Azd | The .NET Blog

Python, TypeScript और .NET में azd Hooks: Shell Scripts से मुक्ति

Emiliano Montesdeoca — Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

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अगर आपने कभी पूरी तरह .NET में बना प्रोजेक्ट रखा हो और फिर भी azd hooks के लिए Bash scripts लिखनी पड़ी हों, तो वो दर्द आप समझते हैं। जब प्रोजेक्ट का बाकी सब कुछ C# है, तो pre-provisioning step के लिए shell syntax में क्यों जाएं?

वो frustration अब officially solve हो गई है। Azure Developer CLI ने hooks के लिए multi-language support launch किया है, और यह उतना ही अच्छा है जितना सुनाई देता है।

Hooks क्या हैं

Hooks वो scripts हैं जो azd lifecycle के key points पर run होती हैं — provisioning से पहले, deployment के बाद, और अन्य। ये azure.yaml में define होती हैं और CLI को modify किए बिना custom logic inject करने देती हैं।

पहले सिर्फ Bash और PowerShell support थे। अब Python, JavaScript, TypeScript या .NET use कर सकते हैं — बाकी सब azd automatically handle करता है।

Detection कैसे काम करती है

बस hook को एक file पर point करें और azd extension से language infer करता है:

hooks:
 preprovision:
 run: ./hooks/setup.py
 postdeploy:
 run: ./hooks/seed.ts
 postprovision:
 run: ./hooks/migrate.cs

कोई extra config नहीं। अगर extension ambiguous हो तो kind: python (या relevant language) explicitly specify कर सकते हैं।

Language-specific details

Python

Script के साथ (या किसी parent directory में) requirements.txt या pyproject.toml रखें। azd automatically virtual environment बनाएगा, dependencies install करेगा और script run करेगा।

JavaScript और TypeScript

Same pattern — script के पास package.json रखें और azd पहले npm install run करेगा। TypeScript के लिए npx tsx use होता है, बिना compile step और बिना tsconfig.json।

.NET

दो modes उपलब्ध:

Project mode: Script के पास .csproj हो तो azd automatically dotnet restore और dotnet build run करता है।
Single-file mode: .NET 10+ पर standalone .cs files सीधे dotnet run script.cs से run होती हैं। Project file की जरूरत नहीं।

Executor-specific configuration

हर language optional config block support करती है:

hooks:
 preprovision:
 run: ./hooks/setup.ts
 config:
 packageManager: pnpm
 postprovision:
 run: ./hooks/migrate.cs
 config:
 configuration: Release
 framework: net10.0

.NET developers के लिए क्यों मायने रखता है

Hooks azd-based project में वो आखिरी जगह थी जो language switch करने पर मजबूर करती थी। अब पूरा deployment pipeline — app code से लेकर lifecycle hooks तक — एक ही language में रह सकता है। Existing .NET utilities hooks में reuse कर सकते हैं, shared libraries reference कर सकते हैं, और shell script maintenance से छुटकारा मिलता है।

निष्कर्ष

ये उन changes में से एक है जो छोटे लगते हैं लेकिन azd के daily workflow से बहुत friction हटाते हैं। Hooks के लिए multi-language support अभी available है — full documentation के लिए official post देखें।

azd + GitHub Copilot: AI-सहायता से प्रोजेक्ट सेटअप और स्मार्ट एरर समाधान

Emiliano Montesdeoca — Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000

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क्या आप उस पल को जानते हैं जब आप Azure पर एक मौजूदा ऐप डिप्लॉय करना चाहते हैं और एक खाली azure.yaml देखकर सोचते हैं कि Express API के लिए Container Apps या App Service में से क्या चुनें? वह पल अब बहुत छोटा हो गया है।

