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Azure AI 内容安全

开发编程 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-02qudk26/azure-content-safety。

技能介绍

要解决什么问题

在应用里接入 Azure AI Content Safety 时，工程师往往要同时处理 API 报错、阈值与类别调参、预览版迁移、混合/本地部署，以及 groundedness、阻止列表、Docker 容器等分散在 Microsoft Learn 上的文档。本技能把这些问题按主题索引，并约定 Agent 如何读取本地段落或拉取远程 Markdown，减少在文档站点里反复搜索的时间。

技能如何工作

技能正文提供分类索引（行号或关联参考文件），覆盖以下方向：

  • 问题排查：HTTP 状态码、常见失败原因与重试/修复思路
  • 最佳实践：阈值、类别与提示调整，平衡安全、召回与体验
  • 决策制定：预览版迁正式版、受限访问功能的使用时机
  • 架构与设计：云端、混合与嵌入式 Content Safety 的集成模式
  • 限制与配额：语言支持、自定义安全类别、模型输出中的受保护/第三方代码检测
  • 配置与部署：文本/图像/提示防护 Docker 容器、文本阻止列表
  • 集成模式：groundedness 检测 API 的请求格式与集成方式

获取最新官方说明时，技能要求网络访问：优先通过 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch（查询参数 from=learn-agent-skill），备用 fetch_webpage 并请求 Markdown。Agent 应按索引对带行号范围的内容使用 read_file，对带文件链接的主题读取对应参考文件。

适用边界与注意

  • 文档内容依赖 Microsoft Learn；若 metadata.generated_at 超过约 3 个月，应建议用户从仓库更新技能包。
  • 若 mcp_microsoftdocs 不可用，需按技能内指引另行安装，否则远程拉取能力会受限。
  • 技能侧重指导与文档导航，不替代你在 Azure 门户中的资源创建、密钥管理与合规审计流程。

使用场景

  • 用户生成内容产品接入文本审核 API 后反复出现 HTTP 错误，需要按官方响应码说明排查配额、鉴权或请求体问题。
  • 线上误拦与漏拦争议增多，需要参考最佳实践文档调整危害类别阈值、提示与类别组合以改善表现。
  • RAG 或 Copilot 类应用需在返回前校验回答是否被源文档支撑，需要集成 groundedness 检测 API 并核对参数格式。
  • 混合或本地环境需在内网运行审核能力，需要查阅嵌入式方案及文本/图像/提示防护 Docker 容器的安装与运行步骤。

适合人员

  • 负责 LLM/UGC 功能上线的后端工程师，典型诉求是在发版前完成 Content Safety 集成、阻止列表与错误处理策略。
  • 在隔离或混合网络维护 AI 服务的运维/平台工程师，典型诉求是安装配置 Content Safety Docker 容器并保证运行时可用。
  • 参与 Azure AI 选型与合规评审的安全或架构师，典型诉求是弄清静态数据加密、受限访问功能及语言/配额边界。
  • 仍调用 Content Safety 预览版接口的应用维护者，典型诉求是按迁移文档切换到正式版并评估受限能力是否适用。