inbox-memory

作成者: microsoft

エージェントストレージの読み書き — メモリとルール、環境認識フォールバック付き

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill inbox-memory

Inbox Memory

This skill reads and writes persistent memory and rules files for the Inbox agent. It abstracts storage so all agents use a single skill instead of calling #memory directly.

File names

  • Memory: github-inbox-memory.md — session context, patterns, preferences
  • Rules: github-inbox-rules.md — user's rules and preferences

Storage strategy

Two possible backends:

  • #memory tool (VS Code Chat) — stores under the virtual path /memories/
  • File system (~/.copilot/) — used by Copilot CLI; also usable from VS Code Chat
    • ~/.copilot/github-inbox-memory.md
    • ~/.copilot/github-inbox-rules.md

How to pick a backend (run ONCE per session, cache the choice)

  1. Detect availability of #memory: try { "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }. If the tool itself errors as unavailable, #memory is NOT available.
  2. Check for existing CLI memory: see if ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md exist and are non-empty (use ls -la ~/.copilot/ or #view).
  3. Decide:
    • If #memory is unavailable → use file system (~/.copilot/). No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has NO existing inbox files → use #memory. No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has existing inbox files → ASK the user with #askQuestions which backend to use. Show them what was found (file names + sizes or a one-line preview). Options:
      • "Use ~/.copilot/ (existing CLI memory)" — recommended when CLI files exist
      • "Use VS Code #memory (start fresh / keep VS Code-only)"
      • "Use VS Code #memory and import from ~/.copilot/" — copy current CLI files into #memory once
  4. Cache the chosen backend for the rest of the session and use it for ALL subsequent reads and writes. Do NOT mix backends within a session.

Reading

Via #memory:

{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-rules.md" }

Via file system (fallback): Read ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md using #read (VS Code) or #view (CLI). If the file doesn't exist, treat as empty / first-time user.

Writing

Via #memory:

{ "command": "delete", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "create", "path": "/memories/github-inbox-memory.md", "file_text": "<content>" }

If the file doesn't exist yet, skip the delete and just use create.

Via file system (fallback):

  1. Ensure ~/.copilot/ exists: mkdir -p ~/.copilot
  2. Write the file using #edit or via terminal: write full content to ~/.copilot/github-inbox-memory.md.

Rules

  • Always read before writing to avoid losing existing content
  • Memory and rules are separate files — don't mix them
  • Keep memory under 100 lines — deduplicate, keep last 5 session logs, be concise
  • NEVER use repo memory (/memories/repo/) — only the files listed above

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK(agent-framework-azure-ai)を使用してAzure AI Foundryエージェントを構築します。AzureAIAgentsProviderを使用した永続的なエージェントの作成、ホスト型ツール(コードインタープリター、ファイル検索、ウェブ検索)の使用、MCPサーバーの統合、会話スレッドの管理、ストリーミング応答の実装時に使用します。関数ツール、構造化出力、マルチツールエージェントをカバーします。
development
airunway-aks-setup
microsoft
AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。対象: 「AI Runwayのセットアップ」「AKSクラスターのオンボード」「AI Runwayのインストール」「airunway setup」「AKSへのモデルデプロイ」「AKSでのGPU推論」「AKSでのKAITOセットアップ」「AKSでのLLM実行」「AKSでのvLLM」「AKSでのモデルサービング設定」「AI Runwayコントローラー」。
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象: アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは何か、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMベストプラクティス。
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)を使用してブラウザ/Webアプリを計測します。Real User Monitoring(RUM)— ページビュー、クリック、AJAX/fetch依存関係、例外、カスタムイベント、およびバックエンドのOpenTelemetryトレースに関連付けられたブラウザ側のGenAIエージェントトレースに使用します。SDKローダースクリプトとnpmセットアップ、フレームワーク拡張機能(React、React Native、Angular)、Click Analytics、テレメトリ初期化子、およびブラウザから生成されるエージェント/ツール/モデルスパンのOTel GenAIセマンティック規約をカバーします。
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Javaを使用して異常検出アプリケーションを構築します。単変量/多変量異常検出、時系列分析、またはAIを活用したモニタリングを実装する際に使用します。
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDKを使用して会話言語理解(CLU)を実装します。ConversationAnalysisClientを使用して会話の意図とエンティティを分析する場合、NLP機能を構築する場合、またはアプリケーションに言語理解を統合する場合に使用します。
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python。MLワークスペース、ジョブ、モデル、データセット、コンピュート、パイプラインに使用します。 トリガー: 「azure-ai-ml」、「MLClient」、「ワークスペース」、「モデルレジストリ」、「トレーニングジョブ」、「データセット」。
development