setup-component-explorer-light

द्वारा microsoft

हल्का सेटअप — कंपोनेंट एक्सप्लोरर पैकेज इंस्टॉल करें और Vite प्लगइन जोड़ें, AI एजेंट एकीकरण के लिए MCP सर्वर के साथ।

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill setup-component-explorer-light

Skill: Setup Component Explorer (Light)

Minimal setup: install packages and wire the Vite plugin so fixtures are served at ___explorer. For the full setup (CLI daemon, VS Code tasks & launch config), use the setup-component-explorer-full skill.

Prerequisites

  • The project uses Vite as its bundler
  • Node.js >= 22

Step 1: Install Packages

npm install @vscode/component-explorer @vscode/component-explorer-vite-plugin

Use the project's package manager (npm, pnpm, yarn). For workspace monorepos, install into the package that owns the Vite config.

Step 2: Configure Vite Plugin

Add componentExplorer() to vite.config.ts:

import { componentExplorer } from '@vscode/component-explorer-vite-plugin';

export default defineConfig({
  plugins: [
    // ... existing plugins (react, tailwind, etc.)
    componentExplorer(),
  ],
});

Plugin Options

OptionDefaultDescription
include'./src/**/*.fixture.{ts,tsx}'Glob pattern for fixture files
route'/___explorer'URL path for the explorer UI
build'app-only'Build mode: 'app-only', 'all', or 'explorer-only'
outFile'___explorer.html'Output filename for built explorer
logLevel'info''silent', 'info', 'verbose', 'warn', 'error'

For projects where fixtures live outside ./src, set include explicitly:

componentExplorer({
  include: './test/**/*.fixture.{ts,tsx,js,jsx}',
}),

Step 3: Start Dev Server and Open Explorer

  1. Start the Vite dev server as a background terminal process (e.g. npx vite, pnpm dev).
  2. Once the server is ready, open the component explorer in VS Code's Simple Browser by running the VS Code command (adjust port if needed):
    simpleBrowser.show with url: http://localhost:5173/___explorer
    

Important: Before writing any fixtures, read the use-component-explorer skill. It covers fixture patterns, project-specific wrappers, and best practices that are essential for correct usage.

Optional: MCP Server for AI Agent Integration

To enable AI agents (Copilot) to take screenshots, compare fixtures, and interact with components, add the MCP server.

Install the CLI

npm install @vscode/component-explorer-cli

Create component-explorer.json

Create component-explorer.json next to the Vite config (or at the project root). This points the CLI at the running Vite dev server:

{
  "$schema": "node_modules/@vscode/component-explorer-cli/dist/component-explorer-config.schema.json",
  "sessions": [{ "name": "current" }],
  "server": {
    "type": "http",
    "url": "http://localhost:5173"
  }
}

Adjust the url if the dev server uses a different port.

Configure .vscode/mcp.json

Create or update .vscode/mcp.json to register the MCP server:

{
  "servers": {
    "component-explorer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "component-explorer",
        "mcp",
        "-p",
        "./component-explorer.json"
      ]
    }
  }
}

Adjust the -p path if component-explorer.json is not at the workspace root.

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