minimal-repro

Ajude a criar uma reprodução mínima para um bug do compilador ou emissor TypeSpec. Use quando um usuário fornecer código-fonte TypeSpec (código colado ou uma URL do GitHub) e descrever…

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.

Mais skills de microsoft

oss-growth
microsoft
Persona de growth hacker OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Crie agentes do Azure AI Foundry usando o SDK Python do Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Use ao criar agentes persistentes com AzureAIAgentsProvider, usando ferramentas hospedadas (interpretador de código, pesquisa de arquivos, pesquisa na web), integrando servidores MCP, gerenciando threads de conversa ou implementando respostas em streaming. Abrange ferramentas de função, saídas estruturadas e agentes com múltiplas ferramentas.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Configure o AI Runway no AKS — do cluster vazio ao modelo em execução. Abrange verificação do cluster, instalação do controlador, avaliação de GPU, configuração do provedor e primeira implantação. QUANDO: "configurar AI Runway", "integrar cluster AKS", "instalar AI Runway", "configuração do airunway", "implantar modelo no AKS", "inferência GPU no AKS", "configuração KAITO no AKS", "executar LLM no AKS", "vLLM no AKS", "configurar serviço de modelo no AKS", "controlador AI Runway".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Orientação para instrumentar aplicações web com Azure Application Insights. Fornece padrões de telemetria, configuração de SDK e referências de configuração. QUANDO: como instrumentar o app, SDK do App Insights, padrões de telemetria, o que é App Insights, orientação sobre Application Insights, exemplos de instrumentação, melhores práticas de APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumente aplicativos de navegador/web com o SDK JavaScript do Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Use para Real User Monitoring (RUM) — visualizações de página, cliques, dependências AJAX/fetch, exceções, eventos personalizados e rastreamentos de agentes GenAI no lado do navegador correlacionados a rastreamentos OpenTelemetry no backend. Abrange o Script de Carregamento do SDK e a configuração via npm, extensões de frameworks (React, React Native, Angular), Click Analytics, inicializadores de telemetria e convenções semânticas GenAI do OTel para spans de agente/ferramenta/modelo emitidos pelo navegador.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Crie aplicativos de detecção de anomalias com o SDK do Azure AI Anomaly Detector para Java. Use ao implementar detecção de anomalias univariada/multivariada, análise de séries temporais ou monitoramento com IA.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implemente o reconhecimento de linguagem conversacional (CLU) usando o SDK Python azure-ai-language-conversations. Use ao trabalhar com ConversationAnalysisClient para analisar intenção e entidades de conversas, criar recursos de NLP ou integrar o reconhecimento de linguagem em aplicativos.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
SDK v2 do Azure Machine Learning para Python. Use para workspaces de ML, jobs, modelos, conjuntos de dados, computação e pipelines. Gatilhos: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "registro de modelos", "jobs de treinamento", "conjuntos de dados".
development