[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M699DJAMP1SPV2N1H6D5ED8W":3,"skill-same:01M699DJAMP1SPV2N1H6D5ED8W":59},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":6,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":7,"ownerLogin":8,"ownerAvatarUrl":9,"ownerAccountNo":10,"ownerDisplayName":11,"repositoryNo":12,"starsCount":13,"licenseSpdxId":14,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":15,"categories":16,"keywords":27,"publishedAt":30,"linkOnly":31,"markdownContent":32,"markdownBody":33,"frontMatter":34,"refName":35,"commitSha":36,"skillDirectory":37,"forksCount":38,"repositoryHtmlUrl":39,"repositoryHomepageUrl":40,"ownerHtmlUrl":41,"ownerBlogUrl":42,"ownerDescription":43,"updatedAt":44,"install":45,"resources":58},"01M699DJAMP1SPV2N1H6D5ED8W","testing-course-samples",null,"microsoft\u002Fai-agents-for-beginners","microsoft","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6154722?v=4","01M698VYDXZ6JW5WH3CRV650R8","Microsoft","01M6998ZK2275KMJE6Y5SEA2X2",79626,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fai-agents-for-beginners\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftranslations\u002Fes\u002F.agents\u002Fskills\u002Ftesting-course-samples\u002FSKILL.md",[17,22],{"categoryNo":18,"categoryName":19,"taxonomyType":20,"taxonomyTypeDesc":21},"01JBSEEDCAT000000000000008","测试与质量","SCENARIO","使用场景",{"categoryNo":23,"categoryName":24,"taxonomyType":25,"taxonomyTypeDesc":26},"01JBSEEDCAT000000000000039","教师与教育","PROFESSION","适用职业",[28,29],"testing","testing course samples","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: testing-course-samples\n---\n# Probando las muestras del curso\n\nValide que los cuadernos de lecciones y los ejemplos de código se ejecuten contra una configuración en vivo de\nMicrosoft Foundry \u002F Azure OpenAI. El repositorio incluye un ejecutor en\n[`scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002Fscripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1) que\nejecuta cada cuaderno de Python sin cabeza y muestra una matriz de APROBADO\u002FFALLADO.\n\n## Cuándo usarlo\n- \"Validar todos los cuadernos \u002F muestras con mi suscripción de Azure.\"\n- \"Prueba rápida del curso después de actualizar paquetes o cambiar modelos.\"\n- \"¿Qué lecciones aún pasan \u002F fallan en vivo?\"\n\nNo utilice esto para la Acción GitHub de Prueba Rápida de IA (que valida *desplegados*\nagentes alojados — vea [`tests\u002FREADME.md`](..\u002F..\u002F..\u002Ftests\u002FREADME.md)). Esta habilidad\nejecuta los cuadernos localmente.\n\n## Prerrequisitos (verificar primero)\n1. **Python 3.12+** con las dependencias del curso: `python -m pip install -r requirements.txt`\n   además del ejecutor: `python -m pip install nbconvert ipykernel`.\n2. **`.env` en la raíz del repositorio** (copiar desde [`.env.example`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F.env.example)) con al menos:\n   - `AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT` — endpoint del proyecto Foundry\n     (`https:\u002F\u002F\u003Ccuenta>.services.ai.azure.com\u002Fapi\u002Fprojects\u002F\u003Cproyecto>`)\n   - `AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME` — un despliegue no obsoleto (por ejemplo `gpt-5-mini`)\n   - `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` (`https:\u002F\u002F\u003Ccuenta>.openai.azure.com`) y `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`\n     para lecciones que llaman a Azure OpenAI directamente (Lección 06, 02-azure-openai, 14 handoff\u002Fhuman-loop).\n3. **`az login`** completado — las muestras se autentican con `AzureCliCredential` (Entra ID, sin claves).\n4. Verifique que el despliegue del modelo exista:\n   `az cognitiveservices account deployment list -g \u003Crg> -n \u003Ccuenta> -o table`.\n\n## Ejecución de la validación\n```powershell\n# Todos los notebooks de Python (excluye .NET, .venv, site-packages, traducciones, recursos de habilidades)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1\n\n# Una sola lección, con un tiempo de espera más largo por celda\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600\n\n# Solo listar lo que se ejecutaría (sin ejecución)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -List\n\n# Intérprete explícito (si `python` no está en PATH, por ejemplo alias de la Tienda de Windows)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Python \"C:\u002Fpath\u002Fto\u002Fpython.exe\"\n```\nEl script escribe copias ejecutadas, registros por cuaderno y `results.json` en\n`$env:TEMP\\aiab-nbval` y termina con el número de fallos.