manage-desktop-flows

द्वारा microsoft

पावर ऑटोमेट डेस्कटॉप (RPA) फ्लो और मशीन समूहों को प्रबंधित और चलाएं। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता डेस्कटॉप फ्लो, RPA, या मशीन समूहों के बारे में पूछता है।

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill manage-desktop-flows

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Desktop Flow Manager

Manage Power Automate Desktop (RPA) flows, machine groups, and run sessions.

Tools

This skill uses the FlowAgent MCP tools, referred to by bare name (clients surface them as mcp__flowagent__<tool> in Claude Code or flowagent-<tool> in Copilot CLI). If no MCP tools are present, the plugin is not wired up — run the setup skill.

Tool	Purpose
`list_desktop_flows`	Browse RPA flows (filter by `name`)
`run_desktop_flow`	Trigger with optional `machineGroup`, `body`, `timeout`
`list_machine_groups`	Browse machine infrastructure

Operations

List Desktop Flows

Call list_desktop_flows. Present in table: Name | Status | Created | Modified

Run Desktop Flow

Call list_desktop_flows to find the flow (if name given, use name filter)
Optionally call list_machine_groups to target a specific group
Call run_desktop_flow with optional machineGroup, body (input data), timeout
Report: session status (Waiting/InProgress/Failed/Cancelled/Succeeded), outputs

Machine Infrastructure

Call list_machine_groups. Present: Name | Type | Status | Machines

microsoft की और Skills

OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व

agent-framework-azure-ai-py

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।

airunway-aks-setup

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"।

appinsights-instrumentation

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।

applicationinsights-web-ts

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।

azure-ai-anomalydetector-java

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।

azure-ai-language-conversations-py

<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>

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"।