fast-pull-request

द्वारा microsoft

प्रदान किए गए टेम्पलेट का उपयोग करके FAST रिपॉजिटरी के लिए पुल रिक्वेस्ट विवरण तैयार करें।

npx skills add https://github.com/microsoft/fast --skill fast-pull-request

This skill only applies to generating Pull Request descriptions for the FAST repository.

Do not create or modify any existing Github pull requests. This skill is only for generating the markdown content for a pull request description based on the provided template.

Based on the conversation context, generate a pull request description as a markdown code block using the template located at ../../pull_request_template.md.

Use the Pull Request Template to generate a markdown code block for the most relevant work on this git branch, compared to main.

The Description should be either a summary description of the content of the branch, or a list of the most relevant changes made in the branch. The goal is to address the purpose of the pull request in a concise manner, rather than detailing every change. "Why" and "what" over "how".

Determine if any current github issues are being addressed by this work, and list them in the Issues section with links. If none are found, remove the Issues section.

The reviewer notes section is optional. Include it only if there are specific areas where you would like feedback or attention from the reviewer.

The Test Plan section should outline any issues that need to be verified before merging, or steps to reproduce the behavior locally. Even a brief note is helpful, such as "All existing tests pass".

The checklist section should be completed to indicate the status of various aspects of the pull request.

If there are change files that have been added to the PR, check the box labeled "I have included a change request file using $ npm run change".

If any new tests have been added, check the box labeled "I have added tests for my changes."

Check the terminal output for evidence of passing tests, and check the box labeled "I have tested my changes." if tests have been run and are passing. If not, leave the box unchecked.

If any doc blocks have been added or modified, or if any documentation files have been added or modified, check the box labeled "I have updated the project documentation to reflect my changes." This also applies to any changes made to api-report files.

The final checkbox must be checked by the pull request author. It should never be checked when generating this PR description.

The Next Steps section is optional. Include it only if there are specific follow-up tasks or work items that should be addressed after merging this PR, such as updating documentation, adding new tests, or performing code cleanup. If any existing issues are being addressed by the next steps, reference them here.

Provide the markdown code block only, without any additional commentary or explanation.

Any comments in the template can be removed since they're only meant to provide guidance on how to fill out the template, and are not intended to be part of the final PR description.

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