[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M699SJ2PZHY5A34QZ38FCCJS":3,"skill-same:01M699SJ2PZHY5A34QZ38FCCJS":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},"01M699SJ2PZHY5A34QZ38FCCJS","testing-course-samples",null,"microsoft\u002Fai-agents-for-beginners","microsoft","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6154722?v=4","01M698VYDXZ6JW5WH3CRV650R8","Microsoft","01M6998ZK2275KMJE6Y5SEA2X2",79374,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fai-agents-for-beginners\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftranslations\u002Fpt-PT\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# Testar os Exemplos do Curso\n\nValide que os cadernos da lição e os exemplos de código funcionam numa configuração live \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 cadernos Python sem interface e imprime uma matriz PASS\u002FFAIL.\n\n## Quando usar\n- \"Validar todos os cadernos \u002F exemplos na minha subscrição Azure.\"\n- \"Fazer um teste rápido do curso após atualizar pacotes ou alterar modelos.\"\n- \"Quais lições ainda passam \u002F falham em live?\"\n\nNão utilize isto para o AI Smoke Test GitHub Action (que valida agentes *implantados* \nhospedados — veja [`tests\u002FREADME.md`](..\u002F..\u002F..\u002Ftests\u002FREADME.md)). Esta ferramenta \nexecuta os cadernos localmente.\n\n## Pré-requisitos (verificar primeiro)\n1. **Python 3.12+** com as 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** (copiar desde [`.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 descontinuado (ex: `gpt-5-mini`)\n   - `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` (`https:\u002F\u002F\u003Caccount>.openai.azure.com`) e `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`\n     para lições que chamam o Azure OpenAI diretamente (Lição 06, 02-azure-openai, 14 handoff\u002Fhuman-loop).\n3. **`az login`** concluído — os exemplos autenticam com `AzureCliCredential` (Entra ID, sem chave).\n4. Verificar que o deployment do modelo existe:\n   `az cognitiveservices account deployment list -g \u003Crg> -n \u003Caccount> -o table`.\n\n## Executar a validação\n```powershell\n# Todos os notebooks Python (exclui .NET, .venv, site-packages, traduções, recursos de competências)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1\n\n# Uma única lição, com um limite de tempo mais longo por célula\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600\n\n# Apenas listar 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 caderno, e `results.json` em\n`$env:TEMP\\aiab-nbval` e termina com o número de falhas.\n\nFalhas transitórias (limites HTTP 429 de taxa de uma subscrição partilhada, um ocasional\nproblema de token `AzureCliCredential` ou timeout) são automaticamente re-tentadas\n(`-Retries`, padrão 2, com `-RetryDelaySeconds` em recuo, padrão 20). Se um\ndeployment de modelo regularmente gerar 429, verifique a quota TPM GlobalStandard\nda subscrição (`az cognitiveservices usage list -l \u003Cregion>`) — aumentar a capacidade de um\núnico deployment não ajuda quando a quota da *subscrição* está esgotada.\n\n## Interpretar os resultados\n- `PASS` — o caderno executou completamente sem erro em células.\n- `FAIL` — mostra a primeira linha `*Error` \u002F `*Exception`; abra o arquivo\n  `log_*.txt` correspondente na pasta de output para o traceback completo.\n- Uma falha de um único caderno é limitada por `-Timeout` (por célula), assim uma célula\n  com interação humana bloqueada aparece como `StdinNotImplementedError` em vez de travar.\n\n## Lições que precisam de recursos extra (espera-se que falhem sem eles)\n| Lição | Requisito extra |\n|--------|-------------------|\n| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, chave) — tem um caminho alternativo em memória |\n| 11 MCP \u002F GitHub | Servidor GitHub MCP + PAT |\n| 13 memória (cognee) | `cognee` configurado com um provedor de modelo |\n| 15 uso de browser | Browsers Playwright instalados (`playwright install`) + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME` |\n| 17 agente local | Runtime Foundry Local + um modelo Qwen descarregado (no dispositivo, sem cloud) |\n| Cadernos `*-dotnet-*` | Kernel .NET Interactive (excluído por padrão; usar `-IncludeDotnet`) |\n\n## Reportar resultados\nResuma numa tabela PASS\u002FFAIL agrupada por lição. Separe regressões genuínas\n(bugs no código\u002Fconfiguração para corrigir) de falhas de ambiente (falta de Search\u002FFoundry Local\u002FPAT),\ne aponte o `log_*.txt` falhado para cada falha real.