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El temario oficial de Microsoft Certified: Agentic DevOps Engineer Expert, organizado por dominio. Marca cada punto según lo vayas repasando.
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Design traceability and flow of work
Diseña el flujo de trabajo enlazando fases: planifica en Azure Boards o GitHub Projects (columnas, columnas divididas, límites WIP y definición de terminado), compila con vinculación automática de elementos a compilaciones, despliega con entornos que registran historial y elementos desplegados, y opera creando elementos de trabajo desde Application Insights con su contexto.
Create and target Azure DevOps environments ↗Configure pipelines to support work tracking ↗
Los ciclos de comentarios en Azure DevOps se basan en suscripciones: personales, de equipo, de proyecto o globales, entregadas por correo o mediante enlaces de servicio a servicios externos como Teams, Service Bus o Datadog. La entrega por rol limita los avisos a los implicados y Skip initiator evita avisar a quien hizo el cambio. En GitHub Actions, las notificaciones de flujos programados siguen a su creador o a quien los rehabilita.
Elige el proceso según el equipo: Basic (épicas, incidencias, tareas), Agile (historias de usuario), Scrum (elementos del backlog con estados Approved y Committed) o CMMI (control de cambios, riesgos y revisiones). Organiza el trabajo con rutas de área por equipo o componente, que también restringen el acceso, y rutas de iteración por sprint, y usa planes de entrega para ver varios equipos y sus dependencias en un calendario.
Default processes and process templates ↗Use team delivery plans in Azure Boards ↗
La trazabilidad une elementos de trabajo con ramas, commits, solicitudes de incorporación de cambios, compilaciones, versiones y pruebas. En Azure Repos, la directiva Check for linked work items exige vínculos; con GitHub, AB# en commits o descripciones vincula y, con fixes, cambia el estado al combinar en la rama predeterminada. Los conjuntos de pruebas basados en requisitos y los informes de trazabilidad miden la calidad de cada requisito.
Link GitHub commits, pull requests, branches, and issues to work items in Azure Boards ↗About end-to-end traceability ↗
Design and implement success metrics for DevOps
Convierte cada KPI en una métrica medible: tiempo de entrega (de la creación a Completed) para compromisos con clientes, tiempo de ciclo y diagrama de flujo acumulado para eficiencia y cuellos de botella, informes de tasa de éxito, duración y fallos de pruebas para la calidad de la entrega, y la información general de seguridad de GitHub (Coverage, Remediation) para la seguridad, con el registro de auditoría para datos de cumplimiento.
Configure lead time and cycle time widgets ↗Security overview ↗
Con Azure DevOps MCP Server en modo agente, un asistente traduce preguntas en lenguaje natural a consultas WIQL y llamadas a herramientas sobre elementos, compilaciones y pruebas. Analytics expone OData (LeadTimeDays y CycleTimeDays solo para elementos completados) para Power BI. Azure Copilot genera KQL de ejemplo para registros de Azure Monitor, y las métricas de uso de Copilot miden la adopción de la IA.
Enable AI assistance with Azure DevOps MCP Server ↗Lead time and cycle time sample report ↗
Configure collaboration and communication
Documenta el proyecto con wikis de Azure DevOps (wiki de proyecto o código publicado como wiki, sincronizado con la rama), README en .github, raíz o docs, notas de versión generadas y configuradas en .github/release.yml, un archivo LICENSE y CODEOWNERS, donde gana el último patrón coincidente. Mermaid dibuja diagramas de proceso, y Copilot redacta resúmenes de solicitudes de incorporación de cambios partiendo de una descripción vacía.
Define requisitos para agentes con instrucciones en .github/copilot-instructions.md, archivos .instructions.md con applyTo y AGENTS.md; habilidades en .github/skills con SKILL.md; y agentes personalizados cuyo campo tools limita herramientas. Copilot cloud agent solo inserta en su rama copilot/ y no aprueba sus solicitudes. Los flujos agénticos programados se ejecutan con permisos de lectura y escriben solo mediante safe-outputs.
Adding repository custom instructions for GitHub Copilot ↗GitHub Agentic Workflows ↗
Azure DevOps MCP Server puede ser remoto (https://mcp.dev.azure.com/{organización}, HTTP y Entra ID), filtrado con X-MCP-Toolsets, X-MCP-Tools o X-MCP-Readonly, o local (stdio, PAT o Entra ID). El servidor MCP de GitHub remoto usa OAuth o PAT. Para Copilot cloud agent, el JSON del repositorio solo admite herramientas, usa secretos COPILOT_MCP_ y el servidor de GitHub integrado lee solo el repositorio actual.
Set up the remote Azure DevOps MCP Server ↗Configure MCP servers for your repository ↗
Los webhooks de GitHub y los enlaces de servicio de Azure DevOps envían eventos (push, revisiones, elementos de trabajo) a sistemas externos sin sondeo. Los servidores MCP dan herramientas a Copilot: en Copilot cloud agent se configuran en el repositorio y leen secretos de Agents con prefijo COPILOT_MCP_. Las skills son carpetas con SKILL.md (name y description) en .github/skills.
Configure MCP servers for your repository ↗Integrate with Service Hooks - Azure DevOps ↗
El servidor MCP de Azure DevOps da a los asistentes de IA en modo agente acceso a elementos de trabajo, solicitudes de cambios y canalizaciones. La versión remota (https://mcp.dev.azure.com/{org}) requiere Microsoft Entra; la local usa npx y stdio. Los encabezados X-MCP-Toolsets y X-MCP-Readonly limitan sus herramientas, y desde Azure Boards se puede iniciar Copilot en repositorios de GitHub.
Set up the remote Azure DevOps MCP Server ↗Use GitHub Copilot with Azure Boards ↗
Practica por dominio oficial y revisa la explicación de cada respuesta.
Empezar a practicar