feedback-learning

Классифицируйте и записывайте явную корректирующую обратную связь, не превращая навыки или инструкции в неизменяемые хранилища знаний.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill feedback-learning

Feedback learning

Use this skill when a user explicitly corrects an implementation or design approach, rejects a pattern, or asks the agent to learn from feedback, except when the user invokes the literal learn! trigger.

Literal learn! requests are governed exclusively by .github/instructions/learnings.instructions.md and are outside this skill's scope. Do not replace or reinterpret that instruction.

Goal

Preserve reusable knowledge in the smallest authoritative artifact. A correction is not automatically a permanent rule.

Workflow

  1. Identify the correction

    • What was wrong?
    • Why was it wrong?
    • What approach did the user prefer?
    • Which paths or subsystem does it affect?
  2. Search before writing

    • Check applicable instructions, skills, design documents, tests, and scoped learning files.
    • Update an existing rule instead of adding a duplicate.
  3. Classify the feedback

    Feedback kindDestination
    Task-specific preference or one-off adjustmentDo not persist
    Concrete behavior that must not regressRegression test
    Stable subsystem architecture or product invariantRelevant design/specification document
    Universal repository ruleApplicable instruction file
    Reusable but not yet mature or proven guidance.github/learnings/<area>.md
    Tool-driven workflowRelevant skill
  4. Generalize carefully

    • Preserve the principle, not the incident chronology.
    • Do not include temporary symbol names, line numbers, or implementation details unless they define the durable contract.
    • Do not turn a single rejected implementation into a universal prohibition without broader evidence.
  5. Record once

    • Design documents and tests are authoritative.
    • A learning inbox entry is temporary. When promoted, remove the inbox entry in the same change.
    • Never copy the same rule into a skill, instruction, and design document.
    • Before adding an inbox entry, compact the target file using the maintenance rules below.
  6. Validate

    • Confirm the destination applies to the affected path.
    • Check links and remove superseded or contradictory guidance.

Learning inbox format

Create or update .github/learnings/<area>.md using:

# Area learning inbox

Last reviewed: YYYY-MM-DD

## Short topic

- **Scope:** `affected/path/**`
- **Learning:** Generalized guidance in one or two sentences.
- **Evidence:** Why this is reusable beyond the current task.
- **Disposition:** Candidate for `<design document, instruction, skill, or test>`.

Keep entries concise. Each area inbox is limited to ten topics and 8 KB. If a new entry would exceed either limit, promote, merge, or remove existing entries before deciding whether the new feedback deserves persistence.

Reading learnings

Do not inject learning inboxes into every task. Search the relevant file's headings and Scope fields first, then read only matching entries. Learning inboxes supplement source code, tests, and design documents; they are not a prerequisite for unrelated work and are not authoritative over them.

Compaction and garbage collection

Compact an inbox before every write. Also perform a full review when an inbox is at either limit or its Last reviewed date is more than 90 days old when read. During review:

  • promote stable architectural guidance into the owning specification;
  • encode concrete behavior in tests;
  • merge overlapping entries into one general principle;
  • remove obsolete, contradicted, already-promoted, or weakly supported entries;
  • update Last reviewed after checking every retained entry against the current source and authoritative documentation.

An inbox may shrink to zero entries. Do not retain a learning merely because it might be useful someday.

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
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
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