[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M699S4HQDT4AE9ZDZV7CWDT8":3,"skill-same:01M699S4HQDT4AE9ZDZV7CWDT8":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},"01M699S4HQDT4AE9ZDZV7CWDT8","testing-course-samples",null,"microsoft\u002Fai-agents-for-beginners","microsoft","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6154722?v=4","01M698VYDXZ6JW5WH3CRV650R8","Microsoft","01M6998ZK2275KMJE6Y5SEA2X2",79504,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fai-agents-for-beginners\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftranslations\u002Fpt-BR\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# Testando os Exemplos do Curso\n\nValide que os notebooks das lições e os exemplos de código funcionam em uma configuração ativa\nMicrosoft Foundry \u002F Azure OpenAI. O repositório inclui um executor em\n[`scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002Fscripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1) que\nexecuta todos os notebooks Python de forma headless e imprime uma matriz PASS\u002FFAIL.\n\n## Quando usar\n- \"Validar todos os notebooks \u002F exemplos contra minha assinatura Azure.\"\n- \"Teste rápido do curso após atualizar pacotes ou mudar modelos.\"\n- \"Quais lições ainda funcionam \u002F falham ao vivo?\"\n\nNão use isso para o GitHub Action AI Smoke Test (que valida agentes *implantados*\nhospedados — veja [`tests\u002FREADME.md`](..\u002F..\u002F..\u002Ftests\u002FREADME.md)). Esta habilidade\nexecuta os notebooks localmente.\n\n## Pré-requisitos (verifique primeiro)\n1. **Python 3.12+** com dependências do curso: `python -m pip install -r requirements.txt`\n   mais o executor: `python -m pip install nbconvert ipykernel`.\n2. **`.env` na raiz do repositório** (copie de [`.env.example`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F.env.example)) com pelo menos:\n   - `AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT` — endpoint do projeto Foundry\n     (`https:\u002F\u002F\u003Caccount>.services.ai.azure.com\u002Fapi\u002Fprojects\u002F\u003Cproject>`)\n   - `AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME` — um deployment não depreciado (ex: `gpt-5-mini`)\n   - `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` (`https:\u002F\u002F\u003Caccount>.openai.azure.com`) e `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`\n     para lições que chamam Azure OpenAI diretamente (Lição 06, 02-azure-openai, 14 handoff\u002Fhuman-loop).\n3. **`az login`** concluído — exemplos se autenticam com `AzureCliCredential` (Entra ID, sem chave).\n4. Verifique se o deployment do modelo existe:\n   `az cognitiveservices account deployment list -g \u003Crg> -n \u003Caccount> -o table`.\n\n## Executando a validação\n```powershell\n# Todos os notebooks Python (ignora .NET, .venv, site-packages, traduções, recursos de habilidades)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1\n\n# Uma única lição, com um tempo limite por célula mais longo\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600\n\n# Apenas lista o que seria executado (sem execução)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -List\n\n# Interpretador explícito (se `python` não estiver no PATH, por exemplo, alias da Windows Store)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Python \"C:\u002Fpath\u002Fto\u002Fpython.exe\"\n```\nO script grava cópias executadas, logs por notebook e `results.json` em\n`$env:TEMP\\aiab-nbval` e finaliza com o número de falhas.\n\nFalhas transitórias (limites HTTP 429 em assinaturas compartilhadas, um eventual\nproblema no token `AzureCliCredential` ou um timeout) são automaticamente\ntentadas novamente (`-Retries`, padrão 2, com `-RetryDelaySeconds` de espera, padrão 20). Se um\ndeployment de modelo estiver gerando 429s regularmente, verifique a cota TPM GlobalStandard da assinatura\n(`az cognitiveservices usage list -l \u003Cregion>`) — aumentar a capacidade de um único\ndeployment não ajuda quando a cota da *assinatura* está esgotada.\n\n## Interpretando resultados\n- `PASS` — o notebook rodou de ponta a ponta sem erro em células.\n- `FAIL` — a primeira linha `*Error` \u002F `*Exception` é exibida; abra o\n  `log_*.txt` correspondente na pasta de saída para o traceback completo.\n- A falha de um único notebook é limitada por `-Timeout` (por célula), então uma célula\n  de intervenção humana travada aparece como `StdinNotImplementedError` ao invés de travar.\n\n## Lições que precisam de recursos extras (espera-se que falhem sem eles)\n| Lição | Requisito extra |\n|--------|-------------------|\n| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, chave) — possui caminho de fallback em memória |\n| 11 MCP \u002F GitHub | Servidor MCP GitHub + PAT |\n| 13 memória (cognee) | `cognee` configurado com um provedor de modelo |\n| 15 uso no navegador | Navegadores Playwright instalados (`playwright install`) + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME` |\n| 17 agente local | Runtime local Foundry + modelo Qwen baixado (no dispositivo, sem nuvem) |\n| notebooks `*-dotnet-*` | kernel .NET Interactive (excluído por padrão; use `-IncludeDotnet`) |\n\n## Reportando resultados\nResuma em uma tabela PASS\u002FFAIL agrupada por lição. Separe regressões genuínas\n(bugs de código\u002Fconfiguração a corrigir) de lacunas de ambiente (Search\u002FFoundry Local\u002FPAT ausentes),\ne cite o `log_*.txt` falho para cada falha real.