trigger-pipelines-for-copilot-pr

Acione pipelines do ADO para um PR criado pelo Copilot postando comentários /azp run. Use quando o usuário solicitar a ativação de pipelines de CI para um PR específico.

npx skills add https://github.com/microsoft/fluidframework --skill trigger-pipelines-for-copilot-pr

Post the following two comments to the PR specified by the user ($ARGUMENTS), in the microsoft/FluidFramework repository on GitHub. They need to be posted separately because otherwise it gets too long and fails to trigger correctly.

First comment:

/azp run Build - protocol-definitions,Build - test-tools,server-gitrest,server-gitssh,server-historian,server-routerlicious,Build - client packages,repo-policy-check

Second comment:

/azp run Build - api-markdown-documenter,Build - benchmark-tool,Build - build-common,Build - build-tools,Build - common-utils,Build - eslint-config-fluid

Posting those comments will trigger all our pipelines, which is necessary for PRs that are created by Copilot.

To post the comments first check if the GitHub CLI is available, and if so use MSYS_NO_PATHCONV=1 gh pr comment <PULL_REQUEST_NUMBER> --repo microsoft/FluidFramework --body "<COMMENT_TEXT>". Note: MSYS_NO_PATHCONV=1 is required on Windows (Git Bash) to prevent /azp from being expanded to C:/Program Files/Git/azp. If gh is not available but $GITHUB_TOKEN is, you can try the GitHub REST API directly, e.g.:

curl -L \
  -X POST \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN" \
  -H "X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28" \
  https://api.github.com/repos/microsoft/FluidFramework/issues/PULL_REQUEST_NUMBER/comments \
  -d '{"body":"<COMMENT_TEXT>"}'

If neither is available, don't do anything and tell the user you can't complete the request and why.

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