semantic-kernel
от github
Создавайте, обновляйте, рефакторите, объясняйте или проверяйте решения Semantic Kernel, используя общие рекомендации и языковые ссылки для .NET и Python.
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill semantic-kernelSemantic Kernel
Use this skill when working with applications, plugins, function-calling flows, or AI integrations built on Semantic Kernel.
Always ground implementation advice in the latest Semantic Kernel documentation and samples rather than memory alone.
Determine the target language first
Choose the language workflow before making recommendations or code changes:
- Use the .NET workflow when the repository contains
.cs,.csproj,.sln, or other .NET project files, or when the user explicitly asks for C# or .NET guidance. Follow references/dotnet.md. - Use the Python workflow when the repository contains
.py,pyproject.toml,requirements.txt, or the user explicitly asks for Python guidance. Follow references/python.md. - If the repository contains both ecosystems, match the language used by the files being edited or the user's stated target.
- If the language is ambiguous, inspect the current workspace first and then choose the closest language-specific reference.
Always consult live documentation
- Read the Semantic Kernel overview first: https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/
- Prefer official docs and samples for the current API surface.
- Use the Microsoft Docs MCP tooling when available to fetch up-to-date framework guidance and examples.
Shared guidance
When working with Semantic Kernel in any language:
- Use async patterns for kernel operations.
- Follow official plugin and function-calling patterns.
- Implement explicit error handling and logging.
- Prefer strong typing, clear abstractions, and maintainable composition patterns.
- Use built-in connectors for Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, and other AI services, while preferring Azure AI Foundry services for new projects when that fits the task.
- Use the kernel's memory and context-management capabilities when they simplify the solution.
- Use
DefaultAzureCredentialwhen Azure authentication is appropriate.
Workflow
- Determine the target language and read the matching reference file.
- Fetch the latest official docs and samples before making implementation choices.
- Apply the shared Semantic Kernel guidance from this skill.
- Use the language-specific package, repository, sample paths, and coding practices from the chosen reference.
- When examples in the repo differ from current docs, explain the difference and follow the current supported pattern.
References
Completion criteria
- Recommendations match the target language.
- Package names, repository paths, and sample locations match the selected ecosystem.
- Guidance reflects current Semantic Kernel documentation rather than stale assumptions.
Больше skills от github
console-rendering
github
Инструкции по использованию системы консольного рендеринга на основе тегов структур в Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Используйте этот навык, когда пользователь явно просит составить карту, задокументировать или ознакомиться с существующей кодовой базой. Активируйте по запросам вроде "составь карту этой кодовой базы", "задокументируй…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Генерирует настраиваемые файлы инструкций для ИИ-агентов через команду инструкций AgentRC. Создаёт .github/copilot-instructions.md (по умолчанию, рекомендуется для Copilot в VS…
official
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
official
add-educational-comments
github
Добавляет учебные комментарии в файлы с кодом, превращая их в эффективные учебные ресурсы. Адаптирует глубину и тон объяснений под три настраиваемых уровня знаний: начальный, средний и продвинутый. Автоматически запрашивает файл, если он не предоставлен, с нумерованным списком для быстрого выбора. Расширяет файлы до 125% только за счёт учебных комментариев (жёсткое ограничение: 400 новых строк; 300 для файлов длиннее 1000 строк). Сохраняет кодировку файла, стиль отступов, синтаксическую корректность и...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Пишите, отлаживайте и оптимизируйте скрипты автоматизации Adobe Illustrator с помощью ExtendScript (JavaScript/JSX). Используйте при создании или изменении скриптов, которые управляют…
official
agent-governance
github
Декларативные политики, классификация намерений и журналы аудита для контроля доступа и поведения инструментов ИИ-агентов. Компонуемые политики управления определяют разрешённые/заблокированные инструменты, фильтры контента, ограничения скорости и требования к утверждению — хранятся как конфигурация, а не код. Семантическая классификация намерений обнаруживает опасные запросы (утечка данных, повышение привилегий, инъекция подсказок) до выполнения инструмента с помощью сигналов на основе шаблонов. Декоратор управления на уровне инструмента применяет политики на функции...
official