\n\n---\n\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Aviso Legal**:\nEste documento foi traduzido usando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fco-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->","# Testando os Exemplos do Curso\n\nValide que os notebooks das lições e os exemplos de código funcionam em uma configuração ativa\nMicrosoft Foundry \u002F Azure OpenAI. O repositório inclui um executor em\n[`scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002Fscripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1) que\nexecuta todos os notebooks Python de forma headless e imprime uma matriz PASS\u002FFAIL.\n\n## Quando usar\n- \"Validar todos os notebooks \u002F exemplos contra minha assinatura Azure.\"\n- \"Teste rápido do curso após atualizar pacotes ou mudar modelos.\"\n- \"Quais lições ainda funcionam \u002F falham ao vivo?\"\n\nNão use isso para o GitHub Action AI Smoke Test (que valida agentes *implantados*\nhospedados — veja [`tests\u002FREADME.md`](..\u002F..\u002F..\u002Ftests\u002FREADME.md)). Esta habilidade\nexecuta os notebooks localmente.\n\n## Pré-requisitos (verifique primeiro)\n1. **Python 3.12+** com dependências do curso: `python -m pip install -r requirements.txt`\n   mais o executor: `python -m pip install nbconvert ipykernel`.\n2. **`.env` na raiz do repositório** (copie de [`.env.example`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F.env.example)) com pelo menos:\n   - `AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT` — endpoint do projeto Foundry\n     (`https:\u002F\u002F\u003Caccount>.services.ai.azure.com\u002Fapi\u002Fprojects\u002F\u003Cproject>`)\n   - `AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME` — um deployment não depreciado (ex: `gpt-5-mini`)\n   - `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` (`https:\u002F\u002F\u003Caccount>.openai.azure.com`) e `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`\n     para lições que chamam Azure OpenAI diretamente (Lição 06, 02-azure-openai, 14 handoff\u002Fhuman-loop).\n3. **`az login`** concluído — exemplos se autenticam com `AzureCliCredential` (Entra ID, sem chave).\n4. Verifique se o deployment do modelo existe:\n   `az cognitiveservices account deployment list -g \u003Crg> -n \u003Caccount> -o table`.\n\n## Executando a validação\n```powershell\n# Todos os notebooks Python (ignora .NET, .venv, site-packages, traduções, recursos de habilidades)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1\n\n# Uma única lição, com um tempo limite por célula mais longo\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600\n\n# Apenas lista o que seria executado (sem execução)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -List\n\n# Interpretador explícito (se `python` não estiver no PATH, por exemplo, alias da Windows Store)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Python \"C:\u002Fpath\u002Fto\u002Fpython.exe\"\n```\nO script grava cópias executadas, logs por notebook e `results.json` em\n`$env:TEMP\\aiab-nbval` e finaliza com o número de falhas.\n\nFalhas transitórias (limites HTTP 429 em assinaturas compartilhadas, um eventual\nproblema no token `AzureCliCredential` ou um timeout) são automaticamente\ntentadas novamente (`-Retries`, padrão 2, com `-RetryDelaySeconds` de espera, padrão 20). Se um\ndeployment de modelo estiver gerando 429s regularmente, verifique a cota TPM GlobalStandard da assinatura\n(`az cognitiveservices usage list -l \u003Cregion>`) — aumentar a capacidade de um único\ndeployment não ajuda quando a cota da *assinatura* está esgotada.\n\n## Interpretando resultados\n- `PASS` — o notebook rodou de ponta a ponta sem erro em células.\n- `FAIL` — a primeira linha `*Error` \u002F `*Exception` é exibida; abra o\n  `log_*.txt` correspondente na pasta de saída para o traceback completo.\n- A falha de um único notebook é limitada por `-Timeout` (por célula), então uma célula\n  de intervenção humana travada aparece como `StdinNotImplementedError` ao invés de travar.\n\n## Lições que precisam de recursos extras (espera-se que falhem sem eles)\n| Lição | Requisito extra |\n|--------|-------------------|\n| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, chave) — possui caminho de fallback em memória |\n| 11 MCP \u002F GitHub | Servidor MCP GitHub + PAT |\n| 13 memória (cognee) | `cognee` configurado com um provedor de modelo |\n| 15 uso no navegador | Navegadores Playwright instalados (`playwright install`) + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME` |\n| 17 agente local | Runtime local Foundry + modelo Qwen baixado (no dispositivo, sem nuvem) |\n| notebooks `*-dotnet-*` | kernel .NET Interactive (excluído por padrão; use `-IncludeDotnet`) |\n\n## Reportando resultados\nResuma em uma tabela PASS\u002FFAIL agrupada por lição. 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