dt-rpi-integration

Design Thinking zu RPI Übergabewissen, das den DT-zu-RPI Übergabevertrag, DT-bewusste Forschungs-/Planungs-/Implementierungs-/Überprüfungskontexte, Subagentenübergabe… abdeckt.

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill dt-rpi-integration

Design Thinking → RPI Integration — Skill Entry

This skill is the entry point for Design Thinking to RPI integration knowledge.

The DT coach loads these references when Design Thinking coaching graduates into the RPI workflow. Every DT exit produces research-ready input for rpi-research. The retained downstream phases, rpi-plan, rpi-implement, and rpi-review, consume the resulting context. RPI Agent is the lifecycle wrapper when end-to-end coordination is needed; it does not replace rpi-research as the handoff target.

Integration references

ReferenceWhen to load
Handoff contractExit points, artifact schemas, RPI input contracts, and quality markers for lateral DT-to-RPI handoff
Research contextDT-aware rpi-research framing for handoffs from the DT coach
Planning contextDT-aware rpi-plan context for plans originating from DT artifacts
Implement contextDT-aware rpi-implement context applying fidelity and stakeholder constraints
Review contextDT-aware rpi-review criteria for evaluating Design Thinking artifacts
Subagent handoffReadiness assessment, artifact compilation, and validation via subagent dispatch
Image prompt generationMethod 5 concept visualization with lo-fi prompt enforcement

Skill layout

  • SKILL.md — this file (skill entrypoint).
  • references/ — the DT-to-RPI integration reference documents.
    • rpi-handoff-contract.md — DT-to-RPI handoff contract: exit points, artifact schemas, RPI input contracts, and confidence markers.
    • rpi-research-context.md provides DT-aware rpi-research context.
    • rpi-planning-context.md provides DT-aware rpi-plan context.
    • rpi-implement-context.md provides DT-aware rpi-implement context.
    • rpi-review-context.md provides DT-aware rpi-review context.
    • subagent-handoff.md provides the subagent dispatch workflow for handoff readiness, compilation, and validation.
    • image-prompt-generation.md provides Method 5 lo-fi image prompt generation guidance.

Mehr Skills von microsoft

oss-growth
microsoft
OSS-Wachstums-Hacker-Persona
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Richte AI Runway auf AKS ein – vom leeren Cluster bis zum laufenden Modell. Umfasst Cluster-Überprüfung, Controller-Installation, GPU-Bewertung, Provider-Einrichtung und erste Bereitstellung. WANN: „AI Runway einrichten“, „AKS-Cluster onboarden“, „AI Runway installieren“, „airunway setup“, „Modell auf AKS bereitstellen“, „GPU-Inferenz auf AKS“, „KAITO-Setup auf AKS“, „LLM auf AKS ausführen“, „vLLM auf AKS“, „Modell-Serving auf AKS einrichten“, „AI Runway-Controller“.
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Leitfaden zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Bietet Telemetriemuster, SDK-Einrichtung und Konfigurationsreferenzen. WANN: wie man eine App instrumentiert, App Insights SDK, Telemetriemuster, was ist App Insights, Application Insights-Anleitung, Instrumentierungsbeispiele, APM-Best Practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentieren Sie Browser-/Web-Apps mit dem Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Verwenden Sie es für Real User Monitoring (RUM) – Seitenaufrufe, Klicks, AJAX/Fetch-Abhängigkeiten, Ausnahmen, benutzerdefinierte Ereignisse und browser-seitige GenAI-Agent-Traces, die mit Backend-OpenTelemetry-Traces korreliert werden. Umfasst SDK-Loader-Skript und npm-Setup, Framework-Erweiterungen (React, React Native, Angular), Click Analytics, Telemetrie-Initialisierer und OTel-GenAI-Semantik-Konventionen für Agent-/Tool-/Modell-Spans, die vom Browser ausgegeben werden.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Verwenden für ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Workspace“, „Modell-Registry“, „Trainings-Jobs“, „Datensätze“.
development