add-teams

द्वारा microsoft

माइक्रोसॉफ्ट टीम्स कनेक्टर को पावर ऐप्स कोड ऐप में जोड़ता है। टीम्स संदेश भेजने, चैनलों पर पोस्ट करने, या टीम्स चैट के साथ एकीकृत करने पर उपयोग करें।

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

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

Add Teams

Workflow

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

Step 1: Check Memory Bank

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

Step 2: Add Connector

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

Run the /list-connections skill. Find the Teams 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.

pa app add data-source --connector teams -c <connection-id>

Step 3: Configure

Ask the user what Teams operations they need (send message, post to channel, etc.).

PostMessageToConversation -- sends a chat message via Flow bot:

await TeamsService.PostMessageToConversation({
  "Post as": "Flow bot",
  "Post in": "Chat with Flow bot",
  "Post message request": {
    recipient: "<recipient-upn-or-id>", // UPN or Entra object ID
    messageBody: "<p>HTML message</p>", // HTML format
    isAlert: false,
    feedbackLoopEnabled: false
  }
});

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

Step 4: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Step 5: Update Memory Bank

Update memory-bank.md with: connector added, configured operations, build status.

microsoft की और Skills

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OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
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Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
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Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
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