🚀 快速安装

复制以下命令并运行，立即安装此 Skill：

npx @anthropic-ai/skills install microsoft/azure-skills/azure-cost-optimization

💡 提示：需要 Node.js 和 NPM

Azure 成本优化技能

分析 Azure 订阅，通过清理孤立资源、调整资源规模以及基于实际使用数据提供优化建议，从而识别成本节约机会。

何时使用此技能

当用户请求执行以下操作时，使用此技能：

优化 Azure 成本或减少支出
分析 Azure 订阅以节约成本
生成成本优化报告
查找孤立或未使用的资源
调整 Azure 虚拟机、容器或服务的规模
识别他们在 Azure 中哪里超支了
专门优化 Redis 成本 – 有关 Redis 的专项分析，请参阅 Azure Redis 成本优化

说明

在与用户的对话中，遵循以下步骤：

步骤 0：验证前提条件

在开始之前，验证这些工具和权限是否可用：

所需工具：

已安装并已验证身份的 Azure CLI（az login）
Azure CLI 扩展：costmanagement、resource-graph
已安装 Azure Quick Review (azqr) – 详情请参阅 Azure Quick Review

所需权限：

成本管理读取者角色
监控读取者角色
订阅/资源组上的读取者角色

验证命令：

az --version
az account show
az extension show --name costmanagement
azqr version

步骤 1：加载最佳实践

获取 Azure 成本优化最佳实践，为建议提供依据：

// 使用 Azure MCP 最佳实践工具
mcp_azure_mcp_get_azure_bestpractices({
  intent: "获取成本优化最佳实践",
  command: "get_bestpractices",
  parameters: { resource: "cost-optimization", action: "all" }
})

步骤 1.5：Redis 专项分析（按需）

如果用户特别请求 Redis 成本优化，请使用专门的 Redis 技能：

📋 参考：Azure Redis 成本优化

何时使用 Redis 专项分析：

用户提到“Redis”、“Azure Cache for Redis”或“Azure Managed Redis”
重点是 Redis 资源优化，而不是一般的订阅分析
用户想要 Redis 特有的建议（SKU 降级、失败的缓存等）

主要功能：

交互式订阅筛选（前缀、ID 或“所有订阅”）
Redis 特有的优化规则（失败的缓存、规模过大的层级、缺少标签）
用于 Redis 成本分析的预建报告模板
使用 redis_list 命令

可用的报告模板：

注意：对于一般性的订阅范围成本优化（包括 Redis），请继续执行步骤 2。对于仅专注于 Redis 的分析，请遵循 Redis 专项参考文档中的说明。

步骤 1.6：选择分析范围（针对 Redis 专项分析）

如果正在执行 Redis 成本优化，请让用户选择他们的分析范围：

向用户提供以下选项：

特定订阅 ID – 分析单个订阅
订阅名称 – 使用显示名称而非 ID
订阅前缀 – 分析所有以指定前缀开头的订阅（例如，“CacheTeam”）
我的所有订阅 – 扫描所有可访问的订阅
整个租户 – 分析整个组织

等待用户响应后再进行步骤 2。

步骤 2：运行 Azure Quick Review

运行 azqr 查找孤立资源（即时成本节约）：

📋 参考：Azure Quick Review – 运行 azqr 扫描的详细说明

// 使用 Azure MCP extension_azqr 工具
extension_azqr({
  subscription: "<订阅ID>",
  "resource-group": "<资源组名>"  // 可选
})

在 azqr 结果中需要注意什么：

孤立资源：未附加的磁盘、未使用的网卡、空闲的 NAT 网关
过度预配资源：过长的保留期、规模过大的 SKU
缺少成本标签：没有适当成本分配的资源

注意：Azure Quick Review 参考文档包含创建筛选配置、将输出保存到 output/ 文件夹以及解读成本优化结果的说明。

步骤 3：发现资源

对于高效的跨订阅资源发现，请使用 Azure Resource Graph。有关孤立资源检测和成本优化模式，请参阅 Azure Resource Graph 查询。

使用 Azure MCP 工具或 CLI 列出订阅中的所有资源：

# 获取订阅信息
az account show

# 列出所有资源
az resource list --subscription "<订阅ID>" --resource-group "<资源组名>"

# 优先使用 MCP 工具处理特定服务：
# - 存储帐户、Cosmos DB、Key Vault：使用 Azure MCP 工具
# - Redis 缓存：使用 mcp_azure_mcp_redis 工具（参见 ./references/azure-redis.md）
# - Web 应用、虚拟机、SQL：使用 az CLI 命令

