semantic-kernel

oleh github

Buat, perbarui, refaktor, jelaskan, atau tinjau solusi Semantic Kernel menggunakan panduan bersama serta referensi khusus bahasa untuk .NET dan Python.

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill semantic-kernel

Semantic Kernel

Use this skill when working with applications, plugins, function-calling flows, or AI integrations built on Semantic Kernel.

Always ground implementation advice in the latest Semantic Kernel documentation and samples rather than memory alone.

Determine the target language first

Choose the language workflow before making recommendations or code changes:

  1. Use the .NET workflow when the repository contains .cs, .csproj, .sln, or other .NET project files, or when the user explicitly asks for C# or .NET guidance. Follow references/dotnet.md.
  2. Use the Python workflow when the repository contains .py, pyproject.toml, requirements.txt, or the user explicitly asks for Python guidance. Follow references/python.md.
  3. If the repository contains both ecosystems, match the language used by the files being edited or the user's stated target.
  4. If the language is ambiguous, inspect the current workspace first and then choose the closest language-specific reference.

Always consult live documentation

Shared guidance

When working with Semantic Kernel in any language:

  • Use async patterns for kernel operations.
  • Follow official plugin and function-calling patterns.
  • Implement explicit error handling and logging.
  • Prefer strong typing, clear abstractions, and maintainable composition patterns.
  • Use built-in connectors for Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, and other AI services, while preferring Azure AI Foundry services for new projects when that fits the task.
  • Use the kernel's memory and context-management capabilities when they simplify the solution.
  • Use DefaultAzureCredential when Azure authentication is appropriate.

Workflow

  1. Determine the target language and read the matching reference file.
  2. Fetch the latest official docs and samples before making implementation choices.
  3. Apply the shared Semantic Kernel guidance from this skill.
  4. Use the language-specific package, repository, sample paths, and coding practices from the chosen reference.
  5. When examples in the repo differ from current docs, explain the difference and follow the current supported pattern.

References

Completion criteria

  • Recommendations match the target language.
  • Package names, repository paths, and sample locations match the selected ecosystem.
  • Guidance reflects current Semantic Kernel documentation rather than stale assumptions.

Lebih banyak skill dari github

console-rendering
github
Instruksi untuk menggunakan sistem rendering konsol berbasis tag struct di Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Gunakan keterampilan ini ketika pengguna secara eksplisit meminta untuk memetakan, mendokumentasikan, atau mempelajari basis kode yang sudah ada. Aktifkan untuk perintah seperti "petakan basis kode ini", "dokumentasikan…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Menghasilkan file instruksi agen AI yang disesuaikan melalui perintah instruksi AgentRC. Menghasilkan .github/copilot-instructions.md (default, direkomendasikan untuk Copilot di VS…
official
acreadiness-policy
github
Bantu pengguna memilih, menulis, atau menerapkan kebijakan AgentRC. Kebijakan menyesuaikan penilaian kesiapan dengan menonaktifkan pemeriksaan yang tidak relevan, mengganti dampak/tingkat, mengatur…
official
add-educational-comments
github
Tambahkan komentar edukatif ke file kode untuk mengubahnya menjadi sumber belajar yang efektif. Menyesuaikan kedalaman penjelasan dan nada dengan tiga tingkat pengetahuan yang dapat dikonfigurasi: pemula, menengah, dan mahir. Secara otomatis meminta file jika tidak ada yang disediakan, dengan pencocokan daftar bernomor untuk pemilihan cepat. Memperluas file hingga 125% hanya menggunakan komentar edukatif (batas keras: 400 baris baru; 300 untuk file di atas 1.000 baris). Mempertahankan encoding file, gaya indentasi, kebenaran sintaks, dan...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Menulis, men-debug, dan mengoptimalkan skrip otomatisasi Adobe Illustrator menggunakan ExtendScript (JavaScript/JSX). Gunakan saat membuat atau memodifikasi skrip yang memanipulasi…
official
agent-governance
github
Kebijakan deklaratif, klasifikasi intensi, dan jejak audit untuk mengontrol akses dan perilaku alat agen AI. Kebijakan tata kelola yang dapat dikomposisikan mendefinisikan alat yang diizinkan/diblokir, filter konten, batas kecepatan, dan persyaratan persetujuan — disimpan sebagai konfigurasi, bukan kode. Klasifikasi intensi semantik mendeteksi perintah berbahaya (eksfiltrasi data, eskalasi hak istimewa, injeksi perintah) sebelum eksekusi alat menggunakan sinyal berbasis pola. Dekorator tata kelola tingkat alat memberlakukan kebijakan pada fungsi...
official