Skill: azure-pipelines
SkillCloud & infraUsar cuando se gestiona o depura CI/CD con Azure Pipelines.
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Then ask your AI: use the Skill: azure-pipelines skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by gonzalezpazmonica/savia in .claude/skills/azure-pipelines/SKILL.md and read by ahel’s review.
Skill para gestión de CI/CD con Azure Pipelines via MCP. Léela antes de cualquier operación con pipelines.
Contexto
Azure Pipelines gestiona builds y releases de los proyectos.
PM-Workspace accede via el MCP azure-devops (ya declarado en mcp.json).
MCP tools de pipelines disponibles:
get_build_definitions— listar pipelines del proyectoget_builds— listar builds (filtrar por pipeline, branch, status)get_build_status— estado de una build específicaget_build_logs— logs de una build (timeline + contenido)run_pipeline— ejecutar una pipeline (requiere confirmación PM)preview_pipeline_run— preview de qué se ejecutará (sin ejecutar)create_pipeline— crear pipeline desde YAMLlist_artifacts— artefactos de una builddownload_artifacts— descargar artefactos
1. Autenticación
Usa el mismo PAT de Azure DevOps configurado en pm-config.md.
Scopes requeridos: Build R/W (además de los existentes).
# El MCP lee el PAT del entorno automáticamente
# Verificar: el PAT debe tener scope "Build (Read & Execute)"
2. Reglas Críticas
- NUNCA ejecutar pipeline sin confirmación del PM (regla 3)
- SIEMPRE preview antes de run — usar
preview_pipeline_run - Deploys a PRO requieren doble confirmación + link al PBI/Release
- Variables sensibles (secrets) NO se muestran en logs
- Artefactos se guardan en
output/artifacts/{proyecto}/{build-id}/
3. Patrones de uso
Obtener estado de pipelines
MCP: get_build_definitions(project=PROYECTO)
→ Para cada definition: get_builds(project, definitionId, top=5)
→ Calcular: % éxito, duración media, trends
Ejecutar pipeline
MCP: preview_pipeline_run(project, pipelineId, branch)
→ Mostrar resumen al PM → Confirmar
→ MCP: run_pipeline(project, pipelineId, branch, variables)
→ MCP: get_build_status(project, buildId) [polling si --watch]
Crear pipeline
1. Seleccionar template (references/yaml-templates.md)
2. Adaptar al proyecto (lenguaje, tests, deploy targets)
3. MCP: preview_pipeline_run → validar YAML
4. Confirmar con PM
5. MCP: create_pipeline(project, name, yamlPath, repository)
4. Interpretación de estados
| Build Status | Significado | Acción PM |
|---|---|---|
succeeded | Build OK | Ninguna |
partiallySucceeded | Warnings o tests flaky | Revisar logs |
failed | Error en build/test | Investigar + crear Bug si recurrente |
canceled | Cancelado por usuario/timeout | Verificar causa |
inProgress | Ejecutándose | Esperar o monitorizar |
notStarted | En cola | Normal si hay carga |
5. Multi-entorno (DEV → PRE → PRO)
Los pipelines multi-stage siguen el patrón:
Build → Test → Deploy DEV (auto) → Deploy PRE (approval) → Deploy PRO (approval)
Ver references/stage-patterns.md para patrones detallados.
Gates de aprobación:
- DEV: automático tras build+test OK
- PRE: aprobación del tech lead
- PRO: aprobación del PM + PO (doble gate)
6. Referencias
- Templates YAML:
references/yaml-templates.md - Patrones de stages:
references/stage-patterns.md - Config entornos:
@docs/rules/domain/environment-config.md - MCP Azure DevOps:
@.claude/mcp.json
Signals
- GitHub stars
- 50
- Forks
- 12
- Last commit
- Sep 2026
ahel review
S4info
community integration — published by gonzalezpazmonica, not azure
Automated review, not a security audit. Ruleset v1.
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Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
azure-pipelines-2- Source
- github.com/gonzalezpazmonica/savia