# Testing Course Samples

> レッスンノートブックとコードサンプルがライブの Microsoft Foundry / Azure OpenAI 環境で動作することを検証します。リポジトリには scripts/validate-notebooks.ps1 に すべてのPythonノートブックをヘッドレスで実行し、PASS/FAILマトリックスを表示するランナーが含まれています。

- Skill: `microsoft/testing-course-samples-19` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add microsoft/testing-course-samples-19`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/microsoft/testing-course-samples-19/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: DevOps & Infra
- Author: Microsoft (https://skillmd.com/u/microsoft)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/microsoft/testing-course-samples-19

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# コースサンプルのテスト

レッスンノートブックとコードサンプルがライブの
Microsoft Foundry / Azure OpenAI 環境で動作することを検証します。リポジトリには
[`scripts/validate-notebooks.ps1`](../../../../../scripts/validate-notebooks.ps1) に
すべてのPythonノートブックをヘッドレスで実行し、PASS/FAILマトリックスを表示するランナーが含まれています。

## いつ使うか
- 「すべてのノートブック／サンプルが自分のAzureサブスクリプションで動作するか検証したい」
- 「パッケージをアップグレードしたりモデルを変更した後のコースのスモークテスト」
- 「まだ動作する／動作しないレッスンはどれか？」

AI Smoke Test GitHub Action には<strong>使用しないでください</strong>（<em>デプロイ済み</em>ホストエージェントを検証する — [`tests/README.md`](../../../tests/README.md) を参照）。このスキルは
ローカルでノートブックを実行します。


1. **Python 3.12+** とコースの依存関係：`python -m pip install -r requirements.txt`
   に加え、実行環境用に：`python -m pip install nbconvert ipykernel`。
2. リポジトリルートに **`.env`** （[`.env.example`](../../../../../.env.example) からコピー）を配置し、
   少なくとも以下を含める：
   - `AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT` — Foundryプロジェクトエンドポイント
     (`https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>`)
   - `AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME` — 廃止されていないデプロイメント（例：`gpt-4.1-mini`）
   - Azure OpenAIを直接呼び出すレッスン用に `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` (`https://<account>.openai.azure.com`) と `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`
     （レッスン06、02-azure-openai、14 handoff/human-loop）。
3. **`az login`** が完了していること — サンプルは `AzureCliCredential`（Entra ID、キーレス）で認証します。
4. モデルデプロイメントが存在することを確認：
   `az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table`。

## 検証の実行
```powershell
# すべてのPythonノートブック（.NET、.venv、site-packages、翻訳、スキルアセットは除外）
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# より長いセルごとのタイムアウトがある単一のレッスン
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# 実行せずに実行されるものを一覧表示するだけ
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# 明示的なインタープリター（`python`がPATHにない場合、例：Windowsストアのエイリアス）
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"
```
スクリプトは実行したコピー、ノートブックごとのログ、`results.json` を
`$env:TEMP\aiab-nbval` に書き込み、失敗数を返します。

## 結果の解釈
- `PASS` — ノートブックがセルエラーなしで最後まで実行されました。
- `FAIL` — 最初に検出された `*Error` / `*Exception` の行が表示されます。対応する
  出力ディレクトリの `log_*.txt` を開き、完全なトレースバックを確認してください。
- 単一ノートブックの失敗は `-Timeout`（セル単位）で制限されるため、
  ハングしている人間ループセルは `StdinNotImplementedError` として検出され、ハングしっぱなしにはなりません。

## 追加リソースが必要なレッスン（それらがなければ失敗します）
| レッスン | 追加要件 |
|--------|------------|
| 05 Agentic RAG | Azure AI Search（`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, キー）— インメモリフォールバックパスあり |
| 11 MCP / GitHub | GitHub MCPサーバー + PAT |
| 13 memory (cognee) | `cognee` がモデルプロバイダーと設定済み |
| 15 browser-use | Playwrightブラウザをインストール済み（`playwright install`） + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME` |
| 17 local agent | Foundry Local runtime + ダウンロード済みQwenモデル（オンデバイス、クラウド不要） |
| `*-dotnet-*` ノートブック | .NET Interactive カーネル（デフォルトで除外、`-IncludeDotnet`を使用） |

## レポート
レッスンごとにグループ化したPASS/FAIL表としてまとめます。真の回帰（修正が必要なコード／設定バグ）と
環境の不足（Search/Foundry Local/PATが足りないなど）を分けて、
実際に失敗した部分には対応する `log_*.txt` を引用してください。

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**Source:** [`microsoft/ai-agents-for-beginners`](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners) → `translations/ja/.agents/skills/testing-course-samples/SKILL.md`