Azure Developer CLI (azd) अब GitHub Copilot के साथ दो तरीकों से इंटीग्रेट होता है: azd init के दौरान AI-असिस्टेड प्रोजेक्ट स्कैफोल्डिंग, और डिप्लॉयमेंट फेल होने पर इंटेलिजेंट एरर ट्रबलशूटिंग। दोनों फीचर पूरी तरह टर्मिनल में रहते हैं।

azd init में Copilot के साथ सेटअप

azd init चलाने पर अब “Set up with GitHub Copilot (Preview)” विकल्प मिलता है। इसे चुनें और Copilot आपके कोडबेस का विश्लेषण करके azure.yaml, इंफ्रास्ट्रक्चर टेम्प्लेट और Bicep मॉड्यूल जनरेट करता है — आपके असली कोड के आधार पर।

azd init
# चुनें: "Set up with GitHub Copilot (Preview)"

आवश्यकताएँ:

azd 1.23.11 या नया — azd version से जाँचें या azd update से अपडेट करें
सक्रिय GitHub Copilot सब्सक्रिप्शन (Individual, Business या Enterprise)
GitHub CLI (gh) — जरूरत पड़ने पर azd लॉगिन माँगेगा

यह दोनों दिशाओं में काम करता है। नए प्रोजेक्ट के लिए? Copilot शुरू से सही Azure सर्विस कॉन्फिगर करने में मदद करता है। मौजूदा ऐप डिप्लॉय करना है? Copilot को उस पर पॉइंट करें — कोड रिस्ट्रक्चर किए बिना कॉन्फिगरेशन जनरेट हो जाएगी।

असल में क्या होता है

मान लीजिए आपके पास PostgreSQL डिपेंडेंसी वाला Node.js Express API है। Container Apps या App Service में मैन्युअली फैसला करने और Bicep लिखने की बजाय, Copilot आपका स्टैक डिटेक्ट करके जनरेट करता है:

सही language, host और build सेटिंग वाला azure.yaml
Azure Container Apps के लिए Bicep मॉड्यूल
Azure Database for PostgreSQL के लिए Bicep मॉड्यूल

और कुछ भी बदलने से पहले प्री-फ्लाइट चेक चलाता है — git वर्किंग डायरेक्टरी साफ है या नहीं, MCP सर्वर टूल कंसेंट। आपको पता होता है कि क्या बदलेगा।

Copilot से एरर ट्रबलशूटिंग

डिप्लॉयमेंट एरर अपरिहार्य हैं। गुम पैरामीटर, परमिशन इश्यू, SKU उपलब्धता — और एरर मैसेज वह नहीं बताता जो आप जानना चाहते हैं: कैसे ठीक करें।

बिना Copilot: एरर कॉपी करें → डॉक्स सर्च करें → Stack Overflow के तीन अप्रासंगिक जवाब पढ़ें → az CLI कमांड चलाएँ → दोबारा कोशिश करें। Copilot के साथ यह लूप टूट जाता है। कोई भी azd कमांड फेल होने पर तुरंत चार विकल्प मिलते हैं:

Explain — क्या गलत हुआ, सरल भाषा में
Guidance — ठीक करने के लिए स्टेप-बाय-स्टेप निर्देश
Diagnose and Guide — पूर्ण विश्लेषण + Copilot फिक्स लागू करता है (आपकी मंजूरी से) + वैकल्पिक रिट्राई
Skip — खुद संभालें

मुख्य बात: Copilot के पास आपके प्रोजेक्ट, फेल कमांड और एरर डिटेल का संदर्भ पहले से है। सुझाव आपकी स्थिति के लिए विशिष्ट हैं।

डिफ़ॉल्ट व्यवहार सेट करें

हमेशा एक ही विकल्प चुनते हैं? इंटरेक्टिव प्रॉम्प्ट स्किप करें:

azd config set copilot.errorHandling.category troubleshoot

मान: explain, guidance, troubleshoot, fix, skip। ऑटो-फिक्स और रिट्राई भी चालू कर सकते हैं:

azd config set copilot.errorHandling.fix allow

कभी भी इंटरेक्टिव मोड पर वापस:

azd config unset copilot.errorHandling.category

निष्कर्ष

azd update से नवीनतम संस्करण लें और अगले प्रोजेक्ट में azd init आज़माएँ।

मूल घोषणा यहाँ पढ़ें।

azd update — आपके सभी Package Managers को एक Command से संभालें

Emiliano Montesdeoca — Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

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आपने वो “azd का नया version उपलब्ध है” message ज़रूर देखा होगा जो हर कुछ हफ्तों में pop up होता है? वो जिसे आप dismiss कर देते हैं क्योंकि आपको याद नहीं कि आपने azd winget से install किया था, Homebrew से, या उस curl script से जो आपने छह महीने पहले चलाई थी? हाँ, यह finally ठीक हो गया।

