appmod-hooks

Хуки жизненного цикла для координатора modernize-rearchitecture. Определяет точки подключения, зарегистрированные действия и правила выполнения.

npx skills add https://github.com/microsoft/github-copilot-modernization --skill appmod-hooks

Скачать ZIP GitHub

appmod-hooks

Lifecycle hooks that fire at defined points during coordinator execution. Each hook point triggers registered actions in order.

Hook Points

Point	When	Coordinator context
`before_all`	After DAG is generated, before first task dispatch	Full DAG available, no tasks started
`before_task`	Before dispatching each worker	Task ID and role known, profile read for Progress
`after_task`	After worker returns and verify passes	Task artifact available, status decided. If all tasks in the current phase are now ✅, also execute phase-completion actions (git commit, commit-pin, phase counter increment)
`after_all`	After completion criteria met (§3.7)	All tasks resolved

Registered Actions

See references/actions.yml for the action registry. Actions use dotted namespace: appmod.<domain>.<verb>.

Execution Rules

Actions within a hook point execute in order (top to bottom in the registry)
An action that fails does NOT block subsequent actions — log the error and continue, unless the action explicitly declares itself a quality gate
optional: false actions MUST execute; optional: true actions execute only if their condition is met
The coordinator executes hook actions itself (shell commands for git, file writes for profile) — hooks are NOT delegated to workers
A quality-gate action failure blocks dependent dispatch: keep the task pending or create a remediation task, then re-run the hook after the artifact is updated

Больше skills от microsoft

Персона OSS-хакера роста

agent-framework-azure-ai-py

Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.

airunway-aks-setup

Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».

appinsights-instrumentation

Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.

applicationinsights-web-ts

Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.

azure-ai-anomalydetector-java

Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.

azure-ai-language-conversations-py

Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.

Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".