init

द्वारा microsoft

AI कोडिंग एजेंटों के लिए चैट अनुकूलन फ़ाइलें उत्पन्न या अपडेट करें

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill init

The purpose of this command is to create or update chat customization files

  • the agent instructions file (.github/copilot-instructions.md or AGENTS.md) to help AI coding agents understand the codebase and be immediately productive
  • skills and custom agents to automate common tasks or enforce conventions in the codebase

The user can optionally call this command with an argument. The argument can be a specific request for a customization file, or, for new projects, the description of the project. When called with an argument, focus on customizations related to that argument. Only create or modify chat customization files. Never start working on a task in the argument.

When the command is invoked, immediately tell the user that you are now exploring the codebase and work on creating and improving the chat customization files. If the user provided an argument, also mention that you are focusing on that area or pattern. Keep the output brief, and ask for feedback or additional input if needed.

Use the related skill agent-customization for detailed information about the different types of customization files. Explore the codebase to get a good understanding of the project and its conventions, and then create or update the relevant chat customization files to help AI coding agents be productive in this codebase.

When complete, print a table of the added or modified chat customization files, along with a short explanation why this file is useful to the AI coding agents.

Workflow

  1. Discover existing conventions Search: **/{.github/copilot-instructions.md,AGENT.md,AGENTS.md,CLAUDE.md,.cursorrules,.windsurfrules,.clinerules,.cursor/rules/**,.windsurf/rules/**,.clinerules/**,README.md}

  2. Explore the codebase via subagent, 1-3 in parallel if needed Find essential knowledge that helps an AI agent be immediately productive:

    • Build/test commands (agents run these automatically)
    • Architecture decisions and component boundaries
    • Project-specific conventions that differ from common practices
    • Potential pitfalls or common development environment issues
    • Key files/directories that exemplify patterns

    Also inventory existing documentation (docs/**/*.md, CONTRIBUTING.md, ARCHITECTURE.md, etc.) to identify topics that should be linked, not duplicated.

  3. Generate or merge

    • New file: Prefer AGENTS.md over .github/copilot-instructions.md. If the user already has one of these files, update it instead of creating a new one.
    • Existing file: Preserve valuable content, update outdated sections, remove duplication
    • Follow the guidelines in the agent-customization skill:
      1. Link, don't embed principle. Do not copy existing documentation that exists in the workspace, link to them with a Markdown link instead.
      2. Minimal by default: Only what's relevant and cannot be easily discovered by an agent should be included. Link to other documentation for details.
      3. Concise and actionable: Every line should guide behavior
  4. Iterate

    • Ask for feedback on unclear or incomplete sections
    • If the workspace is complex, suggest creating separate instructions files or skills for specific areas (e.g., frontend, backend, tests)

Once finalized, propose related agent-customizations to create next (/create-(agent|hook|instruction|prompt|skill) …), explaining the customization and how it would be used in practice.

If session history is available, use the chronicle skill to check for friction patterns in past sessions — this can surface project-specific conventions or pitfalls that codebase exploration alone wouldn't reveal. Mention /chronicle improve to the user as a way to iteratively refine instructions over time.

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