deploy

Membangun dan menyebarkan aplikasi kode Power Apps ke Power Platform. Gunakan saat menyebarkan perubahan, menyebarkan ulang aplikasi yang sudah ada, atau mendorong pembaruan.

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill deploy

πŸ“‹ Shared Instructions: shared-instructions.md - Cross-cutting concerns.

Deploy

Builds and deploys the app in the current directory to Power Platform.

Workflow

  1. Check Memory Bank β†’ 2. Build β†’ 3. Deploy β†’ 4. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

Check for memory-bank.md in the project root. If found, read it for the project name and environment. If not found, proceed β€” the project may have been created without the plugin.

Step 2: Build

npm run build

If the build fails:

  • TS6133 (unused import): Remove the unused import and retry.
  • Other TypeScript errors: Report the error with the file and line number and stop. Do not deploy a broken build.

Verify dist/ exists with index.html before continuing.

Step 3: Deploy

Ask the user: "Ready to deploy to [environment name]? This will update the live app." Wait for explicit confirmation before proceeding.

Resolve the CLI first (see cli-binary.md): run as $PA app push (npx --no-install pa …), never a bare pa. On power-apps-only projects, translate to power-apps push.

pa app push

Capture the app URL from the output if present.

If deploy fails, report the error and stop β€” do not retry silently. Common fixes:

  • Auth error / token expired β†’ pa auth logout (or power-apps logout on power-apps-only projects), then retry β€” the CLI will re-prompt browser login.
  • Environment mismatch β†’ update environmentId in power.config.json to the correct value and retry.

Step 4: Update Memory Bank

If memory-bank.md exists, update:

  • Last deployed timestamp
  • App URL (if captured)

Lebih banyak skill dari microsoft

oss-growth
microsoft
Persona peretas pertumbuhan OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Bangun agen Azure AI Foundry menggunakan Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Gunakan saat membuat agen persisten dengan AzureAIAgentsProvider, menggunakan alat yang dihosting (code interpreter, file search, web search), mengintegrasikan server MCP, mengelola utas percakapan, atau mengimplementasikan respons streaming. Mencakup alat fungsi, keluaran terstruktur, dan agen multi-alat.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Siapkan AI Runway di AKS β€” dari klaster kosong hingga model berjalan. Mencakup verifikasi klaster, instalasi controller, penilaian GPU, penyiapan penyedia, dan deployment pertama. KAPAN: "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
Panduan untuk instrumentasi aplikasi web dengan Azure Application Insights. Menyediakan pola telemetri, pengaturan SDK, dan referensi konfigurasi. KAPAN: cara menginstrumentasi aplikasi, SDK App Insights, pola telemetri, apa itu App Insights, panduan Application Insights, contoh instrumentasi, praktik terbaik APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentasi aplikasi browser/web dengan Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Digunakan untuk Real User Monitoring (RUM) β€” tampilan halaman, klik, dependensi AJAX/fetch, pengecualian, peristiwa kustom, dan jejak agen GenAI sisi browser yang dikorelasikan dengan jejak OpenTelemetry backend. Mencakup pengaturan SDK Loader Script dan npm, ekstensi kerangka kerja (React, React Native, Angular), Click Analytics, inisialisasi telemetri, dan konvensi semantik OTel GenAI untuk span agen/alat/model yang dipancarkan dari browser.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Bangun aplikasi deteksi anomali dengan Azure AI Anomaly Detector SDK untuk Java. Gunakan saat mengimplementasikan deteksi anomali univariat/multivariat, analisis deret waktu, atau pemantauan bertenaga AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementasikan Pemahaman Bahasa Percakapan (CLU) menggunakan SDK Python azure-ai-language-conversations. Gunakan saat bekerja dengan ConversationAnalysisClient untuk menganalisis maksud dan entitas percakapan, membangun fitur NLP, atau mengintegrasikan pemahaman bahasa ke dalam aplikasi.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 untuk Python. Gunakan untuk ruang kerja ML, pekerjaan, model, kumpulan data, komputasi, dan pipeline. Pemicu: "azure-ai-ml", "MLClient", "ruang kerja", "registri model", "pekerjaan pelatihan", "kumpulan data".
development