docs-impact-localizer

Используйте этот навык для преобразования вердикта классификатора на месте в точный постраничный план работы для панели docs-sync. Активируйте после…

npx skills add https://github.com/microsoft/apm --skill docs-impact-localizer

docs-impact-localizer

Single responsibility: given a list of candidate pages from the classifier, produce a per-page task brief the docs-sync panel can fan out against.

You are NOT the verdict-maker (classifier owns that). You are NOT the writer (doc-writer owns that). You are the work planner.

When to invoke

The docs-sync orchestrator invokes you ONLY when the classifier returned verdict: in_place. For no_change you don't run. For structural the architect runs first; you may run after, scoped to existing pages that need amendment.

Inputs

  • scope_pages[] from the classifier
  • The PR diff (gh pr diff $PR)
  • .apm/docs-index.yml (per-page metadata)
  • Optional: the structural architect's TOC delta (if you run after the architect on a structural verdict)

Step 1: load page contents

For each path in scope_pages[], read the file. Pages are typically 3-10 KB; total budget for this step is bounded by the candidate count (the classifier should have kept it to <= 6).

Step 2: narrow scope inside each page

For each page, identify the SPECIFIC section(s) that need to change:

  • Read the page's H2/H3 structure
  • For each diff symbol from the classifier output, find the section most directly documenting it
  • Capture line ranges: lines 120-145 not the whole page

The output is a sections_to_edit[] per page, where each entry is:

page: docs/src/content/docs/consumer/install.md
sections_to_edit:
  - section: "## From Git"
    line_range: [120, 145]
    diff_symbol: "--no-cache flag"
    edit_kind: add | modify | remove
    rationale: "the new --no-cache flag is documented nowhere; section already lists other flags so this is the natural home"

Step 3: detect cross-page conflicts

If two pages document the same symbol and the diff changes the symbol's behaviour, BOTH pages need an edit AND they must stay consistent. Flag this in the brief so the CDO synthesizer knows to cross-check coherence between the two redrafts:

cross_page_constraint:
  pages: [path1, path2]
  shared_symbol: "apm install --target"
  consistency_required: "both pages must reflect the same default value"

Step 4: emit the per-page task brief

Return JSON with this shape (one entry per page in scope_pages[]):

{
  "tasks": [
    {
      "page": "docs/src/content/docs/consumer/install.md",
      "persona_owner": "consumer",
      "promise": 1,
      "sections_to_edit": [
        {
          "section": "## From Git",
          "line_range": [120, 145],
          "diff_symbol": "--no-cache flag",
          "edit_kind": "add",
          "rationale": "..."
        }
      ],
      "verify_claims": [
        {"claim": "the flag is named --no-cache", "verify_with": "apm install --help"},
        {"claim": "the flag is documented in click.option decorator", "verify_with": "grep -n no-cache src/apm_cli/commands/install.py"}
      ]
    }
  ],
  "cross_page_constraints": [
    {"pages": [...], "shared_symbol": "...", "consistency_required": "..."}
  ],
  "estimated_panel_calls": 8
}

The verify_claims[] per page is consumed by the python-architect panelist -- it tells the verifier WHICH claims need a S7 tool-call check (run apm install --help, grep the source) rather than prose-trusting.

Output contract

Return a SINGLE JSON document matching the schema in Step 4 as the final message of your task. No prose around the JSON.

Anti-patterns

  • Selecting whole pages when one section suffices (inflates context per panelist).
  • Skipping verify_claims[] -- that's the S7 tool-bridge hook; the verifier needs it.
  • Inventing pages not in scope_pages[] -- that's the classifier's job, not yours. If you think the classifier missed a page, return an extra field localizer_concern instead of expanding scope unilaterally.

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