\n\n---\n\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**Aviso Legal**:\nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática [Co-op Translator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fco-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas resultantes da utilização desta tradução.\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->","# Testar os Exemplos do Curso\n\nValide que os cadernos da lição e os exemplos de código funcionam numa configuração live \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 cadernos Python sem interface e imprime uma matriz PASS\u002FFAIL.\n\n## Quando usar\n- \"Validar todos os cadernos \u002F exemplos na minha subscrição Azure.\"\n- \"Fazer um teste rápido do curso após atualizar pacotes ou alterar modelos.\"\n- \"Quais lições ainda passam \u002F falham em live?\"\n\nNão utilize isto para o AI Smoke Test GitHub Action (que valida agentes *implantados* \nhospedados — veja [`tests\u002FREADME.md`](..\u002F..\u002F..\u002Ftests\u002FREADME.md)). Esta ferramenta \nexecuta os cadernos localmente.\n\n## Pré-requisitos (verificar primeiro)\n1. **Python 3.12+** com as 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** (copiar desde [`.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 descontinuado (ex: `gpt-5-mini`)\n   - `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` (`https:\u002F\u002F\u003Caccount>.openai.azure.com`) e `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT`\n     para lições que chamam o Azure OpenAI diretamente (Lição 06, 02-azure-openai, 14 handoff\u002Fhuman-loop).\n3. **`az login`** concluído — os exemplos autenticam com `AzureCliCredential` (Entra ID, sem chave).\n4. Verificar que o deployment do modelo existe:\n   `az cognitiveservices account deployment list -g \u003Crg> -n \u003Caccount> -o table`.\n\n## Executar a validação\n```powershell\n# Todos os notebooks Python (exclui .NET, .venv, site-packages, traduções, recursos de competências)\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1\n\n# Uma única lição, com um limite de tempo mais longo por célula\npwsh scripts\u002Fvalidate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600\n\n# Apenas listar 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 caderno, e `results.json` em\n`$env:TEMP\\aiab-nbval` e termina com o número de falhas.\n\nFalhas transitórias (limites HTTP 429 de taxa de uma subscrição partilhada, um ocasional\nproblema de token `AzureCliCredential` ou timeout) são automaticamente re-tentadas\n(`-Retries`, padrão 2, com `-RetryDelaySeconds` em recuo, padrão 20). Se um\ndeployment de modelo regularmente gerar 429, verifique a quota TPM GlobalStandard\nda subscrição (`az cognitiveservices usage list -l \u003Cregion>`) — aumentar a capacidade de um\núnico deployment não ajuda quando a quota da *subscrição* está esgotada.\n\n## Interpretar os resultados\n- `PASS` — o caderno executou completamente sem erro em células.\n- `FAIL` — mostra a primeira linha `*Error` \u002F `*Exception`; abra o arquivo\n  `log_*.txt` correspondente na pasta de output para o traceback completo.\n- Uma falha de um único caderno é limitada por `-Timeout` (por célula), assim uma célula\n  com interação humana bloqueada aparece como `StdinNotImplementedError` em vez de travar.\n\n## Lições que precisam de recursos extra (espera-se que falhem sem eles)\n| Lição | Requisito extra |\n|--------|-------------------|\n| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (`AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT`, chave) — tem um caminho alternativo em memória |\n| 11 MCP \u002F GitHub | Servidor GitHub MCP + PAT |\n| 13 memória (cognee) | `cognee` configurado com um provedor de modelo |\n| 15 uso de browser | Browsers Playwright instalados (`playwright install`) + `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME` |\n| 17 agente local | Runtime Foundry Local + um modelo Qwen descarregado (no dispositivo, sem cloud) |\n| Cadernos `*-dotnet-*` | Kernel .NET Interactive (excluído por padrão; usar `-IncludeDotnet`) |\n\n## Reportar resultados\nResuma numa tabela PASS\u002FFAIL agrupada por lição. 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