azure-storage-queue-py — скилл для Claude Code
Скилл подсказывает агенту, как работать с Azure Queue Storage из Python: отправка, приём и удаление сообщений. Пригодится, когда в проекте есть фоновые задачи.
npx skills add microsoft/skills --skill azure-storage-queue-py -a claude-codeЧто делает azure-storage-queue-py
Скилл даёт агенту готовые шаблоны кода для azure-storage-queue: создание очереди, отправка строк и JSON, приём сообщений с visibility_timeout, продление видимости, peek без скрытия, очистка очереди и чтение свойств с метаданными. Есть и асинхронный вариант через azure.storage.queue.aio.
Установка пакетов — pip install azure-storage-queue azure-identity. Адрес аккаунта задаётся переменной AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL вида https://<account>.queue.core.windows.net, она нужна при любом способе аутентификации. Для продакшена с DefaultAzureCredential добавляется AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod.
Внутри два правила, которые скилл требует соблюдать всегда: предпочитать DefaultAzureCredential вместо строк подключения и ключей аккаунта, потому что ключи обходят аудит и ротацию Entra, и оборачивать каждый клиент в контекстный менеджер — with для синхронного, async with для асинхронного, включая сам credential из azure.identity.aio. Смешивать синхронные и асинхронные клиенты в одном пути вызова нельзя: выберите один режим на модуль.
Какие задачи решает
- поставить фоновую обработку задач через очередь
- отправить JSON-задачу в Azure Queue Storage
- принять сообщение и удалить его после обработки
- продлить видимость сообщения, если обработка затянулась
- посмотреть содержимое очереди, не скрывая сообщения
Примеры запросов агенту
- Настрой отправку задач в Azure Queue Storage через
QueueClientсDefaultAzureCredential - Покажи, как принять сообщения из очереди и удалить их после обработки
- Сделай асинхронный вариант работы с очередью через
azure.storage.queue.aio
Как установить azure-storage-queue-py
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add microsoft/skills --skill azure-storage-queue-py -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/azure-storage-queue-py/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install microsoft/skills azure-storage-queue-py2Вручную: положить файлы
.github/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/microsoft/skills --path .github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-storage-queue-pyВручную: положить файлы
.devin/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о azure-storage-queue-py
Как установить azure-storage-queue-py в Claude Code?
Выполните npx skills add microsoft/skills --skill azure-storage-queue-py -a claude-code. Файл скилла окажется в ~/.claude/skills/azure-storage-queue-py/SKILL.md.
Что делает azure-storage-queue-py?
Даёт агенту шаблоны работы с Azure Queue Storage из Python: создание очереди, отправка и приём сообщений, удаление, peek, метаданные и асинхронный клиент.
Что нужно для работы скилла?
Пакеты azure-storage-queue и azure-identity и переменная AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL с адресом аккаунта. Для продакшена с DefaultAzureCredential понадобится ещё AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: azure-storage-queue-py
description: |
Azure Queue Storage SDK for Python. Use for reliable message queuing, task distribution, and asynchronous processing.
Triggers: "queue storage", "QueueServiceClient", "QueueClient", "message queue", "dequeue".
license: MIT
metadata:
author: Microsoft
version: "1.0.0"
package: azure-storage-queue
---
# Azure Queue Storage SDK for Python
Simple, cost-effective message queuing for asynchronous communication.
## Installation
```bash
pip install azure-storage-queue azure-identity
```
## Environment Variables
```bash
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_URL=https://<account>.queue.core.windows.net # Required for all auth methods
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production
```
## Authentication & Lifecycle
> **🔑 Two rules apply to every code sample below:**
>
> 1. **Prefer `DefaultAzureCredential`.** It works locally (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) and in Azure (managed identity, workload identity) with no code change. Avoid connection strings, account/API keys — they bypass Entra audit and rotation.
> - Local dev: `DefaultAzureCredential` works as-is.
> - Production: set `AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod` (or `AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>`) to constrain the credential chain to production-safe credentials.
> 2. **Wrap every client in a context manager** so HTTP transports, sockets, and token caches are released deterministically:
> - Sync: `with <Client>(...) as client:`
> - Async: `async with <Client>(...) as client:` **and** `async with DefaultAzureCredential() as credential:` (from `azure.identity.aio`)
>
> Snippets may abbreviate this setup, but production code should always follow both rules.
```python
from azure.identity import DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential
from azure.storage.queue import QueueServiceClient, QueueClient
# Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
credential = DefaultAzureCredential(require_envvar=True)
# Or use a specific credential directly in production:
# See https://learn.microsoft.com/python/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-python#credential-classes
# credential = ManagedIdentityCredential()
account_url = "https://<account>.queue.core.windows.net"
# Service client
with QueueServiceClient(account_url=account_url, credential=credential) as service_client:
# Use service_client here (see following sections for operations)
...
