zustand-store-ts

द्वारा microsoft

TypeScript के साथ Zustand स्टोर बनाएं, subscribeWithSelector मिडलवेयर, और उचित state/action पृथक्करण। React state management बनाते समय, ग्लोबल स्टोर बनाते समय, या Zustand के साथ reactive state पैटर्न लागू करते समय उपयोग करें।

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill zustand-store-ts

Zustand Store

Create Zustand stores following established patterns with proper TypeScript types and middleware.

Quick Start

Copy the template from assets/template.ts and replace placeholders:

  • {{StoreName}} → PascalCase store name (e.g., Project)
  • {{description}} → Brief description for JSDoc

Always Use subscribeWithSelector

import { create } from 'zustand';
import { subscribeWithSelector } from 'zustand/middleware';

export const useMyStore = create<MyStore>()(
  subscribeWithSelector((set, get) => ({
    // state and actions
  }))
);

Separate State and Actions

export interface MyState {
  items: Item[];
  isLoading: boolean;
}

export interface MyActions {
  addItem: (item: Item) => void;
  loadItems: () => Promise<void>;
}

export type MyStore = MyState & MyActions;

Use Individual Selectors

// Good - only re-renders when `items` changes
const items = useMyStore((state) => state.items);

// Avoid - re-renders on any state change
const { items, isLoading } = useMyStore();

Subscribe Outside React

useMyStore.subscribe(
  (state) => state.selectedId,
  (selectedId) => console.log('Selected:', selectedId)
);

Integration Steps

  1. Create store in src/frontend/src/store/
  2. Export from src/frontend/src/store/index.ts
  3. Add tests in src/frontend/src/store/*.test.ts

microsoft की और Skills

oss-growth
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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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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"।
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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।
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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।
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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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