ontology-school-path-generator

द्वारा microsoft

स्रोत ऑन्टोलॉजी सामग्री से प्रगतिशील चरण ऑन्टोलॉजी के साथ ऑन्टोलॉजी स्कूल पाठ्यक्रम पथ/लैब उत्पन्न करें। जब उपयोगकर्ता किसी ऑन्टोलॉजी को ट्यूटोरियल में बदलने के लिए कहे तो उपयोग करें...

npx skills add https://github.com/microsoft/ontology-playground --skill ontology-school-path-generator

Ontology School Path Generator Skill

Goal

Generate a complete Ontology School course with progressive ontology steps.

Read First

  1. docs/authoring-guide.md
  2. docs/learn-content-guide.md
  3. docs/embed-guide.md
  4. Example lab:
  • content/learn/iq-lab-retail-supply-chain/
  • catalogue/official/iq-lab-retail-step-1/

Workflow

  1. Extract a teachable subset from source ontology.
  2. Define step progression (4-7 steps).
  3. Create step ontologies under catalogue/official/<slug>-step-N/.
  4. Mark step ontologies with "category": "school".
  5. Create course under content/learn/<course-slug>/.
  6. Add <ontology-embed> + diff for progressive steps.
  7. Include at least one quiz per article.

Person Names

If the course, step ontologies, examples, sample data, quests, quiz text, or docs need any person names, first use the name-generator skill. Do not invent customer, employee, patient, student, instructor, reviewer, or other human names.

All generated person names must come from:

data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv

Use the CSV FullName column by default, and keep selected names consistent across source markdown, RDF/OWL examples, generated catalogue data, and tests.

Validate

  • npm run qa:tutorial-content
  • npm run build

Human Review Flow

If lesson content is not yet approved:

  • Add reviewStatus: under-human-review to article frontmatter
  • Open review issue via .github/ISSUE_TEMPLATE/ontology-school-review.yml

Done Criteria

  • Course renders in /#/learn
  • Step ontologies are isolated in School category
  • Any person names introduced by the lesson or sample data came from the name-generator skill / approved CSV fixture
  • Builds and validators pass

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