Skill: azure-pipelines

SkillCloud & infra

Usar cuando se gestiona o depura CI/CD con Azure Pipelines.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

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/pm-workspace 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 proyecto
  • get_builds — listar builds (filtrar por pipeline, branch, status)
  • get_build_status — estado de una build específica
  • get_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 YAML
  • list_artifacts — artefactos de una build
  • download_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

  1. NUNCA ejecutar pipeline sin confirmación del PM (regla 3)
  2. SIEMPRE preview antes de run — usar preview_pipeline_run
  3. Deploys a PRO requieren doble confirmación + link al PBI/Release
  4. Variables sensibles (secrets) NO se muestran en logs
  5. 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 StatusSignificadoAcción PM
succeededBuild OKNinguna
partiallySucceededWarnings o tests flakyRevisar logs
failedError en build/testInvestigar + crear Bug si recurrente
canceledCancelado por usuario/timeoutVerificar causa
inProgressEjecutándoseEsperar o monitorizar
notStartedEn colaNormal 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+k2.

Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
azure-pipelines-gonzalezpazmonica
Source
github.com/gonzalezpazmonica/pm-workspace