minimal-repro

Bantu membuat reproduksi minimal untuk bug kompiler atau emitter TypeSpec. Gunakan saat pengguna memberikan sumber TypeSpec (kode yang ditempel atau URL GitHub) dan menjelaskan…

npx skills add https://github.com/microsoft/typespec --skill minimal-repro

Minimal Reproduction

Reduce a user-reported TypeSpec bug to the smallest single .tsp file that still triggers the issue.

Inputs

  • TypeSpec source (pasted or GitHub URL)
  • Error description (diagnostic code, message, or incorrect emitter output)

Environment

Use packages/samples/scratch/ as the working directory — it's gitignored and the packages/samples package already depends on compiler, http, rest, openapi3, versioning, json-schema, etc.

If the repro needs packages NOT in the workspace (e.g., @azure-tools/*), use a temp folder with npm install instead.

Steps

  1. Reproduce — Write the user's code to packages/samples/scratch/main.tsp, compile with npx tsp compile main.tsp (add --emit <emitter> if relevant), and confirm the same error occurs.

  2. Minimize — Iteratively remove code (unused imports, models, properties, decorators, operations, namespaces) and re-compile after each removal. Keep only what's needed to trigger the same error. Undo any removal that makes the error disappear.

  3. Present — Show the final minimal .tsp, the compile command, and the error output. Suggest pasting into a GitHub issue or the TypeSpec Playground.

  4. Cleanup — Remove scratch files (rm -f packages/samples/scratch/*.tsp packages/samples/scratch/tspconfig.yaml && rm -rf packages/samples/scratch/tsp-output).

Tips

  • Most reproductions reduce to a single file with no namespaces needed.
  • Remove @service, @server, @doc, @info early — they're rarely relevant.
  • Combine multi-file code into one file by inlining.
  • If the error doesn't reproduce, check for missing import/using statements.

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 — 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) — 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