Microsoft ने azd update ship किया है — एक single command जो Azure Developer CLI को latest version में update करती है चाहे आपने इसे originally कैसे भी install किया हो। Windows, macOS, Linux — कोई फर्क नहीं। एक command।

यह कैसे काम करता है

azd update

बस इतना ही। अगर आप नए features का early access चाहते हैं, तो आप daily insiders build पर switch कर सकते हैं:

azd update --channel daily
azd update --channel stable

Command आपकी current installation method detect करती है और under the hood appropriate update mechanism use करती है। अब “रुको, इस machine पर मैंने winget use किया था या choco?” नहीं।

छोटी सी catch

azd update version 1.23.x से शुरू होकर ship होती है। अगर आप पुराने version पर हैं, तो आपको अपनी original installation method से एक आखिरी manual update करनी होगी। उसके बाद, azd update सब कुछ forward में handle करेगा।

azd version से अपना current version check करें। अगर आपको fresh install की ज़रूरत है, install docs में सब है।

यह क्यों मायने रखता है

यह एक छोटा quality-of-life improvement है, लेकिन उन लोगों के लिए जो daily basis पर Azure पर AI agents और Aspire apps deploy करने के लिए azd use करते हैं, current रहने का मतलब है कम “यह bug तो latest version में already fix हो गया था” moments। एक कम चीज़ जिसके बारे में सोचना पड़े।

अधिक context के लिए पूरी announcement और Jon Gallant का deeper dive पढ़ें।

azd अब आपको AI Agents को Locally Run और Debug करने देता है — March 2026 में क्या बदला

Emiliano Montesdeoca — Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000

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एक महीने में सात releases। यही Azure Developer CLI (azd) team ने March 2026 में deliver किया, और headline feature वही है जिसका मुझे इंतज़ार था: AI agents के लिए local run-and-debug loop।

PC Chan ने पूरा roundup publish किया है, और हालाँकि उसमें काफी कुछ है, लेकिन मुझे जो AI-powered apps build करने वाले .NET developers के लिए वाकई मायने रखता है वह filter करने दें।

Deploy किए बिना AI agents run और debug करें

यही बड़ी बात है। नया azure.ai.agents extension commands का एक set add करता है जो AI agents के लिए एक proper inner-loop experience देता है:

azd ai agent run — आपके agent को locally start करता है
azd ai agent invoke — उसे messages भेजता है (local या deployed)
azd ai agent show — container status और health display करता है
azd ai agent monitor — real time में container logs stream करता है

इससे पहले, एक AI agent को test करने का मतलब था हर बदलाव के बाद Microsoft Foundry में deploy करना। अब आप locally iterate कर सकते हैं, अपने agent के behavior को test कर सकते हैं, और deploy तभी करें जब आप ready हों। अगर आप Microsoft Agent Framework या Semantic Kernel के साथ agents build कर रहे हैं, तो यह आपके daily workflow को बदल देता है।

Invoke command local और deployed दोनों agents के against काम करता है, जिसका मतलब है कि आप same testing workflow use कर सकते हैं चाहे agent कहीं भी run हो। यह वह detail है जो आपको दो sets of test scripts maintain करने से बचाती है।

GitHub Copilot आपका azd project scaffold करता है

azd init अब “Set up with GitHub Copilot (Preview)” option offer करता है। अपने project structure के बारे में manually prompts का जवाब देने की बजाय, एक Copilot agent आपके लिए configuration scaffold करता है। यह कुछ modify करने से पहले dirty working directory check करता है और upfront MCP server tool consent माँगता है।

जब कोई command fail होती है, azd अब AI-assisted troubleshooting offer करता है: एक category चुनें (explain, guidance, troubleshoot, या skip), agent को fix suggest करने दें, और retry करें — terminal छोड़े बिना। Complex infrastructure setups के लिए, यह वाकई time saver है।

