react-flow-node-ts

द्वारा microsoft

TypeScript प्रकारों, हैंडल्स और Zustand एकीकरण के साथ React Flow नोड घटक बनाएं। React Flow कैनवास के लिए कस्टम नोड बनाते समय, विज़ुअल वर्कफ़्लो संपादक बनाते समय, या नोड-आधारित UI घटकों को लागू करते समय उपयोग करें।

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill react-flow-node-ts

React Flow Node

Create React Flow node components following established patterns with proper TypeScript types and store integration.

Quick Start

Copy templates from assets/ and replace placeholders:

  • {{NodeName}} → PascalCase component name (e.g., VideoNode)
  • {{nodeType}} → kebab-case type identifier (e.g., video-node)
  • {{NodeData}} → Data interface name (e.g., VideoNodeData)

Templates

Node Component Pattern

export const MyNode = memo(function MyNode({
  id,
  data,
  selected,
  width,
  height,
}: MyNodeProps) {
  const updateNode = useAppStore((state) => state.updateNode);
  const canvasMode = useAppStore((state) => state.canvasMode);
  
  return (
    <>
      <NodeResizer isVisible={selected && canvasMode === 'editing'} />
      <div className="node-container">
        <Handle type="target" position={Position.Top} />
        {/* Node content */}
        <Handle type="source" position={Position.Bottom} />
      </div>
    </>
  );
});

Type Definition Pattern

export interface MyNodeData extends Record<string, unknown> {
  title: string;
  description?: string;
}

export type MyNode = Node<MyNodeData, 'my-node'>;

Integration Steps

  1. Add type to src/frontend/src/types/index.ts
  2. Create component in src/frontend/src/components/nodes/
  3. Export from src/frontend/src/components/nodes/index.ts
  4. Add defaults in src/frontend/src/store/app-store.ts
  5. Register in canvas nodeTypes
  6. Add to AddBlockMenu and ConnectMenu

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
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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
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"।
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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।
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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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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"।
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