boards-work-item-summary

Суммировать один рабочий элемент Azure DevOps (и его ссылки и комментарии) по идентификатору.

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

Get work item

This skill always works with one specific work item ID.

  • If the user provides an ID (for example: "for 115770" or "work item 115770"), use that ID directly.
  • If the user does not provide an ID, prompt the user once to provide the work item ID.
  • If the ID is still not provided after prompting, stop and return a clear message stating that a work item ID is required and do not call any tools.

Tools

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

  • wit_work_item (action: get): Get a work item from Azure DevOps by its ID.
  • wit_work_item (action: list_comments): Get the list of comments for a work item by its ID.
  • wit_work_item (action: get_batch): Get work item details in batch by their IDs. Use this tool to get the details of linked work items, using the links returned from wit_work_item with action get.

Steps

  1. Call wit_work_item with action get and expand=all for the requested ID so that you retrieve fields, relations, and links in a single call.

  2. If the work item has a parent (for example, System.Parent or a System.LinkTypes.Hierarchy-Reverse relation), include the parent ID in the set of linked IDs to summarize. You do not need a separate call; instead, rely on wit_work_item with action get_batch in the next step.

  3. From the work item relations array, collect all linked work item IDs (parent, child, related, and any others). Call wit_work_item with action get_batch once with that list of IDs to get the details of all linked work items.

  4. Call wit_work_item with action list_comments once to get the comments for the original work item.

Display results

When displaying the results:

  • Show the following fields for the main work item: Id, Title, State, Assigned To (just the display name, not the email), Work Item Type, Created Date formatted as MM/DD/YYYY, Priority, and Tags.

  • Provide a Links table. For each linked work item, display:

    • Id as a clickable hyperlink in this exact format: [{ID}](https://dev.azure.com/{organization}/{project}/_workitems/edit/{ID})
    • Link type (for example: Parent, Child, Related, or the underlying relation name)
    • Work item type
    • Title
    • State

    Group and order the rows in this sequence: Parent links first, then Child links, then Related links, then any other link types.

  • If there are pull requests linked to the work item (for example, via artifact links or specific PR relations), list them in a separate Pull Requests table with at least the PR ID, title, status, and a clickable link to the PR.

  • Provide a short, plain-language summary of the work item’s description, system information, and repro steps (if those fields exist). Focus on the key intent, scope, and any critical technical or repro details.

  • For comments:

    • If there are one or more comments, state the total number of comments and give a brief overview of the main themes or decisions mentioned.
    • If there are no comments, explicitly state that there are no comments for this work item.

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