# Queue client
with QueueClient(account_url=account_url, queue_name="myqueue", credential=credential) as queue_client:
# Use queue_client here (see following sections for operations)
...
```
## Queue Operations
```python
# Create queue
service_client.create_queue("myqueue")
# Get queue client
queue_client = service_client.get_queue_client("myqueue")
# Delete queue
service_client.delete_queue("myqueue")
# List queues
for queue in service_client.list_queues():
print(queue.name)
```
## Send Messages
```python
# Send message (string)
queue_client.send_message("Hello, Queue!")
# Send with options
queue_client.send_message(
content="Delayed message",
visibility_timeout=60, # Hidden for 60 seconds
time_to_live=3600 # Expires in 1 hour
)
# Send JSON
import json
data = {"task": "process", "id": 123}
queue_client.send_message(json.dumps(data))
```
## Receive Messages
```python
# Receive messages (makes them invisible temporarily)
messages = queue_client.receive_messages(
messages_per_page=10,
visibility_timeout=30 # 30 seconds to process
)
for message in messages:
print(f"ID: {message.id}")
print(f"Content: {message.content}")
print(f"Dequeue count: {message.dequeue_count}")
# Process message...
# Delete after processing
queue_client.delete_message(message)
```
## Peek Messages
```python
# Peek without hiding (doesn't affect visibility)
messages = queue_client.peek_messages(max_messages=5)
for message in messages:
print(message.content)
```
## Update Message
```python
# Extend visibility or update content
messages = queue_client.receive_messages()
for message in messages:
# Extend timeout (need more time)
queue_client.update_message(
message,
visibility_timeout=60
)
# Update content and timeout
queue_client.update_message(
message,
content="Updated content",
visibility_timeout=60
)
```
## Delete Message
```python
# Delete after successful processing
messages = queue_client.receive_messages()
for message in messages:
try:
# Process...
queue_client.delete_message(message)
except Exception:
# Message becomes visible again after timeout
pass
```
## Clear Queue
```python
# Delete all messages
queue_client.clear_messages()
```
## Queue Properties
```python
# Get queue properties
properties = queue_client.get_queue_properties()
print(f"Approximate message count: {properties.approximate_message_count}")
# Set/get metadata
queue_client.set_queue_metadata(metadata={"environment": "production"})
properties = queue_client.get_queue_properties()
print(properties.metadata)
```
## Async Client
```python
from azure.storage.queue.aio import QueueServiceClient, QueueClient
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
async def queue_operations():
credential = DefaultAzureCredential()
async with QueueClient(
account_url="https://<account>.queue.core.windows.net",
queue_name="myqueue",
credential=credential
) as client:
# Send
await client.send_message("Async message")
# Receive
async for message in client.receive_messages():
print(message.content)
await client.delete_message(message)
import asyncio
asyncio.run(queue_operations())
```
## Base64 Encoding
```python
from azure.storage.queue import QueueClient, BinaryBase64EncodePolicy, BinaryBase64DecodePolicy
# For binary data
with QueueClient(
account_url=account_url,
queue_name="myqueue",
credential=credential,
message_encode_policy=BinaryBase64EncodePolicy(),
message_decode_policy=BinaryBase64DecodePolicy()
) as queue_client:
# Send bytes
queue_client.send_message(b"Binary content")
```
## Best Practices
1. **Pick sync OR async and stay consistent.** Do not mix `azure.xxx` sync clients with `azure.xxx.aio` async clients in the same call path. Choose one mode per module.
2. **Always use context managers for clients and async credentials.** Wrap every client in `with Client(...) as client:` (sync) or `async with Client(...) as client:` (async). For async `DefaultAzureCredential` from `azure.identity.aio`, also use `async with credential:` so tokens and transports are cleaned up.
3. **Use `DefaultAzureCredential`** for portable auth across local dev and Azure (avoid connection strings / API keys when possible).
4. **Delete messages after processing** to prevent reprocessing
5. **Set appropriate visibility timeout** based on processing time
6. **Handle `dequeue_count`** for poison message detection
7. **Use async client** for high-throughput scenarios
8. **Use `peek_messages`** for monitoring without affecting queue
9. **Set `time_to_live`** to prevent stale messages
10. **Consider Service Bus** for advanced features (sessions, topics)
## Reference Files
| File | Contents |
|------|----------|
| [references/capabilities.md](references/capabilities.md) | Additional non-hero capabilities, operation-group coverage, and production checklists. |
| [references/non-hero-scenarios.md](references/non-hero-scenarios.md) | Dedicated non-hero examples for secondary/advanced scenarios. |
© Microsoft · MIT · microsoft/skills