add-dataverse

Agrega tablas de Dataverse a una aplicación de código de Power Apps con modelos y servicios de TypeScript generados. También puede crear nuevas tablas de Dataverse. Úselo al conectarse a…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill add-dataverse

📋 Shared Instructions: shared-instructions.md - Cross-cutting concerns.

References:

Add Dataverse

Two paths: existing tables (skip to Step 5) or new tables (full workflow).

Workflow

  1. Plan → 2. Setup API Auth → 3. Review Existing Tables → 4. Create Tables → 5. Add Data Source → 6. Review Generated Files → 7. Build

Step 1: Plan

Check memory bank for project context. Ask the user:

  1. Which Dataverse table(s) do they need? (e.g., account, contact, cr123_customentity)
  2. Do the tables already exist in their environment, or do they need to create new ones?

If tables already exist: Skip to Step 5.

If creating new tables:

  • Ask about the data they need and design an appropriate schema
  • Use standard Dataverse tables when appropriate (contact for people, account for organizations)
  • Build a dependency graph -- see data-architecture-reference.md for tier classification
  • Enter plan mode with EnterPlanMode, present ER model with tables, columns, relationships, and creation order
  • Get approval with ExitPlanMode

Step 2: Setup API Auth (if creating tables)

See api-authentication-reference.md for full details.

az account show   # Verify Azure CLI logged in

# Find your Dataverse environment URL:
# In make.powerapps.com → Settings → Developer resources → Web API endpoint
# It looks like: https://<org-name>.crm.dynamics.com/api/data/v9.2/
# Use the base URL: https://<org-name>.crm.dynamics.com

$api = Initialize-DataverseApi -EnvironmentUrl "https://<org>.crm.dynamics.com"
$headers = $api.Headers
$baseUrl = $api.BaseUrl
$publisherPrefix = $api.PublisherPrefix

Requires System Administrator or System Customizer security role.

Step 3: Review Existing Tables (if creating tables)

Always query existing tables first before creating:

$existingTables = Invoke-RestMethod -Uri "$baseUrl/EntityDefinitions?`$filter=IsCustomEntity eq true&`$select=SchemaName,LogicalName,DisplayName" -Headers $headers

See table-management-reference.md for Find-SimilarTables, Compare-TableSchemas, and Build-TableNameMapping functions.

Present findings to user with AskUserQuestion:

  • Tables that can be reused (already exist with matching columns)
  • Tables that need extension (exist but missing columns)
  • Tables that must be created (no match found)

Step 4: Create Tables (if creating tables)

Get explicit confirmation before creating. Create in dependency order:

  • Tier 0: Reference tables (no dependencies)
  • Tier 1: Primary entities (reference Tier 0)
  • Tier 2: Dependent tables (reference Tier 1)

Use safe functions from table-management-reference.md:

Step 5: Add Data Source

For each table:

pa app add data-source --connector dataverse --table <table-logical-name>

Can add multiple tables by running the command for each one.

Step 6: Review Generated Files

The command generates:

  • src/generated/models/{Table}Model.ts -- TypeScript interfaces, plus {Table}FileColumnName, {Table}ImageColumnName, {Table}UploadColumnName union types if the table has file/image columns
  • src/generated/services/{Table}Service.ts -- CRUD methods (create, get, getAll, update, delete) plus upload, downloadFile, downloadImage, deleteFileOrImage if file/image columns exist

Show the user a usage example:

import { AccountsService } from "../generated/services/AccountsService";

const result = await AccountsService.getAll({
  select: ["name", "accountnumber"],
  filter: "statecode eq 0",
  orderBy: ["name asc"],
  top: 50
});
const accounts = result.data || [];

Key rules:

  • Use generated services (e.g., AccountsService.getAll()), not fetch/axios
  • Check result.data for actual data
  • Don't edit generated files unless needed
  • Read dataverse-reference.md before writing any Dataverse code -- picklist fields, virtual fields, lookups, and file/image columns all have critical gotchas

Step 7: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Update Memory Bank

Record which tables were added (or created), generated files, and any schema notes.

Más skills de microsoft

oss-growth
microsoft
Persona de growth hacker de OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Crea agentes de Azure AI Foundry usando el SDK de Python de Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Úsalo al crear agentes persistentes con AzureAIAgentsProvider, usando herramientas alojadas (intérprete de código, búsqueda de archivos, búsqueda web), integrando servidores MCP, gestionando hilos de conversación o implementando respuestas en streaming. Cubre herramientas de función, salidas estructuradas y agentes con múltiples herramientas.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Configura AI Runway en AKS: desde un clúster vacío hasta un modelo en ejecución. Incluye verificación del clúster, instalación del controlador, evaluación de GPU, configuración del proveedor y primer despliegue. CUÁNDO: "configurar AI Runway", "incorporar clúster AKS", "instalar AI Runway", "configuración de airunway", "desplegar modelo en AKS", "inferencia GPU en AKS", "configuración de KAITO en AKS", "ejecutar LLM en AKS", "vLLM en AKS", "configurar servicio de modelos en AKS", "controlador de AI Runway".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guía para instrumentar aplicaciones web con Azure Application Insights. Proporciona patrones de telemetría, configuración del SDK y referencias de configuración. CUÁNDO: cómo instrumentar una aplicación, SDK de App Insights, patrones de telemetría, qué es App Insights, guía de Application Insights, ejemplos de instrumentación, mejores prácticas de APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumenta aplicaciones web/navegador con el SDK de JavaScript de Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Úsalo para monitoreo de usuarios reales (RUM): vistas de página, clics, dependencias AJAX/fetch, excepciones, eventos personalizados y trazas de agentes GenAI del lado del navegador correlacionadas con trazas de OpenTelemetry del backend. Cubre el script de carga del SDK y la configuración npm, extensiones de frameworks (React, React Native, Angular), Click Analytics, inicializadores de telemetría y convenciones semánticas de GenAI de OTel para spans de agentes/herramientas/modelos emitidos desde el navegador.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Cree aplicaciones de detección de anomalías con el SDK de Azure AI Anomaly Detector para Java. Úselo al implementar detección de anomalías univariadas/multivariadas, análisis de series temporales o monitoreo impulsado por IA.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementa el reconocimiento del lenguaje conversacional (CLU) utilizando el SDK de Python azure-ai-language-conversations. Úsalo al trabajar con ConversationAnalysisClient para analizar la intención y las entidades de la conversación, crear funciones de NLP o integrar el reconocimiento del lenguaje en aplicaciones.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
SDK v2 de Azure Machine Learning para Python. Úselo para áreas de trabajo de ML, trabajos, modelos, conjuntos de datos, cómputo y canalizaciones. Disparadores: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development