dlm-diagnostics

Диагностика проблем Microsoft Purview Data Lifecycle Management (DLM) в Exchange Online. Используйте этот навык, когда пользователь сообщает: политика хранения не применяется к…

npx skills add https://github.com/microsoft/purview-dlm-mcp --skill dlm-diagnostics

DLM Diagnostics

Investigate and resolve Microsoft Purview Data Lifecycle Management issues in Exchange Online. Follow the decision tree below to identify the correct troubleshooting guide, then load the matching reference file for step-by-step diagnostic instructions.

Prerequisites

Before running any diagnostic commands, ensure both PowerShell sessions are connected:

Connect-ExchangeOnline -UserPrincipalName '<admin@contoso.com>' -ShowBanner:$false
Connect-IPPSSession -UserPrincipalName '<admin@contoso.com>' -ShowBanner:$false

Safety Rules

Only execute read-only commands. Allowed cmdlet verbs: Get-*, Test-*, Export-*.

Never execute mutating commands — Set-*, New-*, Remove-*, Enable-*, Start-*, Invoke-* cmdlets must only be returned as text recommendations for the admin to review and run manually.

Decision Tree

Identify the reported symptom and load the matching reference:

SymptomReference
Policy shows Success but content is not retained or deleted on target workloadsretention-policy-not-applying.md
Policy status shows Error, PolicySyncTimeout, or PendingDeletionpolicy-stuck-error.md
Archive mailbox exists but items stay in the primary mailboxitems-not-moving-to-archive.md
Archive is near 100 GB but no auxiliary archive is being createdauto-expanding-archive.md
User was deleted but mailbox was purged instead of becoming inactiveinactive-mailbox.md
Recoverable Items folder growing uncontrollably or SubstrateHolds is largesubstrateholds-quota.md
Teams retention policy exists but messages remain visible past retention periodteams-messages-not-deleting.md
Both MRM and Purview retention on a mailbox causing unexpected behaviormrm-purview-conflict.md
Adaptive scope includes wrong members, shows no members, or scope query not targeting correct users/sitesadaptive-scope.md
Auto-apply retention label policy not labeling content, stuck in simulation, or shows "Off (Error)"auto-apply-labels.md
SharePoint site cannot be deleted because a retention policy or hold is blocking itsharepoint-site-deletion-blocked.md

If the issue does not match a specific symptom above, or for ad-hoc investigations, see diagnostic-commands.md for a quick-reference of common diagnostic commands. For adaptive scope validation commands, see adaptive-scope.md.

Workflow

  1. Identify the symptom from the user's description using the decision tree above.
  2. Load the matching reference file — read it fully before starting the investigation.
  3. Execute diagnostic commands step by step using the run_powershell MCP tool, following the reference guide's sequence.
  4. Interpret results at each step — the reference guide explains what to look for and how each finding maps to a root cause.
  5. Cross-reference — some guides link to sibling references (e.g., policy distribution failures link to policy-stuck-error.md). Load those when directed.
  6. Report findings — summarize the root cause, present the root-cause confirmation table, and provide the recommended remediation actions as text for the admin to review.
  7. Review the execution log — use the get_execution_log MCP tool to include a full audit trail of all commands run during the investigation.

Output Format

Present findings to the user in this structure:

## Investigation Summary

**Symptom:** <what was reported>
**Mailbox/Policy:** <target>

## Diagnostic Steps

✅/❌ Step N — <step name>
   Finding: <what was found>
   Command: <command that was run>

## Root Cause

<identified root cause from the reference guide's root-cause table>

## Recommended Actions

⚠️ These commands are NOT executed automatically. Review and run manually:
- <remediation command 1>
- <remediation command 2>

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