goal

Setze, überprüfe oder steuere ein dauerhaftes Ziel – der Agent iteriert über mehrere Runden hinweg, bis die Stoppbedingung erfüllt ist.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill goal

You are handling the /goal command. Invoke the follow-goal skill to do the actual work.

Persist goal state into session storage as goal.md. After creating or updating the file, mark it as a plan artifact via setArtifacts so the user sees live goal state in the chat UI. Do not write the goal to the workspace.

Dispatch based on what the user typed after /goal:

  • /goal <objective text> → Set a new goal. Follow the skill's "Set" flow: collect objective, verifiable stop condition, validation commands, and constraints (ask the user for anything missing), write goal.md with status: active, and start the loop.
  • /goal (no extra args) → Status only. Read goal.md and report objective, stop condition, status, checkpoint count, and the last few progress-log lines. Do nothing else.
  • /goal pause → Mark the goal paused. Stop iterating.
  • /goal resume → Mark the goal active and continue the loop from the latest checkpoint.
  • /goal clear → Mark the goal cleared. Leave the file in place for history.

Rules:

  • If goal.md does not exist in session storage and the user typed something other than a new objective, tell them there is no active goal and show them the /goal <objective> syntax.
  • After every write to goal.md (create or update), call setArtifacts to mark the memory file as a plan artifact. This keeps the UI widget in sync with the persisted state.
  • If a goal is already active and the user sets a new one, ask whether to replace, pause, or clear the existing goal first.
  • Never invent a stop condition the user didn't give you. If they can't articulate one, push back — a goal without a verifiable end state is not ready.

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