vscode-dev-workbench

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite exécuter le serveur vscode.dev localement et utiliser la fenêtre de l'espace de travail VS Code ou des Agents dans le navigateur intégré contre le serveur local…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill vscode-dev-workbench

Running vscode.dev Against Local VS Code Sources

The vscode-dev repo is the vscode.dev server. When run locally with ?vscode-quality=dev, it serves the VS Code web workbench (or Agents window at /agents) from the sibling microsoft/vscode checkout. This is the fastest way to validate web-only changes to the workbench without shipping an Insiders build.

Layout assumption

vscode-dev and vscode must be sibling folders:

<workRoot>/
  vscode/          # microsoft/vscode checkout
  vscode-dev/      # microsoft/vscode-dev checkout

If your paths differ, check server/ in vscode-dev for the source root resolution — the /vscode-sources/* route maps to ../vscode.

Start the dev server

Critical: Run npm run dev from the vscode-dev folder, NOT from vscode. The vscode repo has no dev script and will fail with npm error Missing script: "dev". Terminal tools that simplify/strip leading cd into separate commands will silently keep the cwd of a previous terminal — always use an absolute pushd or verify with pwd before npm run dev.

cd /path/to/vscode-dev     # NOT /path/to/vscode
npm run dev                # runs watch + nodemon; serves https://127.0.0.1:3000

If you're driving this through an agent/terminal tool, prefer:

pushd /absolute/path/to/vscode-dev >/dev/null && pwd && npm run dev

On first start you may see one crash like Cannot find module './indexes' — it's the watcher racing the first build. nodemon restarts automatically once out/ finishes compiling. The server is ready when curl -sk -o /dev/null -w "%{http_code}" https://127.0.0.1:3000/ returns 200.

URLs

  • https://127.0.0.1:3000/?vscode-quality=dev — main workbench, local dev sources
  • https://127.0.0.1:3000/agents?vscode-quality=dev — Agents window, local dev sources
  • https://127.0.0.1:3000/?vscode-version=<commit> — pinned production commit
  • Add &vscode-log=trace for verbose client logging

Interacting via the integrated browser

Use open_browser_page and the standard browser tools.

Enter inserts a newline in the chat input

The chat input is a Monaco editor — page.keyboard.press('Enter') inserts a newline. To send, click the Send button (a[aria-label^="Send"]) or use the send keybinding.

Hard-reloading after a rebuild

The service worker caches client assets aggressively. A plain reload can still serve stale modules:

await page.evaluate(async () => {
  const regs = await navigator.serviceWorker?.getRegistrations() ?? [];
  await Promise.all(regs.map(r => r.unregister()));
  const keys = await caches?.keys() ?? [];
  await Promise.all(keys.map(k => caches.delete(k)));
});
await page.reload({ waitUntil: 'domcontentloaded' });

Simulating mobile (only when explicitly requested)

The integrated browser panel clamps width, so page.setViewportSize() and CDP setDeviceMetricsOverride narrow the viewport only as far as the panel allows. User-Agent override and touch emulation work fine:

const client = await page.context().newCDPSession(page);
await client.send('Emulation.setUserAgentOverride', {
  userAgent: 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.0 Mobile/15E148 Safari/604.1',
  platform: 'iPhone'
});
await client.send('Emulation.setTouchEmulationEnabled', { enabled: true, maxTouchPoints: 5 });
await client.send('Emulation.setDeviceMetricsOverride', {
  width: 393, height: 852, deviceScaleFactor: 3, mobile: true,
  screenOrientation: { type: 'portraitPrimary', angle: 0 }
});
await page.reload();

For a true mobile viewport, drive a standalone Playwright script with devices['iPhone 14 Pro'] instead of the integrated browser. If a mobile-responsive overlay intercepts pointer events during automation, fall back to { force: true } on click().

Known-noise console messages (ignore)

  • Canceled: Canceled at clipboardService.js — cancelled permission probes on hover.
  • NotAllowedError: Failed to execute 'write' on 'Clipboard' — web clipboard requires a user gesture.
  • [WebTunnelAgentHost] Failed to list tunnels — only fires when not signed in.
  • The web worker extension host is started in a same-origin iframe! — expected in dev.
  • Unrecognized feature: 'local-network-access' — dev manifest warning.
  • [LEAKED DISPOSABLE] stacks — GC-based tracker; only real if reproducible across reloads.

Troubleshooting

SymptomCauseFix
Cannot find module './indexes' on first runnodemon started before TS compile finishedWait; it auto-restarts
Session not found: <uuid> when sending chatReopened a cloud/tunnel-backed sessionStart a fresh session (⌘N) in the Agents window
Workspace picker opens native dialog and hangs automationSelect Folder… needs a real file dialogPick a workspace URL scheme instead, or skip in automation
Stale UI after editing vscode/ sourcesService worker cacheUnregister SWs + clear caches (snippet above)

Testing the Agents window against a local mock agent host

If the scenario touches the Agents window (/agents route), you almost always need the mock agent host running. Without it, the Agents window will sit on the sign-in / tunnel-discovery screen and block any real interaction. Start it in addition to the dev server — it's a second terminal, not a replacement.

vscode-dev supports a ?mock-agent-host=ws://… URL parameter that short-circuits tunnel discovery and wires the Agents window to a raw WebSocket. Pair it with the mock agent host binary from microsoft/vscode:

cd /path/to/vscode
node out/vs/platform/agentHost/node/agentHostServerMain.js \
  --enable-mock-agent --quiet --without-connection-token --port 8765
# Listens on ws://localhost:8765

Prerequisite: out/ in the vscode repo must be populated by the VS Code - Build task (or npm run watch). If out/vs/platform/agentHost/node/agentHostServerMain.js is missing, start that task first.

--enable-mock-agent registers the ScriptedMockAgent from src/vs/platform/agentHost/test/node/mockAgent.ts with one pre-existing session. Seed additional sessions via the VSCODE_AGENT_HOST_MOCK_SEED_SESSIONS env var, using a comma-separated list of session URIs (for example, VSCODE_AGENT_HOST_MOCK_SEED_SESSIONS=mock://pre-1,mock://pre-2). Scripted prompts include hello, use-tool, error, permission, write-file, run-safe-command, slow, client-tool, subagent, etc. (see mockAgent.ts for the full list).

Then open:

https://127.0.0.1:3000/agents?vscode-quality=dev&mock-agent-host=ws://localhost:8765&vscode-log=trace

Expect these logs in order:

  • [MockAgentHost] Using local mock agent host at ws://localhost:8765/
  • [WebTunnelAgentHost] Found 1 tunnel(s) with agent host support
  • [WebTunnelAgentHost] Connecting to tunnel 'mock-agent-host' (mock)
  • [WebTunnelAgentHost] Protocol handshake completed with tunnel:mock
  • [RemoteAgentHost] Registered agent mock from tunnel:mock as remote-tunnel__mock-mock

This bypasses GitHub auth and the /agents/api/hosts endpoint entirely, so it works offline. The fake tunnel on the vscode-dev side must advertise a protocolvN tag ≥ TUNNEL_MIN_PROTOCOL_VERSION in src/vs/platform/agentHost/common/tunnelAgentHost.ts (currently 5); otherwise WebTunnelAgentHostService filters it out and you'll see Found 0 tunnel(s) with agent host support.

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