步骤 4：查询实际成本

从 Azure 成本管理 API 获取实际成本数据（过去 30 天）：

创建成本查询文件：

创建包含以下内容的 temp/cost-query.json 文件：

{
  "type": "ActualCost",
  "timeframe": "Custom",
  "timePeriod": {
    "from": "<开始日期>",  
    "to": "<结束日期>"
  },
  "dataset": {
    "granularity": "None",
    "aggregation": {
      "totalCost": {
        "name": "Cost",
        "function": "Sum"
      }
    },
    "grouping": [
      {
        "type": "Dimension",
        "name": "ResourceId"
      }
    ]
  }
}

需要执行的操作：计算 <开始日期>（30 天前）和 <结束日期>（今天），格式为 ISO 8601（例如 2025-11-03T00:00:00Z）。

执行成本查询：

# 创建临时文件夹
New-Item -ItemType Directory -Path "temp" -Force

# 使用 REST API 查询（比 az costmanagement query 更可靠）
az rest --method post `
  --url "https://management.azure.com/subscriptions/<订阅ID>/resourceGroups/<资源组名>/providers/Microsoft.CostManagement/query?api-version=2023-11-01" `
  --body '@temp/cost-query.json'

重要提示：将查询结果保存到 output/cost-query-result<时间戳>.json 以供审计追踪。

步骤 5：验证定价

使用 fetch_webpage 从官方 Azure 定价页面获取当前定价：

// 验证关键服务的定价
fetch_webpage({
  urls: ["https://azure.microsoft.com/zh-cn/pricing/details/container-apps/"],
  query: "定价层级和成本"
})

需要验证的关键服务：

容器应用：https://azure.microsoft.com/zh-cn/pricing/details/container-apps/
虚拟机：https://azure.microsoft.com/zh-cn/pricing/details/virtual-machines/
应用服务：https://azure.microsoft.com/zh-cn/pricing/details/app-service/
Log Analytics：https://azure.microsoft.com/zh-cn/pricing/details/monitor/

重要提示：检查免费层级配额——许多 Azure 服务有慷慨的免费限制，这可能解释了 0 成本的原因。

步骤 6：收集利用率指标

查询 Azure Monitor 以获取利用率数据（过去 14 天），为规模调整建议提供依据：

# 计算过去 14 天的日期
$startTime = (Get-Date).AddDays(-14).ToString("yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ")
$endTime = Get-Date -Format "yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ"

# 虚拟机 CPU 利用率
az monitor metrics list `
  --resource "<资源ID>" `
  --metric "Percentage CPU" `
  --interval PT1H `
  --aggregation Average `
  --start-time $startTime `
  --end-time $endTime

# 应用服务计划利用率
az monitor metrics list `
  --resource "<资源ID>" `
  --metric "CpuTime,Requests" `
  --interval PT1H `
  --aggregation Total `
  --start-time $startTime `
  --end-time $endTime

# 存储容量
az monitor metrics list `
  --resource "<资源ID>" `
  --metric "UsedCapacity,BlobCount" `
  --interval PT1H `
  --aggregation Average `
  --start-time $startTime `
  --end-time $endTime

步骤 7：生成优化报告

在 output/ 文件夹中创建一个全面的成本优化报告：

使用 create_file 工具，路径为 output/costoptimizereport<YYYYMMDD_HHMMSS>.md：

报告结构：

# Azure 成本优化报告
**生成时间**：<时间戳>

## 执行摘要
- 月度总成本：$X (💰 实际数据)
- 主要成本驱动因素：[列出前 3 个资源及其 Azure 门户链接]

## 成本构成
[按成本排序的前 10 个资源表格，包含 Azure 门户链接]

## 免费层级分析
[在免费层级内运行的、成本为 0 的资源]

## 孤立资源（即时节约）
[来自 azqr - 可以立即删除的资源]
- 资源名称及门户链接 - 预计每月节省 $X

## 优化建议

### 优先级 1：高影响，低风险
[示例：删除孤立资源]
- 💰 实际成本：$X/月
- 📊 预估节约：$Y/月
- 可执行的命令（附带警告）

### 优先级 2：中等影响，中等风险
[示例：将虚拟机从 D4s_v5 调整到 D2s_v5]
- 💰 实际基准：D4s_v5，$X/月
- 📈 实际指标：CPU 8%，内存 30%
- 💵 验证定价：D4s_v5 $Y/小时，D2s_v5 $Z/小时
- 📊 预估节约：$S/月
- 可执行的命令

