koje lekcije zahtijevaju dodatne resurse (Azure AI Search, GitHub MCP, Foundry Local, Playwright).

설치

Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.

SKILL.md

readonly

name

testing-course-samples

description

Koristite kada se zatraži validacija, testiranje, smoke-test ili pokretanje bilježnica i primjera koda tečaja protiv aktivne Microsoft Foundry / Azure OpenAI konfiguracije. Obuhvaća postavljanje okruženja (.env, az login, pakete), pokretač scripts/validate-notebooks.ps1, tumačenje PASS/FAIL rezultata i koje lekcije zahtijevaju dodatne resurse (Azure AI Search, GitHub MCP, Foundry Local, Playwright).

Testiranje Primjera Tečaja

Provjerite rade li bilježnice lekcija i primjeri koda u stvarnoj Microsoft Foundry / Azure OpenAI postavci. Repozitorij sadrži pokretač u scripts/validate-notebooks.ps1 koji izvršava svaku Python bilježnicu bez glave i ispisuje PASS/FAIL matricu.

Kada koristiti

"Provjerite sve bilježnice / primjere u odnosu na moju Azure pretplatu."
"Provedite osnovni test tečaja nakon nadogradnje paketa ili promjene modela."
"Koje lekcije još uvijek prolaze / ne uspijevaju uživo?"

Nemojte koristiti ovo za AI Smoke Test GitHub Akciju (koja provjerava postavljene hostirane agente — pogledajte tests/README.md). Ova vještina izvršava bilježnice lokalno.

Preduvjeti (provjerite prvo)

Python 3.12+ s ovisnostima tečaja: python -m pip install -r requirements.txt plus izvršiteljem: python -m pip install nbconvert ipykernel.
.env u korijenu repozitorija (kopirajte iz .env.example) s barem:
- AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — Foundry endpoint projekta (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
- AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — ne-deprecirana implementacija (npr. gpt-5-mini)
- AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) i AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT za lekcije koje izravno pozivaju Azure OpenAI (Lekcija 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
az login dovršen — primjeri autentificiraju se s AzureCliCredential (Entra ID, bez ključa).
Provjerite postoji li implementacija modela: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

Pokretanje validacije

# Sve Python bilježnice (preskače .NET, .venv, site-packages, prijevode, vještine)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# Jedna lekcija, s duljim vremenom čekanja po ćeliji
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# Samo navedi što bi se izvršilo (bez izvođenja)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# Izričiti interpreter (ako `python` nije u PATH-u, npr. Windows Store alias)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

Skripta zapisuje izvršene kopije, dnevnike po bilježnici, i results.json u $env:TEMP\aiab-nbval i izlazi s brojem neuspjeha.

Privremene greške (ograničenja HTTP 429 na zajedničkoj pretplati, povremeni problem s AzureCliCredential tokenom ili timeout) automatski se ponavljaju (-Retries, zadano 2, s -RetryDelaySeconds odgodom, zadano 20). Ako implementacija modela redovito daje 429, provjerite GlobalStandard TPM kvotu pretplate (az cognitiveservices usage list -l <region>) — povećanje kapaciteta pojedinačne implementacije ne pomaže ako je pretplatnička kvota iscrpljena.

Tumačenje rezultata

PASS — bilježnica je izvršena od početka do kraja bez pogreške ćelije.
FAIL — prikazana je prva linija *Error / *Exception; otvorite odgovarajući log_*.txt u izlaznom direktoriju za puni trag pogreške.
Neuspjeh pojedine bilježnice ograničen je s -Timeout (po ćeliji), pa se ćelija koja čeka na angažman čovjeka prikazuje kao StdinNotImplementedError umjesto da visi.

Lekcije koje trebaju dodatne resurse (očekivano neuspješne bez njih)

Lekcija	Dodatni zahtjev
05 Agentic RAG	Azure AI Search (`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, ključ) — ima alternativni put u memoriji
11 MCP / GitHub	GitHub MCP poslužitelj + PAT
13 memory (cognee)	`cognee` konfiguriran s pružateljem modela
15 browser-use	Instalirani Playwright preglednici (`playwright install`) + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME`
17 lokalni agent	Foundry Local runtime + preuzeti Qwen model (na uređaju, bez oblaka)
`-dotnet-` bilježnice	.NET Interactive kernel (isključeno prema zadanim postavkama; koristi `-IncludeDotnet`)

Izvještavanje nazad

Sažmite kao PASS/FAIL tablicu grupiranu po lekciji. Odvojite stvarne regresije (programske/konfiguracijske greške za popravak) od nedostataka u okruženju (nedostaje Search/Foundry Local/PAT), i navedite neuspješne log_*.txt za svaki stvarni neuspjeh.

Napomena: Ovaj dokument je preveden korištenjem AI prevoditeljskog servisa Co-op Translator. Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati greške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za važne informacije preporuča se profesionalni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakva nesporazumevanja ili pogrešne interpretacije koje proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.