Container App Jobs और deployment improvements

कुछ deployment features जो ध्यान देने योग्य हैं:

Container App Jobs: azd अब existing host: containerapp config के ज़रिये Microsoft.App/jobs deploy करता है। आपका Bicep template decide करता है कि target Container App है या Job — कोई extra setup नहीं।
Configurable deployment timeouts: azd deploy पर नया --timeout flag और azure.yaml में deployTimeout field। Default 1200-second limit का अंदाज़ा लगाना अब नहीं।
Remote build fallback: जब remote ACR build fail हो, azd automatically local Docker/Podman build पर fallback करता है।
Local preflight validation: Bicep parameters Azure को round-trip किए बिना locally validate होते हैं, missing params पहले ही पकड़े जाते हैं।

Developer experience की polish

कुछ smaller improvements जो मिलकर फर्क डालती हैं:

JS/TS projects के लिए Automatic pnpm/yarn detection
Python packaging के लिए pyproject.toml support
Local template directories — azd init --template अब offline iteration के लिए filesystem paths accept करता है
--no-prompt mode में बेहतर error messages — सभी missing values एक साथ resolution commands के साथ report होते हैं
सभी framework build subprocesses (.NET, Node.js, Java, Python) में Build environment variables inject होते हैं

वह आखिरी बात subtle लेकिन महत्वपूर्ण है: आपके .NET build को अब azd environment variables का access है, जिसका मतलब है कि आप extra scripting के बिना build-time configuration injection कर सकते हैं।

निष्कर्ष

Local AI agent debugging loop इस release का star है, लेकिन deployment improvements और DX polish का जमावड़ा azd को पहले से कहीं ज़्यादा mature feel कराता है। अगर आप Azure पर .NET apps deploy कर रहे हैं — खासकर AI agents — तो यह update install करने लायक है।

हर detail के लिए पूरे release notes देखें, या azd install से शुरू करें।

Laptop से Production तक: दो Commands में Microsoft Foundry पर AI Agents Deploy करना

Emiliano Montesdeoca — Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

यह पोस्ट स्वचालित रूप से अनुवादित है। मूल के लिए, यहाँ क्लिक करें.

आप उस gap को जानते हैं जो “मेरी machine पर काम करता है” और “यह deploy हो गया है और traffic serve कर रहा है” के बीच है? AI agents के लिए, वह gap दर्दनाक रूप से चौड़ी रही है। आपको resources provision करने हैं, models deploy करने हैं, identity wire up करनी है, monitoring set up करनी है — और यह सब किसी के भी आपके agent को call करने से पहले।

Azure Developer CLI ने इसे दो-command affair बना दिया है।

नया `azd ai agent` Workflow

आइए मैं बताता हूँ यह वास्तव में कैसा दिखता है। आपके पास एक AI agent project है — मान लीजिए एक hotel concierge agent। यह locally काम करता है। आप इसे Microsoft Foundry पर चलाना चाहते हैं।

azd ai agent init
azd up

बस। दो commands। azd ai agent init आपके repo में infrastructure-as-code scaffold करता है, और azd up Azure पर सब कुछ provision करता है और आपका agent publish करता है। आपको Foundry portal में अपने agent का direct link मिलता है।

Under the Hood क्या होता है

init command आपके repo में real, inspectable Bicep templates generate करता है:

एक Foundry Resource (top-level container)
एक Foundry Project (जहाँ आपका agent रहता है)
Model deployment configuration (GPT-4o, आदि)
उचित RBAC role assignments के साथ Managed identity
Service map के लिए azure.yaml
Agent metadata और environment variables के साथ agent.yaml

यहाँ key part है: यह सब आपके पास है। यह आपके repo में versioned Bicep है। आप इसे inspect कर सकते हैं, customize कर सकते हैं, और अपने agent code के साथ commit कर सकते हैं। कोई magic black boxes नहीं।

