
Azure Kusto
作者 microsoft354361d83247MIT收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日
Query and analyze data in Azure Data Explorer (Kusto/ADX) using KQL for log analytics, telemetry, and time series analysis. WHEN: KQL queries, Kusto database queries, Azure Data Explorer, ADX clusters, log analytics, time series data, IoT telemetry, anomaly detection.
新增到 SourceWeft 工作區
- 在儀表板中開啟該技能,並將它新增到工作區。
- 為需要使用它的對話啟用該技能。
該技能僅含說明:不附帶任何可執行的腳本。
新增到 SourceWeft系統會先要求你登入,然後直接帶你回到這個技能。
讓你的代理程式來安裝
把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 或其他能執行命令的代理程式中,也可以貼上到 SourceWeft 對話裡。代理程式會閱讀這個技能的安裝說明,向你展示它的來源、授權條款和腳本情況,在你同意後用 SourceWeft CLI 安裝。
閱讀 https://sourceweft.com/skills/gh-microsoft-skills-azure-kusto/install.md 中的說明,按說明安裝這個技能。安裝前先告訴我它的來源、授權條款以及是否附帶腳本,等我確認。修改我電腦上的其他任何內容之前也要先問我。用命令列自行安裝
適用於 Claude Code、Codex、Cursor 及其他本機代理程式。SourceWeft CLI 會從原始碼儲存庫中取得此處掃描過的那次提交,並根據掃描時記錄的雜湊值逐一驗證每個檔案。只要有任何不一致,就不會寫入任何內容。
npx @sourceweft/cli skills install gh-microsoft-skills-azure-kusto新增 --agent claude-code、codex、cursor 或 universal 來選擇安裝給哪個代理程式(預設為 Claude Code)。
上游安裝器——未經 SourceWeft 驗證
開源的 skills 安裝器會取得同一個固定的提交,但不會根據 SourceWeft 記錄的雜湊值驗證檔案。
npx skills add https://github.com/microsoft/skills/tree/354361d83247c76a1c21e802e0d4887c4d8323a3/.github/plugins/azure-skills/skills/azure-kusto來源與署名
來源:microsoft/skills位於.github/plugins/azure-skills/skills/azure-kusto提交354361d
授權條款: MIT
內容歸原作者所有。SourceWeft 從公開儲存庫中收錄這些內容。
更多來自 microsoft/skills 的技能

Customize
microsoft
以互動式引導流程部署 Azure OpenAI 模型,可自訂版本、SKU、容量與內容篩選。

Discover Azure Skills
microsoft
搜尋 GitHub 上的 Azure 技能目錄,並推薦符合 Azure 工作的可安裝代理技能。

Azure Resource Visualizer
microsoft
分析 Azure 資源群組,並產出內含詳細 Mermaid 架構圖與資源關係說明的 Markdown 文件。

Azure Resource Lookup
microsoft
使用 Azure Resource Graph 查詢與 MCP 工具,跨訂閱列出和尋找 Azure 資源。

Azure Messaging
microsoft
疑難排解並解決 Azure 事件中樞與 Service Bus SDK 的連線、驗證和訊息處理問題。

Azure Kubernetes Automatic Readiness
microsoft
評估 AKS 叢集與 Kubernetes 資訊清單對 AKS Automatic 的相容性,標示阻礙項目並提出修正建議。
更多Data & Analytics技能

Spanner Basics
指導 Google Cloud Spanner 的執行個體與資料庫管理、結構定義設計、查詢與效能診斷。

Gke Cost Analysis
使用 BigQuery 帳單匯出資料與即時叢集指標,回答關於 GKE 叢集與工作負載成本的自然語言問題。

Datalineage Bigquery Asset Impact Analysis
引導代理使用資料血緣對 BigQuery 資料表或檢視表進行下游影響(爆炸半徑)分析。

Bigquery Troubleshooting
透過結構化根因工作流程診斷失敗、緩慢或費用異常的 BigQuery 作業。

Bigquery Optimization
指導 BigQuery 在容量版本、儲存配置與 SQL 查詢方面的成本與效能最佳化。

Bigquery Bigframes
指導使用 BigQuery DataFrames(BigFrames)撰寫 Python 程式碼,用於資料處理、分析與機器學習。