wiki-changelog

Analisa o histórico de commits do git e gera changelogs estruturados categorizados por tipo de alteração. Use quando o usuário perguntar sobre mudanças recentes, quiser um changelog ou…

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Wiki Changelog

Generate structured changelogs from git history.

Source Repository Resolution (MUST DO FIRST)

Before generating any changelog, you MUST determine the source repository context:

Check for git remote: Run git remote get-url origin to detect if a remote exists
Ask the user: "Is this a local-only repository, or do you have a source repository URL (e.g., GitHub, Azure DevOps)?"
- Remote URL provided → store as REPO_URL, use linked citations for commit hashes and file references
- Local-only → use plain commit hashes and file references
Do NOT proceed until source repo context is resolved

When to Activate

User asks "what changed recently", "generate a changelog", "summarize commits"
User wants to understand recent development activity

Procedure

Examine git log (commits, dates, authors, messages)
Group by time period: daily (last 7 days), weekly (older)
Classify each commit: Features (🆕), Fixes (🐛), Refactoring (🔄), Docs (📝), Config (🔧), Dependencies (📦), Breaking (⚠️)
Generate concise user-facing descriptions using project terminology

Constraints

Focus on user-facing changes
Merge related commits into coherent descriptions
Use project terminology from README
Highlight breaking changes prominently with migration notes
When REPO_URL is available, link commit hashes: [abc1234](REPO_URL/commit/abc1234) and changed files: [file_path](REPO_URL/blob/BRANCH/file_path)

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Persona de growth hacker OSS

agent-framework-azure-ai-py

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.

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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".

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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.

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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".