project-recon

द्वारा microsoft

किसी भी कोड रिपॉजिटरी के लिए शून्य-निर्भर शेल रिकॉन — भाषाओं का पता लगाएं, LOC गिनें, और प्रोजेक्ट स्केल रिपोर्ट करें। शुद्ध POSIX find/wc या PowerShell, कोई Python या…

npx skills add https://github.com/microsoft/github-copilot-modernization --skill project-recon

Project Recon: Zero-Dependency Repo Sizing

What this skill does

Quickly answers: how big is this repo and what's in it. Shell-only (POSIX find + wc or PowerShell), runs anywhere, no install needed.

Output Format

Emit exactly this JSON structure — no additional fields:

{
  "total_loc": <int>,
  "languages": { "<lang>": <loc>, ... },
  "top_level_dirs": <int>,
  "primary_language": "<lang with highest LOC>",
  "git": <bool>
}
  • total_loc: sum of non-blank lines across all detected source files
  • languages: per-language LOC breakdown (only languages actually found)
  • top_level_dirs: count of immediate subdirectories under repo root (excluding hidden dirs)
  • primary_language: the language key with the highest LOC
  • git: whether the project root is a git repository (git rev-parse --git-dir succeeds)

Do NOT add fields beyond this schema. No descriptions, no module lists, no domain analysis.

Files

FilePurpose
references/language-extensions.yamlLanguage → file extension mapping + generated-file suffixes to skip
references/exclude-patterns.yamlDirectory exclude rules (global + per-language)
references/loc-shell.mdbash + PowerShell counting templates

Workflow

  1. Detect languages. Scan for manifest files (pom.xml, *.csproj, package.json, go.mod, etc.) or dominant extensions. Look up language-extensions.yaml for the canonical extension list.
  2. Resolve excludes. Union exclude-patterns.yaml::global.dirs with per_language.<lang>.dirs for each detected language.
  3. Count. Use the template from references/loc-shell.md. Run once per detected language, sum for total.
  4. Emit JSON. Output the schema above. Nothing else.

Semantics

  • Counts non-blank lines (wc -l), comment-inclusive. This is intentional — speed and simplicity over precision.
  • Expect 5–15% upward bias vs comment-stripping counters on verbose languages (Java, C#). Acceptable for sizing.

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।
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microsoft
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<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>
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