boards-my-work

Этот навык извлекает и отображает рабочие элементы, назначенные пользователю в Azure DevOps, сгруппированные по типу и отсортированные по недавним изменениям. Он запрашивает проект…

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-devops-skills --skill boards-my-work

Get my work items

Before getting work items, you need to know which project to use.

  • If the user provides a project name in their request (for example, "for Contoso"), use that project directly and do not call the core_list_projects tool.
  • If a project name is not provided, first return a prompt asking the user for the project name.
  • If the project name is still not provided after prompting the user, then call the MCP Server tool core_list_projects to get the list of projects the user can choose from.
  • Do not continue if the user has not provided a project name or selected one from the list.

Tools

Use Azure DevOps MCP Server tools for all interactions with Azure DevOps.

  • core_list_projects: Get the list of projects the user can choose from.
  • wit_work_item (action: my): Get work items from Azure DevOps that are assigned to the user
  • wit_work_item (action: get_batch): Get work item details in batch by their IDs. Use this tool to get detailed information about the work items retrieved by wit_work_item with action my.

Fields

When using the tool wit_work_item with action get_batch, if the user does not provide a list of fields to retrieve, use the following default fields:

  • System.Id
  • System.Title
  • System.State
  • System.AssignedTo
  • System.WorkItemType
  • System.CreatedDate
  • System.ChangedDate
  • System.Tags
  • Microsoft.VSTS.Common.Priority

Display results

When displaying the results...

  • show the work item ID (make this clickable hyperlink to open the work item in a web browser. Format should be like this: {ID}),
  • title
  • state,
  • priority

in a table format. Show the most recently changed work items first and group the work items by thier work item type (System.WorkItemType). For example, group the work items into the following categories based on their work item type:

Epics Features Stories Bugs Tasks Test Cases other work item types

Steps

  1. Check if the user has provided a project name in their request. If not, prompt the user to provide a project name.
  2. If the user still does not provide a project name, call the core_list_projects tool to get the list of projects and prompt the user to select one.
  3. Once a project name is obtained, call the wit_work_item tool with action my to retrieve the work items assigned to the user for that project. Use assigned to me as the filter criteria to get the relevant work items.
  4. Extract the IDs of the retrieved work items and call the wit_work_item tool with action get_batch to get detailed information about those work items, including the default fields if the user did not specify any.
  5. Organize the retrieved work items by their work item type (System.WorkItemType) and sort them by the most recently changed date (System.ChangedDate).
  6. Display the work items in a table format, showing the ID (as a clickable hyperlink), title, state, and priority for each work item, grouped by their work item type.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
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.
development
airunway-aks-setup
microsoft
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».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
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.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
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.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
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.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
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.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
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".
development