manage-desktop-flows

Gestionar y ejecutar flujos de Power Automate Desktop (RPA) y grupos de máquinas. Usar cuando el usuario pregunte sobre flujos de escritorio, RPA o grupos de máquinas.

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill manage-desktop-flows

Descargar ZIP GitHub

Desktop Flow Manager

Manage Power Automate Desktop (RPA) flows, machine groups, and run sessions.

Tools

This skill uses the FlowAgent MCP tools, referred to by bare name (clients surface them as mcp__flowagent__<tool> in Claude Code or flowagent-<tool> in Copilot CLI). If no MCP tools are present, the plugin is not wired up — run the setup skill.

Tool	Purpose
`list_desktop_flows`	Browse RPA flows (filter by `name`)
`run_desktop_flow`	Trigger with optional `machineGroup`, `body`, `timeout`
`list_machine_groups`	Browse machine infrastructure

Operations

List Desktop Flows

Call list_desktop_flows. Present in table: Name | Status | Created | Modified

Run Desktop Flow

Call list_desktop_flows to find the flow (if name given, use name filter)
Optionally call list_machine_groups to target a specific group
Call run_desktop_flow with optional machineGroup, body (input data), timeout
Report: session status (Waiting/InProgress/Failed/Cancelled/Succeeded), outputs

Machine Infrastructure

Call list_machine_groups. Present: Name | Type | Status | Machines

Más skills de microsoft

Persona de growth hacker de OSS

agent-framework-azure-ai-py

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.

airunway-aks-setup

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".

appinsights-instrumentation

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.

applicationinsights-web-ts

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.

azure-ai-anomalydetector-java

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.

azure-ai-language-conversations-py

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.

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".