publish-extension

Panduan untuk mendistribusikan ekstensi Command Palette Anda melalui Microsoft Store, WinGet, atau keduanya.

npx skills add https://github.com/microsoft/powertoys --skill publish-extension

Publish Your Command Palette Extension

Guide for distributing your Command Palette extension through the Microsoft Store, WinGet, or both.

When to Use This Skill

  • Publishing your extension to the Microsoft Store
  • Submitting your extension to WinGet for winget install discovery
  • Setting up GitHub Actions to automate builds and releases
  • Creating MSIX packages for Store submission
  • Creating EXE installers for WinGet submission

Publishing Options

ChannelPackage FormatDiscoveryAuto-Updates
Microsoft StoreMSIX bundleStore app, ms-windows-store:// linkYes
WinGetEXE installerwinget install, CmdPal browseYes (via manifest)

Recommendation: Publish to both for maximum reach. WinGet enables direct discovery from within Command Palette.

Workflows

Microsoft Store Publishing

See store-publishing.md for the complete step-by-step guide.

Summary:

  1. Register for Partner Center
  2. Update Package.appxmanifest and .csproj with Partner Center identity
  3. Build MSIX for x64 and ARM64
  4. Create MSIX bundle
  5. Submit to Partner Center

WinGet Publishing

See winget-publishing.md for the complete step-by-step guide.

Summary:

  1. Switch project to unpackaged mode
  2. Create Inno Setup installer script
  3. Build EXE installers
  4. Submit manifest via wingetcreate new
  5. Optionally automate with GitHub Actions

Prerequisites

Important Notes

  • Your extension's CLSID (the [Guid("...")] in your main .cs file) must be unique and consistent across all files
  • WinGet manifests must include the windows-commandpalette-extension tag for CmdPal discovery
  • MSIX packages require both x64 and ARM64 builds for Store submission
  • WindowsAppSdk must be listed as a dependency in WinGet manifests

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