fast-bug-report

Générer un rapport de bug pour le dépôt FAST en utilisant le modèle fourni.

npx skills add https://github.com/microsoft/fast --skill fast-bug-report

Télécharger ZIP GitHub

This prompt only applies to generating Bug Report issues for the FAST repository.

Do not create or modify any existing Github issues. This skill is only for generating the markdown content for a new issue based on the provided template.

Based on the conversation context, generate a bug report as a markdown code block using the template located at ../../ISSUE_TEMPLATE/bug-report.md.

The summary should clearly state what the bug is and which part of the system is affected.

Repro or Code Sample should provide clear, minimal steps to reproduce the issue. Include a code snippet, repository link, or gist if possible.

Expected Behavior should describe what the correct behavior should be.

Current Behavior should explain what actually happens instead. Include the full error message and stack trace if applicable. Mention screenshots if they would help illustrate the problem.

Possible Solution is optional. Include it only if there is a concrete idea about the cause or fix. Mention if the reporter is willing to contribute a fix.

Context should explain how the bug affects the user and what they are trying to accomplish. This helps prioritize and design the right solution.

Your Environment should capture relevant details: OS, device, browser, and package version.

Search for existing open or closed issues that overlap with this bug report. If duplicates or related issues exist, mention them in the Context section.

Suggest a concise issue title in the format fix: [what is the issue?] in [where is the issue?].

Provide the markdown code block only, without any additional commentary or explanation.

Any comments in the template can be removed since they're only meant to provide guidance on how to fill out the template, and are not intended to be part of the final issue body.

Plus de skills de microsoft

Persona de growth hacker OSS

agent-framework-azure-ai-py

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.

airunway-aks-setup

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 ».

appinsights-instrumentation

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.

applicationinsights-web-ts

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.

azure-ai-anomalydetector-java

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.

azure-ai-language-conversations-py

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.

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 ».