ontology-catalog-import

Importieren von Kunden- oder externem RDF/OWL in das Katalogformat dieses Repos. Verwenden, wenn ein Benutzer eine RDF/OWL-Datei ablegt und sie katalogbereit haben möchte (Metadaten, Kategorie, …)

npx skills add https://github.com/microsoft/ontology-playground --skill ontology-catalog-import

Ontology Catalog Import Skill

Goal

Turn a source .rdf / .owl file into a valid catalogue entry under:

  • catalogue/external/<source>/<slug>/ or
  • catalogue/community/<author>/<slug>/

Read First

  1. docs/authoring-guide.md
  2. scripts/compile-catalogue.ts (validation expectations)
  3. Existing examples:
  • catalogue/external/schema-org/
  • catalogue/external/pizza-ontology/

Intake Questions

Ask user:

  1. Is this entry external or community?
  2. Desired slug and source folder?
  3. Desired category?
  4. Author display name?
  5. Should this be tutorialized into Ontology School too?

Required Outputs

  • <slug>.rdf copied/adapted into target folder
  • metadata.json with required fields
  • Valid category value for catalogue compiler

Person Names

If import cleanup, metadata examples, sample instances, generated RDF/OWL, docs, or optional Ontology School content need person names, first use the name-generator skill. Do not invent customer, employee, patient, student, instructor, reviewer, or other human names.

All new person names must come from the FullName column in:

data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv

Validate

Run:

  • npx tsx scripts/compile-catalogue.ts
  • npm run validate

Done Criteria

  • Entry appears in public/catalogue.json
  • No compile or validation errors
  • Metadata is complete and user-readable
  • Any new person names introduced during import came from the name-generator skill / approved CSV fixture

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