docs-impact-localizer

द्वारा microsoft

इस कौशल का उपयोग किसी वर्गीकरणकर्ता के स्थान-निर्धारण निर्णय को docs-sync पैनल के लिए एक सटीक, पृष्ठ-दर-पृष्ठ कार्य योजना में अनुवाद करने के लिए करें। बाद में सक्रिय करें…

npx skills add https://github.com/microsoft/apm --skill docs-impact-localizer

docs-impact-localizer

Single responsibility: given a list of candidate pages from the classifier, produce a per-page task brief the docs-sync panel can fan out against.

You are NOT the verdict-maker (classifier owns that). You are NOT the writer (doc-writer owns that). You are the work planner.

When to invoke

The docs-sync orchestrator invokes you ONLY when the classifier returned verdict: in_place. For no_change you don't run. For structural the architect runs first; you may run after, scoped to existing pages that need amendment.

Inputs

  • scope_pages[] from the classifier
  • The PR diff (gh pr diff $PR)
  • .apm/docs-index.yml (per-page metadata)
  • Optional: the structural architect's TOC delta (if you run after the architect on a structural verdict)

Step 1: load page contents

For each path in scope_pages[], read the file. Pages are typically 3-10 KB; total budget for this step is bounded by the candidate count (the classifier should have kept it to <= 6).

Step 2: narrow scope inside each page

For each page, identify the SPECIFIC section(s) that need to change:

  • Read the page's H2/H3 structure
  • For each diff symbol from the classifier output, find the section most directly documenting it
  • Capture line ranges: lines 120-145 not the whole page

The output is a sections_to_edit[] per page, where each entry is:

page: docs/src/content/docs/consumer/install.md
sections_to_edit:
  - section: "## From Git"
    line_range: [120, 145]
    diff_symbol: "--no-cache flag"
    edit_kind: add | modify | remove
    rationale: "the new --no-cache flag is documented nowhere; section already lists other flags so this is the natural home"

Step 3: detect cross-page conflicts

If two pages document the same symbol and the diff changes the symbol's behaviour, BOTH pages need an edit AND they must stay consistent. Flag this in the brief so the CDO synthesizer knows to cross-check coherence between the two redrafts:

cross_page_constraint:
  pages: [path1, path2]
  shared_symbol: "apm install --target"
  consistency_required: "both pages must reflect the same default value"

Step 4: emit the per-page task brief

Return JSON with this shape (one entry per page in scope_pages[]):

{
  "tasks": [
    {
      "page": "docs/src/content/docs/consumer/install.md",
      "persona_owner": "consumer",
      "promise": 1,
      "sections_to_edit": [
        {
          "section": "## From Git",
          "line_range": [120, 145],
          "diff_symbol": "--no-cache flag",
          "edit_kind": "add",
          "rationale": "..."
        }
      ],
      "verify_claims": [
        {"claim": "the flag is named --no-cache", "verify_with": "apm install --help"},
        {"claim": "the flag is documented in click.option decorator", "verify_with": "grep -n no-cache src/apm_cli/commands/install.py"}
      ]
    }
  ],
  "cross_page_constraints": [
    {"pages": [...], "shared_symbol": "...", "consistency_required": "..."}
  ],
  "estimated_panel_calls": 8
}

The verify_claims[] per page is consumed by the python-architect panelist -- it tells the verifier WHICH claims need a S7 tool-call check (run apm install --help, grep the source) rather than prose-trusting.

Output contract

Return a SINGLE JSON document matching the schema in Step 4 as the final message of your task. No prose around the JSON.

Anti-patterns

  • Selecting whole pages when one section suffices (inflates context per panelist).
  • Skipping verify_claims[] -- that's the S7 tool-bridge hook; the verifier needs it.
  • Inventing pages not in scope_pages[] -- that's the classifier's job, not yours. If you think the classifier missed a page, return an extra field localizer_concern instead of expanding scope unilaterally.

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
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।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
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"।
development