list-plans

Ermittelt gültige Migrationspläne im Arbeitsbereich und gibt den ausgewählten Planpfad zurück. Ein gültiger Plan ist ein Unterverzeichnis von .github/modernize/, das plan.md enthält…

npx skills add https://github.com/microsoft/github-copilot-modernization --skill list-plans

List and Select Plan

Step 1 — Discover valid plans

You MUST run this in a terminal — do NOT use file tools (list_dir, file_search, grep_search) to discover plans.

Detect the OS and run the matching script in the terminal. Replace <workspace-root> with the absolute path to the workspace root before running.

Windows (PowerShell) — run in terminal:

Set-Location "<workspace-root>"
$modernizeDir = ".github/modernize"
$plans = @()

if (Test-Path $modernizeDir) {
    Get-ChildItem -Path $modernizeDir -Directory | ForEach-Object {
        $hasPlan  = Test-Path (Join-Path $_.FullName "plan.md")
        $hasTasks = (Test-Path (Join-Path $_.FullName "tasks.json")) -or (Test-Path (Join-Path $_.FullName ".metadata/tasks.json"))
        if ($hasPlan -and $hasTasks) {
            $plans += @{ folder = $_.Name; planPath = "$modernizeDir/$($_.Name)/plan.md" }
        }
    }
}

$plans | ConvertTo-Json -Depth 2

macOS / Linux (bash) — run in terminal:

cd "<workspace-root>"
modernize_dir=".github/modernize"
entries="[]"

if [ -d "$modernize_dir" ]; then
    for folder in "$modernize_dir"/*/; do
        [ -d "$folder" ] || continue
        name=$(basename "$folder")
        if [ -f "$folder/plan.md" ] && ([ -f "$folder/tasks.json" ] || [ -f "$folder/.metadata/tasks.json" ]); then
            entry="{\"folder\":\"$name\",\"planPath\":\"$modernize_dir/$name/plan.md\"}"
            if [ "$entries" = "[]" ]; then
                entries="[$entry]"
            else
                entries="${entries%]},$entry]"
            fi
        fi
    done
fi

echo "$entries"

Parse the JSON output from the terminal as the list of valid plans for the next step.

Step 2 — Route based on count

No plans found

Return no-plans-found to the caller. Do not prompt the user.

Exactly 1 plan found

Return its path immediately — no user prompt needed:

.github/modernize/<folder>/plan.md

Multiple plans found

  1. For each plan, read .github/modernize/<folder>/plan.md, extract the first heading, strip the leading # and any prefix of the form <Word> Plan: (e.g. Modernization Plan: , Migration Plan: ), and use the remainder as the title.
  2. Do not invoke a question tool. Return exactly these two lines to planning-coordinator, with compact JSON on the second line and no surrounding prose or Markdown fence:
NEEDS_INPUT
{"schemaVersion":1,"coordinator":"planning-coordinator","requestType":"plan-selection","questions":[{"header":"plan-selection","question":"Which plan would you like to execute?","allowFreeformInput":false,"options":[{"label":"<folder>","description":"<plan title>"}]}],"resumeContext":{"plans":[{"label":"<folder>","planPath":".github/modernize/<folder>/plan.md"}]}}

Include one option and one matching resumeContext.plans entry per discovered plan, preserving discovery order. The option label is the folder name and its description is the title from step 1. Never select the first plan by default.

Step 3 — Return

After planning-coordinator receives the top-level structured answer, it resolves the selected label through resumeContext.plans and returns that path:

.github/modernize/<selected-folder>/plan.md

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