add-excel

Ajoute le connecteur Excel Online (Business) à une application Power Apps. Utilisez-le pour lire ou écrire des données de classeur Excel depuis OneDrive ou SharePoint.

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

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

Add Excel Online

Workflow

  1. Check Memory Bank → 2. Gather → 3. Add Connector → 4. Configure → 5. Build → 6. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

Check for memory-bank.md per shared-instructions.md.

Step 2: Gather

Ask the user:

  1. Where is the workbook? (OneDrive or SharePoint)
  2. Workbook file name
  3. Which table(s) in the workbook to access

Step 3: Add Connector

First, find the connection ID (see connector-reference.md):

Run the /list-connections skill. Find the Excel Online (Business) connection in the output. If none exists, direct the user to create one using the environment-specific Connections URL — construct it from the active environment ID in context (from power.config.json or a prior step): https://make.powerapps.com/environments/<environment-id>/connections+ New connection → search for the connector → Create.

Excel Online is a tabular datasource -- requires -c (connection ID), -d (drive), and --table (table name in workbook):

# OneDrive workbook
pa app add data-source --connector excelonlinebusiness -c <connection-id> -d 'me' --table 'Table1'

# SharePoint workbook -- dataset is the document library path
pa app add data-source --connector excelonlinebusiness -c <connection-id> -d 'sites/your-site' --table 'Table1'

Run for each table the user needs.

Step 4: Configure

AddRowIntoTable -- adds a row to an Excel table:

// OneDrive workbook
await ExcelOnlineBusinessService.AddRowIntoTable({
  source: "me",
  drive: "me",
  file: "MyWorkbook.xlsx",
  table: "Table1",
  body: { column1: "value1", column2: "value2" } // Flat object, NO "items" wrapper
});

// SharePoint workbook
await ExcelOnlineBusinessService.AddRowIntoTable({
  source: "sites/your-site",
  drive: "drive-id",
  file: "SharedWorkbook.xlsx",
  table: "Table1",
  body: { column1: "value1", column2: "value2" }
});

Key points:

  • source: "me" and drive: "me" for OneDrive personal files
  • For SharePoint, use the site path and drive ID
  • The body is a flat key-value object matching column headers -- do NOT wrap in { items: ... }

Use Grep to find specific methods in src/generated/services/ExcelOnlineBusinessService.ts (generated files can be very large -- see connector-reference.md).

Step 5: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Step 6: Update Memory Bank

Update memory-bank.md with: connector added, workbook/table configured, build status.

Plus de skills de microsoft

oss-growth
microsoft
Persona de growth hacker OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Créez des agents Azure AI Foundry à l’aide du SDK Python Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). À utiliser lors de la création d’agents persistants avec AzureAIAgentsProvider, de l’utilisation d’outils hébergés (interpréteur de code, recherche de fichiers, recherche web), de l’intégration de serveurs MCP, de la gestion de fils de conversation ou de l’implémentation de réponses en streaming. Couvre les outils de fonction, les sorties structurées et les agents multi-outils.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Configurez AI Runway sur AKS — du cluster nu au modèle en cours d'exécution. Couvre la vérification du cluster, l'installation du contrôleur, l'évaluation GPU, la configuration du fournisseur et le premier déploiement. QUAND : « configurer AI Runway », « intégrer un cluster AKS », « installer AI Runway », « configuration airunway », « déployer un modèle sur AKS », « inférence GPU sur AKS », « configuration KAITO sur AKS », « exécuter LLM sur AKS », « vLLM sur AKS », « configurer le service de modèles sur AKS », « contrôleur AI Runway ».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Conseils pour instrumenter les applications web avec Azure Application Insights. Fournit des modèles de télémétrie, la configuration du SDK et des références de configuration. QUAND : comment instrumenter une application, SDK App Insights, modèles de télémétrie, qu'est-ce qu'App Insights, conseils sur Application Insights, exemples d'instrumentation, bonnes pratiques APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentez les applications navigateur/web avec le SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Utilisez-le pour la surveillance des utilisateurs réels (RUM) — vues de page, clics, dépendances AJAX/fetch, exceptions, événements personnalisés et traces d’agents GenAI côté navigateur corrélées aux traces OpenTelemetry backend. Couvre le script de chargement du SDK et la configuration npm, les extensions de framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, les initialiseurs de télémétrie et les conventions sémantiques OTel GenAI pour les spans d’agents/outils/modèles émises depuis le navigateur.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Créez des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java. Utilisez-le lors de l'implémentation de la détection d'anomalies univariées/multivariées, de l'analyse de séries temporelles ou de la surveillance basée sur l'IA.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implémentez la compréhension du langage conversationnel (CLU) à l’aide du SDK Python azure-ai-language-conversations. Utilisez-le lorsque vous travaillez avec ConversationAnalysisClient pour analyser l’intention et les entités d’une conversation, créer des fonctionnalités de NLP ou intégrer la compréhension du langage dans des applications.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
SDK v2 d’Azure Machine Learning pour Python. Utiliser pour les espaces de travail ML, les tâches, les modèles, les jeux de données, le calcul et les pipelines. Déclencheurs : « azure-ai-ml », « MLClient », « espace de travail », « registre de modèles », « tâches d’entraînement », « jeux de données ».
development