jinja2

Mejores prácticas para la renderización de plantillas con Jinja2, incluyendo entornos, filtros, escape automático y seguridad.

npx skills add https://github.com/microsoft/debugpy --skill jinja2

Skill: Jinja2

Best practices for template rendering with Jinja2 including environments, filters, autoescaping, and security.

When to Use

Apply this skill when rendering templates with Jinja2 — HTML pages, emails, configuration files, and code generation.

Environment

  • Create a jinja2.Environment(loader=..., autoescape=...) once and reuse it.
  • Use FileSystemLoader for file-based templates, PackageLoader for installed packages.
  • Enable autoescape=True for HTML templates to prevent XSS.

Templates

  • Use {{ variable }} for output, {% if/for/block %} for control flow.
  • Use template inheritance ({% extends 'base.html' %}) for layout reuse.
  • Define custom filters for reusable transformations.

Security

  • Always enable autoescape=True when rendering HTML.
  • Use SandboxedEnvironment for untrusted templates.
  • Never render user input as template code — only as template data.
  • Use |e filter explicitly when autoescape is off.

Pitfalls

  • Don't use Template(string) directly — it bypasses the environment's loader and settings.
  • Watch for undefined variable errors — use undefined=StrictUndefined during development.
  • Avoid complex logic in templates — keep them focused on presentation.

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