dt-rpi-integration

द्वारा microsoft

डिज़ाइन थिंकिंग से RPI हैंडऑफ़ ज्ञान, जिसमें DT-से-RPI हैंडऑफ़ अनुबंध, DT-जागरूक अनुसंधान/योजना/कार्यान्वयन/समीक्षा संदर्भ, उप-एजेंट हैंडऑफ़ शामिल है…

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill dt-rpi-integration

Design Thinking → RPI Integration — Skill Entry

This skill is the entry point for Design Thinking to RPI integration knowledge.

The DT coach loads these references when Design Thinking coaching graduates into the RPI workflow. Every DT exit produces research-ready input for rpi-research. The retained downstream phases, rpi-plan, rpi-implement, and rpi-review, consume the resulting context. RPI Agent is the lifecycle wrapper when end-to-end coordination is needed; it does not replace rpi-research as the handoff target.

Integration references

ReferenceWhen to load
Handoff contractExit points, artifact schemas, RPI input contracts, and quality markers for lateral DT-to-RPI handoff
Research contextDT-aware rpi-research framing for handoffs from the DT coach
Planning contextDT-aware rpi-plan context for plans originating from DT artifacts
Implement contextDT-aware rpi-implement context applying fidelity and stakeholder constraints
Review contextDT-aware rpi-review criteria for evaluating Design Thinking artifacts
Subagent handoffReadiness assessment, artifact compilation, and validation via subagent dispatch
Image prompt generationMethod 5 concept visualization with lo-fi prompt enforcement

Skill layout

  • SKILL.md — this file (skill entrypoint).
  • references/ — the DT-to-RPI integration reference documents.
    • rpi-handoff-contract.md — DT-to-RPI handoff contract: exit points, artifact schemas, RPI input contracts, and confidence markers.
    • rpi-research-context.md provides DT-aware rpi-research context.
    • rpi-planning-context.md provides DT-aware rpi-plan context.
    • rpi-implement-context.md provides DT-aware rpi-implement context.
    • rpi-review-context.md provides DT-aware rpi-review context.
    • subagent-handoff.md provides the subagent dispatch workflow for handoff readiness, compilation, and validation.
    • image-prompt-generation.md provides Method 5 lo-fi image prompt generation guidance.

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।
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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।
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azure-ai-anomalydetector-java
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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।
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azure-ai-language-conversations-py
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<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>
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azure-ai-ml-py
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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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