code-review

द्वारा microsoft

कोड परिवर्तनों की बहु-दृष्टिकोण से समीक्षा करें, जिसमें संदर्भ बूटस्ट्रैप, गहराई-स्तरीय कठोरता और संरचित निष्कर्ष आउटपुट शामिल हो।

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill code-review

Code Review Skill Entry

This SKILL.md is the entrypoint for the Code Review skill.

The skill provides a reusable review workflow for pull requests, branch diffs, and local changes across functional, standards, accessibility, security, and readiness perspectives. It separates the review target and profile from perspective and depth selection, and centralizes change-brief preparation, severity normalization, and output contracts so review agents stay thin and consistent.

Shared principles

Review work should stay anchored in evidence and should avoid premature conclusions. Keep the review grounded in file and line evidence, use proportional depth based on risk, read the full diff range before narrowing, and keep factual orientation separate from structured findings.

Normative references

  1. Output Formats: reporting structure, merged report skeleton, and persisted artifact contract.
  2. Severity Taxonomy: severity levels, verdict normalization, and risk classification.
  3. Lens Checklists: perspective-specific review questions for functional, standards, accessibility, security, and readiness reviews.
  4. Context Bootstrap: Tier 0 procedure for proving the change surface, drafting a change brief, and scoping hotspots.
  5. Depth Tiers: basic, standard, and comprehensive verification rigor dials.
  6. Walkthrough Protocol: firm orientation floor, full-diff reading contract, and Register 1 narrative guidance.
  7. Dispatch Loop: human-steered dispatch board, manifest schema, and walk-back loop contract.
  8. Emission Modes: capability-gated dual-mode emission and persisted emission record.
  9. Cross-Skill Forks: specialist review registry and package-aware gating for follow-up reviews.
  10. Review Targets and Profiles: target resolution, profile expansion, task serialization, and emission identity.
  11. Change-Risk Evidence Checklist: advisory evidence categories for selecting review depth with human confirmation.

Skill layout

  • SKILL.md: this file (skill entrypoint).
  • references/: durable review knowledge documents.
    • output-formats.md: output schema, report skeleton, and persistence behavior.
    • severity-taxonomy.md: severity and verdict normalization model.
    • lens-checklists.md: per-perspective review checklists.
    • context-bootstrap.md: Tier 0 context bootstrap and human-scoping workflow.
    • depth-tiers.md: Tier 1/2/3 verification-depth guidance.
    • walkthrough-protocol.md: orientation-first walkthrough contract and Register 1 narrative expectations.
    • dispatch-loop.md: dispatch board, manifest schema, and walk-back loop.
    • emission-modes.md: native and canonical emission strategies.
    • cross-skill-forks.md: specialist review registry and gating rules.
    • review-targets.md: review target, profile, and task-state rules.
    • change-risk-model.md — advisory evidence checklist for selecting review depth with human confirmation.

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