### 优先级 3：长期优化
[示例：预留实例、存储分层]

## 总预估节约
- 月度：$X
- 年度：$Y

## 实施命令
[带有批准警告的安全命令]

## 验证附录

### 数据源和文件
- **成本查询结果**：`output/cost-query-result<时间戳>.json`
  - 来自 Azure 成本管理 API 的原始成本数据
  - 证明报告生成时实际成本的审计线索
  - 至少保存 12 个月以供历史比较
  - 包含分析期内每个资源的精确成本
- **定价来源**：[指向 Azure 定价页面的链接]
- **免费层级配额**：[适用的配额]

> **注意**：`temp/cost-query.json` 文件（如果存在）是一个临时查询模板，可以安全删除。所有永久审计数据都在 `output/` 文件夹中。

门户链接格式：

https://portal.azure.com/#@<租户ID>/resource/subscriptions/<订阅ID>/resourceGroups/<资源组名>/providers/<资源提供者>/<资源类型>/<资源名称>/overview

步骤 8：保存审计追踪

保存所有成本查询结果以供验证：

使用 create_file 工具，路径为 output/cost-query-result<YYYYMMDD_HHMMSS>.json：

{
  "timestamp": "<ISO_8601>",
  "subscription": "<订阅ID>",
  "resourceGroup": "<资源组名>",
  "queries": [
    {
      "queryType": "ActualCost",
      "timeframe": "MonthToDate",
      "query": { },
      "response": { }
    }
  ]
}

步骤 9：清理临时文件

报告生成后，删除临时查询文件和文件夹：

# 删除整个临时文件夹（不再需要）
Remove-Item -Path "temp" -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue

注意：temp/cost-query.json 文件仅在 API 执行期间需要。实际的查询和结果会保存在 output/cost-query-result*.json 中以供审计。

输出

此技能生成：

成本优化报告 (output/costoptimizereport<时间戳>.md)
- 包含总成本和主要驱动因素的执行摘要
- 带有 Azure 门户链接的详细成本分解
- 基于实际数据和预估节约的优先级建议
- 带有安全警告的实施命令
成本查询结果 (output/cost-query-result<时间戳>.json)
- 所有成本查询和响应的审计线索
- 建议的验证证据

重要说明

数据分类

💰 实际数据 = 从 Azure 成本管理 API 获取
📈 实际指标 = 从 Azure Monitor 获取
💵 验证定价 = 从官方 Azure 定价页面获取
📊 预估节约 = 基于实际数据和验证定价计算得出

最佳实践

始终先查询实际成本——切勿估算或假设
从官方来源验证定价——考虑免费层级
对成本查询使用 REST API（比 az costmanagement query 更可靠）
保存审计线索——包含所有查询和响应
为所有资源包含 Azure 门户链接
创建报告文件时使用 UTF-8 编码
对于每月成本低于 10 美元的情况，应强调运营改进而非财务节约
未经明确批准，切勿执行破坏性操作

常见陷阱

假设成本：始终从成本管理 API 查询实际数据
忽略免费层级：许多服务有慷慨的配额（例如，容器应用：每月 18 万 vCPU 秒免费）
使用错误的日期范围：成本数据用 30 天，利用率数据用 14 天
门户链接失效：验证租户 ID 和资源 ID 格式
成本查询失败：使用带 JSON 主体的 az rest，而不是 az costmanagement query

安全要求

在删除资源前获得批准
先在非生产环境测试更改
提供用于验证的试运行命令
包含回滚步骤
实施后监控影响

SDK 快速参考

Redis 管理：.NET

📄 原始文档

完整文档（英文）：

https://skills.sh/microsoft/azure-skills/azure-cost-optimization

💡 提示：点击上方链接查看 skills.sh 原始英文文档，方便对照翻译。

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Azure 成本优化技能

何时使用此技能

说明

步骤 0：验证前提条件

步骤 1：加载最佳实践

步骤 1.5：Redis 专项分析（按需）

步骤 1.6：选择分析范围（针对 Redis 专项分析）

步骤 2：运行 Azure Quick Review

步骤 3：发现资源

步骤 4：查询实际成本

步骤 5：验证定价

步骤 6：收集利用率指标

步骤 7：生成优化报告

步骤 8：保存审计追踪

步骤 9：清理临时文件

输出

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最佳实践

常见陷阱

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