Dev Inner Loop

मुझे जो वास्तव में पसंद है वह local development story है। जब आप agent logic पर iterate कर रहे हों, तो आप हर बार prompt बदलने पर redeploy नहीं करना चाहते:

azd ai agent run

यह आपके agent को locally start करता है। इसे azd ai agent invoke के साथ pair करें test prompts भेजने के लिए, और आपके पास एक tight feedback loop है। Code edit करें, restart करें, invoke करें, दोहराएँ।

invoke command routing के बारे में भी smart है — जब एक local agent चल रहा होता है, तो यह automatically उसे target करता है। जब नहीं, तो यह remote endpoint को hit करता है।

Real-Time Monitoring

यही वह feature है जिसने मुझे convince किया। एक बार आपका agent deploy हो जाने पर:

azd ai agent monitor --follow

आपके agent से गुज़रने वाला हर request और response real time में आपके terminal में stream होता है। Production issues debug करने के लिए, यह अमूल्य है। Log analytics खंगालने की ज़रूरत नहीं, metrics aggregate होने का इंतज़ार नहीं — आप देखते हैं कि अभी क्या हो रहा है।

पूरा Command Set

यहाँ quick reference है:

Command	क्या करता है
`azd ai agent init`	IaC के साथ एक Foundry agent project scaffold करें
`azd up`	Azure resources provision करें और agent deploy करें
`azd ai agent invoke`	Remote या local agent को prompts भेजें
`azd ai agent run`	Development के लिए agent को locally चलाएँ
`azd ai agent monitor`	Published agent से real-time logs stream करें
`azd ai agent show`	Agent health और status check करें
`azd down`	सभी Azure resources cleanup करें

.NET Developers के लिए यह क्यों मायने रखता है

भले ही announcement का sample Python-based है, infrastructure story language-agnostic है। आपके .NET agent को वही Bicep scaffolding, वही managed identity setup, वही monitoring pipeline मिलती है। और अगर आप पहले से अपने .NET Aspire apps या Azure deployments के लिए azd उपयोग कर रहे हैं, तो यह आपके मौजूदा workflow में बिल्कुल fit होता है।

AI agents के लिए deployment gap ecosystem में सबसे बड़े friction points में से एक रही है। एक working prototype से proper identity, networking, और monitoring वाले production endpoint तक पहुँचने में DevOps का एक हफ्ता नहीं लगना चाहिए। अब इसमें दो commands और कुछ minutes लगते हैं।

निष्कर्ष

azd ai agent अभी available है। अगर आप अपने AI agents deploy करना टाल रहे थे क्योंकि infrastructure setup बहुत मुश्किल लग रहा था, तो इसे एक chance दें। Frontend chat app integration सहित पूरे step-by-step के लिए पूरा walkthrough देखें।

Azd | The .NET Blog

Python, TypeScript और .NET में azd Hooks: Shell Scripts से मुक्ति

Hooks क्या हैं

Detection कैसे काम करती है

Language-specific details

Python

JavaScript और TypeScript

.NET

Executor-specific configuration

.NET developers के लिए क्यों मायने रखता है

निष्कर्ष

azd + GitHub Copilot: AI-सहायता से प्रोजेक्ट सेटअप और स्मार्ट एरर समाधान

azd init में Copilot के साथ सेटअप

असल में क्या होता है

Copilot से एरर ट्रबलशूटिंग

डिफ़ॉल्ट व्यवहार सेट करें

निष्कर्ष

azd update — आपके सभी Package Managers को एक Command से संभालें

यह कैसे काम करता है

छोटी सी catch

यह क्यों मायने रखता है

azd अब आपको AI Agents को Locally Run और Debug करने देता है — March 2026 में क्या बदला

Deploy किए बिना AI agents run और debug करें

GitHub Copilot आपका azd project scaffold करता है

Container App Jobs और deployment improvements

Developer experience की polish

निष्कर्ष

Laptop से Production तक: दो Commands में Microsoft Foundry पर AI Agents Deploy करना

नया azd ai agent Workflow

Under the Hood क्या होता है

Dev Inner Loop

Real-Time Monitoring

पूरा Command Set

.NET Developers के लिए यह क्यों मायने रखता है

निष्कर्ष

नया `azd ai agent` Workflow