migrate-to-dataverse

Lee los archivos YAML de una aplicación Canvas existente y reemplaza las llamadas a fuentes de datos de Power FX con llamadas equivalentes a tablas de Dataverse. ÚSALO cuando el usuario quiera migrar,…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-cat-skills --skill migrate-to-dataverse

Migrate Canvas App Data Sources to Dataverse

Read the YAML files of the current Canvas App and replace all Power FX data source calls with Dataverse equivalents for the following requirements:

$ARGUMENTS

CRITICAL: Review Guidance First

Before making any changes, you MUST read and internalize the technical reference document:

  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/TechnicalGuide.md — Technical best practices, control selection, validation workflow, formulas, layout strategies

Read this file before planning any edits.

CRITICAL: Sync the Canvas App First

Before reading or editing any YAML files, call the sync_canvas MCP tool to ensure a local copy of the canvas app YAML is present and up to date. This pulls the current app state from the coauthoring session into local .pa.yaml files.

Only proceed after sync_canvas completes successfully.

Migration Workflow

1. Discover Available Data Sources

Call list_data_sources to enumerate all data sources connected to the current authoring session. This is the authoritative list of Dataverse tables (and other connectors) available for mapping.

After the call completes, share a discovery summary with the user:

Discovery complete. Available data sources ([N] total):

NameTypeKey Columns
[Table Name]Dataverse / SharePoint / …[column names]

For each Dataverse table identified, call get_data_source_schema to retrieve the full column list and Power Fx types. This information is required to map source columns to destination columns accurately.

2. Read the YAML Files

Read every .pa.yaml file produced by sync_canvas. For each file:

  • Identify every Power Fx formula that references a non-Dataverse data source (e.g. SharePoint.GetItems, Filter('MyList', …), Patch('MyList', …), LookUp, Collect, ClearCollect, etc.).
  • Note the source table/list name, the columns referenced, and the operation type (Filter, Patch, LookUp, Collect, etc.).

3. Build a Column Mapping Plan

Using the schemas retrieved in step 1, produce a mapping table for every data source call found:

Proposed Mapping Plan

Source ExpressionSource ColumnDataverse TableDataverse ColumnNotes
Filter('Orders List', Status = "Open")Statuscr123_orderscr123_statusType match: Text
……………

Rules for column selection:

  • Prefer an exact name match (case-insensitive).
  • Fall back to a semantic name match (e.g. Title → cr123_name).
  • Flag any column with no clear match as ⚠ needs manual review.
  • Respect Power Fx type compatibility — do not map a Text column to a Choices column without an explicit conversion formula.

Present the plan to the user and ask for approval before making any changes:

Does this mapping plan look correct?

  • Approve and apply changes
  • I'd like to adjust the mapping first

If adjustments are requested, update the mapping plan accordingly and re-present.

4. Apply the Replacements

Once the plan is approved, update every affected .pa.yaml file:

  • Replace each source data-call expression with the equivalent Dataverse Power Fx expression using the approved column mapping.
  • Keep all UI properties, layout, and non-data formulas unchanged.
  • Follow the formula conventions in ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/TechnicalGuide.md (use = prefix, wrap multi-line formulas correctly, etc.).
  • Preserve OnVisible initialization patterns — replace collection sources but keep the collection/variable structure if it exists.

Announce progress for each file:

Updating [filename].pa.yaml ([N] of [Total])…

5. Validate

Call compile_canvas after updating all files. Fix any compilation errors before finishing. Report the result:

  • On success: > Compilation successful — all replacements are valid.
  • On failure: > [N] error(s) found — fixing before finishing. [brief description of each error]

Repeat validate → fix until all files compile clean.

6. Complete

When all files pass validation, present a final summary:

Migration complete.

FileExpressions ReplacedStatus
[filename].pa.yaml[N]Compiled

Source replaced: [original data source names] Target: [Dataverse table names used] Columns requiring manual review: [list any ⚠ flagged columns, or "none"]

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