react-flow-node-ts

作成者: microsoft

TypeScript型、ハンドル、Zustand統合を備えたReact Flowノードコンポーネントを作成します。React Flowキャンバス用のカスタムノードを構築する場合、ビジュアルワークフローエディタを作成する場合、またはノードベースのUIコンポーネントを実装する場合に使用します。

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill react-flow-node-ts

React Flow Node

Create React Flow node components following established patterns with proper TypeScript types and store integration.

Quick Start

Copy templates from assets/ and replace placeholders:

  • {{NodeName}} → PascalCase component name (e.g., VideoNode)
  • {{nodeType}} → kebab-case type identifier (e.g., video-node)
  • {{NodeData}} → Data interface name (e.g., VideoNodeData)

Templates

Node Component Pattern

export const MyNode = memo(function MyNode({
  id,
  data,
  selected,
  width,
  height,
}: MyNodeProps) {
  const updateNode = useAppStore((state) => state.updateNode);
  const canvasMode = useAppStore((state) => state.canvasMode);
  
  return (
    <>
      <NodeResizer isVisible={selected && canvasMode === 'editing'} />
      <div className="node-container">
        <Handle type="target" position={Position.Top} />
        {/* Node content */}
        <Handle type="source" position={Position.Bottom} />
      </div>
    </>
  );
});

Type Definition Pattern

export interface MyNodeData extends Record<string, unknown> {
  title: string;
  description?: string;
}

export type MyNode = Node<MyNodeData, 'my-node'>;

Integration Steps

  1. Add type to src/frontend/src/types/index.ts
  2. Create component in src/frontend/src/components/nodes/
  3. Export from src/frontend/src/components/nodes/index.ts
  4. Add defaults in src/frontend/src/store/app-store.ts
  5. Register in canvas nodeTypes
  6. Add to AddBlockMenu and ConnectMenu

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