\n\nFallos transitorios (límites de tasa HTTP 429 de suscripción compartida, un tropiezo ocasional de\ntoken `AzureCliCredential`, o un tiempo de espera) se reintentan automáticamente\n(`-Retries`, 2 por defecto, con retardo `-RetryDelaySeconds`, 20 por defecto). Si un\ndespliegue de modelo genera 429 regularmente, revise la cuota TPM GlobalStandard\nde la suscripción (`az cognitiveservices usage list -l \u003Cregión>`) — aumentar la capacidad de un solo\ndespliegue no ayuda cuando la cuota de *suscripción* está agotada.\n\n## Interpretación de resultados\n- `PASS` — el cuaderno se ejecutó de principio a fin sin errores en celdas.\n- `FAIL` — se muestra la primera línea de `*Error` \u002F `*Exception`; abra el\n  `log_*.txt` correspondiente en el directorio de salida para ver el rastro completo.\n- El fallo de un único cuaderno está limitado por `-Timeout` (por celda), por lo que una\n  celda de interacción humana colgada aparece como `StdinNotImplementedError` en lugar de quedarse colgada.\n\n## Lecciones que necesitan recursos extra (se espera que fallen sin ellos)\n| Lección | Requisito extra |\n|--------|-------------------|\n| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, clave) — tiene una ruta de reserva en memoria |\n| 11 MCP \u002F GitHub | Servidor MCP de GitHub + PAT |\n| 13 memoria (cognee) | `cognee` configurado con un proveedor de modelo |\n| 15 uso de navegador | Navegadores Playwright instalados (`playwright install`) + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME` |\n| 17 agente local | Runtime Local de Foundry + modelo Qwen descargado (en dispositivo, sin nube) |\n| cuadernos `*-dotnet-*` | Kernel interactivo .NET (excluido por defecto; use `-IncludeDotnet`) |\n\n## Informar resultados\nResuma en una tabla de APROBADO\u002FFALLADO agrupada por lección. Separe las regresiones genuinas\n(errores de código\u002Fconfiguración a corregir) de las brechas del entorno (Search\u002FFoundry Local\u002FPAT faltantes),\ny cite los `log_*.txt` con fallos para cada fallo real.\n\n---\n\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Descargo de responsabilidad**:\nEste documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fco-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional humana. No somos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->","# Probando las muestras del curso\n\nValide que los cuadernos de lecciones y los ejemplos de código se ejecuten contra una configuración en vivo de\nMicrosoft Foundry \u002F Azure OpenAI. 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Verifique que el despliegue del modelo exista:\n   `az cognitiveservices account deployment list -g \u003Crg> -n \u003Ccuenta> -o table`.\n\n## Ejecución de la validación\n```powershell\n# Todos los notebooks de Python (excluye .NET, .venv, site-packages, traducciones, recursos de habilidades)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1\n\n# Una sola lección, con un tiempo de espera más largo por celda\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600\n\n# Solo listar lo que se ejecutaría (sin ejecución)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -List\n\n# Intérprete explícito (si `python` no está en PATH, por ejemplo alias de la Tienda de Windows)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Python \"C:\u002Fpath\u002Fto\u002Fpython.exe\"\n```\nEl script escribe copias ejecutadas, registros por cuaderno y `results.json` en\n`$env:TEMP\\aiab-nbval` y termina con el número de fallos.\n\nFallos transitorios (límites de tasa HTTP 429 de suscripción compartida, un tropiezo ocasional de\ntoken `AzureCliCredential`, o un tiempo de espera) se reintentan automáticamente\n(`-Retries`, 2 por defecto, con retardo `-RetryDelaySeconds`, 20 por defecto). 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