docs-product-alignment

द्वारा microsoft

दस्तावेज़/copilot/ दस्तावेज़ीकरण का ऑडिट और अद्यतन करें ताकि वर्तमान VS Code AI क्षमताओं को सटीक रूप से दर्शाया जा सके। उपयोग करें जब: प्रतिस्पर्धी विश्लेषण में अंतराल का पता चले, उत्पाद...

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-docs --skill docs-product-alignment

Documentation Product Alignment

Audit VS Code Copilot documentation against current product capabilities and produce targeted, style-compliant edits. Follow the docs-writing style guide for all writing rules.

Guardrails

  • Factual only. Every claim must map to something the product does today. No superlatives, no competitive comparisons, no invented terminology.
  • Content framing. Establish each page's primary persona, reader intent, and article purpose by following the content-framing guidance. Ask the writer before editing when the framing is ambiguous and would change the audit or recommendations.
  • Two consumers. The primary persona reads the prose; AI agents and search crawlers index Keywords, MetaDescriptions, and opening paragraphs. Both matter.
  • Minimal edits. Change only what is inaccurate, outdated, or missing. One precise sentence beats a rewritten section.
  • Verifiable. If you cannot point to a UI element, setting, or documented behavior, do not write it.

Workflow

  1. Gather context and frame each page. Read the latest release notes, check github.com/features/copilot, and review any competitive claims or feature matrices the user provides. For each page, record its primary persona, reader intent, and article purpose before proposing edits.
  2. Audit high-traffic pages. Read each page and compare against current product truth. Focus on MetaDescriptions, Keywords, opening paragraphs, and terminology.
  3. Gap analysis. List what is inaccurate, outdated, or missing. Map each gap to a file and location. Include the page framing in the analysis, and prioritize by page traffic and impact on the primary persona's intent.
  4. Edit. Apply targeted changes that support the recorded framing. Vary phrasing across pages to avoid repetition.
  5. Verify. Search changed files for banned words, em-dashes, and MetaDescription length violations. Confirm that each changed page still serves its recorded primary persona and reader intent.

High-traffic pages to always check:

Terminology

Use these terms consistently. The "Avoid" column lists terms that creep in but should not.

ConceptUseAvoid
Autonomous coding sessionsagentsagent mode, agentic workflows
Running without user interactionbackground agentsbackground agent mode
Code suggestions as you typeinline suggestionscode completions, autocomplete
Predicted next edit locationnext edit suggestions (NES)predictive edits
Understanding code across filesworkspace context, cross-file reasoningdeep semantic understanding (overuse)
GitHub's search for code contextGitHub's code searchremote search
VS Code's type/symbol analysislanguage intelligence (IntelliSense, LSP)code intelligence
Multiple AI model optionsmultiple AI modelsleading AI models
Plan then implement workflowPlan agent, implementation agentplanning mode

Capability areas

When auditing, ensure docs accurately cover these areas:

  • Agents: plan, implement, verify, parallel sessions, local/background/cloud, third-party support
  • Context: semantic search, language intelligence (LSP), GitHub code search, cross-repo awareness
  • Multi-file editing: coordinated changes, architecture-level refactoring, framework migrations
  • Enterprise: organization policies, model access controls, content exclusions, trust boundaries
  • SDLC workflow: Plan agent, implementation agent, Copilot code review, background/cloud handoff
  • Scale: large codebases, monorepos, multi-root workspaces, remote indexing

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