　　从 18.8 版本开始，Visual Studio 现已内置由 .NET 和 Azure 团队专家打造的 Agent Skill，帮助您更好地自定义智能体工作流，更高效地完成开发任务。Agent Skill 属于可复用能力，能够让您的智能体更加可靠地执行结构化任务。

　　我们了解到，刚开始使用技能时可能会感到困惑，尤其是在选择要使用的技能以及如何应用它们的时候。为简化这一使用体验，我们针对常见的 .NET 和 Azure 场景推出了一组内置技能，让您可以在工作流程中直接使用并从中获益。

　　您可以在工具选择器的 Built-in 类别中找到这些技能。将鼠标悬停在各个技能上，即可查看其说明与路径，也可通过"三点"菜单打开完整技能或其所在文件夹位置。仅当在 Visual Studio 中安装了对应的 .NET 与 Azure 开发工作负载时，这些技能才会显示。

　　目前，内置技能默认处于关闭状态，因此您可以仅查看并启用适合自身任务的技能。我们正在积极评估默认开启这些技能的效果与成本。在 Copilot 过渡至全新的按使用量计费模式的过程中，我们希望确保您消耗的每一个 token 都具备实际意义，并通过控制面板跟踪使用效果。当有证据表明这些技能能够提升智能体的运行表现时，我们将会开启这些技能。

　　如果您想通过现场演示进一步了解 Visual Studio 中的智能体技能和内置技能，请观看围绕该主题的 VS Live Toolbox 主题！

.NET Skills

　　dotnet/skills 项目提供各类技能，可助力智能体更好地完成工作。无论您正在开发何种类型的 .NET 应用程序，从搭建新应用程序框架、新增功能，到诊断现有应用程序的问题，不管您使用的是 ASP.NET Core、MAUI，还是开发基于人工智能的应用，这些工具都能为您提供支持。

　　我们随 Visual Studio 一同，首次为您提供 dotnet‑webapi 与analyzing‑dotnet‑performance 技能。

1 充分挖掘 API 开发的价值

　　在使用 ASP.NET Core HTTP API 时，dotnet‑webapi 技能会指导您创建和修改接口终结点，确保其遵循正确的 HTTP 语义、OpenAPI 元数据规范以及错误处理机制。这有助于您一次性从智能体处获得整洁、现代化的 .NET 代码。

　　试一试："为 API 添加一个接口，用于将实体从当前区域移动到归档区域，并包含完善的错误处理逻辑。"

2 审核您的应用的性能

　　对于每一位 .NET 开发者而言，所构建应用的性能都至关重要。借助 analyziing‑dotnet‑performance 能力，智能体能够更轻松地扫描 .NET 代码，检测约 50 种性能反模式，覆盖异步、内存、字符串、集合、LINQ、正则表达式、序列化以及 I/O 领域，并提供分级严重程度分类。

　　试一试："审查此应用，找出性能优化的可行方向，并给出我应当实施的 3 项优先级最高的改动，以实现最大程度的性能提升。"

首先尝试的 Azure 技能

　　Azure 相关技能涵盖将应用部署到 Azure 的完整流程，从搭建基础设施，到安全防护、数据分析，以及借助人工智能对应用进行功能拓展。如果您不确定从何处着手，以下几项内置技能能够无缝适配 Visual Studio 开发者的工作流程。每一项技能都整合了真实的 Azure 专业能力，包含各类工作流、决策逻辑树以及安全约束规范，让智能体可以完成实打实的 Azure 实操工作，而非仅仅给出泛泛的云服务建议。

1 从应用程序到完成部署：azure‑prepare → azure‑validate → azure‑deploy

　　这三项技能构成一条可自动交接的部署链路：

　　- azure‑prepare 会生成应用所需的基础架构，包括 Bicep 或 Terraform、azure.yaml、Dockerfile 文件以及 Azure Managed Identity（托管标识）。

　　- azure‑validate 会在执行任何部署操作之前运行预检，检查项包括配置、Bicep/Terraform、基于角色的访问控制（RBAC）与托管标识权限，以及 What‑if / Build‑verification，从而在问题影响到 Azure 之前就将其暴露出来。

　　- azure‑deploy 会执行部署操作（azd up、azd deploy、Bicep 或 terraform apply），并具备内置错误恢复能力，不会让您卡在晦涩难懂的报错信息上。

　　结果：一条从"本地构建成功"到"在云端运行"的完整路径。

　　试一试："使用托管标识将我的 ASP.NET Core 应用部署到 Azure 容器应用。"

2 使用 azure‑kusto 分析日志与遥测数据

　　应用上线后，可在 Azure 数据资源管理器（Kusto/ADX）中使用 KQL 查询其数据，用于日志分析、遥测以及时间序列分析。用通俗语言描述您的需求，智能体就会编写并执行查询，快速解答"发生了什么、何时发生、发生频率"这类问题。

　　试一试："查询过去 24 小时内每个接口的错误率日志，并展示峰值。"

3 使用 microsoft‑foundry 构建并交付 AI 功能

　　打算为您的应用接入人工智能？本技能带您完整实操 Microsoft Foundry：探索并部署模型、创建与调用智能体、执行评估以及微调模型，消除在模型选型、部署方式以及智能体对接方面的诸多不确定性。

　　试一试："将我的托管智能体部署到 Foundry。"

　　我们希望这些内置功能能够进一步优化您的智能体工作流。欢迎体验使用，如果它们对您的工作流有所帮助，请告知我们。同时，也请告诉我们您希望新增哪些内置功能，或者我们后续可以在 Visual Studio 中如何更好地支持您的智能体工作流！

原文链接：https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/built-in-agent-skills-in-visual-studio/