inbox-memory

Чтение и запись хранилища агента — память и правила с учетом окружения и запасным вариантом

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill inbox-memory

Inbox Memory

This skill reads and writes persistent memory and rules files for the Inbox agent. It abstracts storage so all agents use a single skill instead of calling #memory directly.

File names

  • Memory: github-inbox-memory.md — session context, patterns, preferences
  • Rules: github-inbox-rules.md — user's rules and preferences

Storage strategy

Two possible backends:

  • #memory tool (VS Code Chat) — stores under the virtual path /memories/
  • File system (~/.copilot/) — used by Copilot CLI; also usable from VS Code Chat
    • ~/.copilot/github-inbox-memory.md
    • ~/.copilot/github-inbox-rules.md

How to pick a backend (run ONCE per session, cache the choice)

  1. Detect availability of #memory: try { "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }. If the tool itself errors as unavailable, #memory is NOT available.
  2. Check for existing CLI memory: see if ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md exist and are non-empty (use ls -la ~/.copilot/ or #view).
  3. Decide:
    • If #memory is unavailable → use file system (~/.copilot/). No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has NO existing inbox files → use #memory. No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has existing inbox files → ASK the user with #askQuestions which backend to use. Show them what was found (file names + sizes or a one-line preview). Options:
      • "Use ~/.copilot/ (existing CLI memory)" — recommended when CLI files exist
      • "Use VS Code #memory (start fresh / keep VS Code-only)"
      • "Use VS Code #memory and import from ~/.copilot/" — copy current CLI files into #memory once
  4. Cache the chosen backend for the rest of the session and use it for ALL subsequent reads and writes. Do NOT mix backends within a session.

Reading

Via #memory:

{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-rules.md" }

Via file system (fallback): Read ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md using #read (VS Code) or #view (CLI). If the file doesn't exist, treat as empty / first-time user.

Writing

Via #memory:

{ "command": "delete", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "create", "path": "/memories/github-inbox-memory.md", "file_text": "<content>" }

If the file doesn't exist yet, skip the delete and just use create.

Via file system (fallback):

  1. Ensure ~/.copilot/ exists: mkdir -p ~/.copilot
  2. Write the file using #edit or via terminal: write full content to ~/.copilot/github-inbox-memory.md.

Rules

  • Always read before writing to avoid losing existing content
  • Memory and rules are separate files — don't mix them
  • Keep memory under 100 lines — deduplicate, keep last 5 session logs, be concise
  • NEVER use repo memory (/memories/repo/) — only the files listed above

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