ontology-catalog-import

Импорт клиентских или внешних RDF/OWL в формат каталога этого репозитория. Используется, когда пользователь загружает файл RDF/OWL и хочет привести его к формату каталога (метаданные, категория,…

npx skills add https://github.com/microsoft/ontology-playground --skill ontology-catalog-import

Скачать ZIP GitHub

Ontology Catalog Import Skill

Goal

Turn a source .rdf / .owl file into a valid catalogue entry under:

catalogue/external/<source>/<slug>/ or
catalogue/community/<author>/<slug>/

Read First

docs/authoring-guide.md
scripts/compile-catalogue.ts (validation expectations)
Existing examples:

catalogue/external/schema-org/
catalogue/external/pizza-ontology/

Intake Questions

Ask user:

Is this entry external or community?
Desired slug and source folder?
Desired category?
Author display name?
Should this be tutorialized into Ontology School too?

Required Outputs

<slug>.rdf copied/adapted into target folder
metadata.json with required fields
Valid category value for catalogue compiler

Person Names

If import cleanup, metadata examples, sample instances, generated RDF/OWL, docs, or optional Ontology School content need person names, first use the name-generator skill. Do not invent customer, employee, patient, student, instructor, reviewer, or other human names.

All new person names must come from the FullName column in:

data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv

Validate

Run:

npx tsx scripts/compile-catalogue.ts
npm run validate

Done Criteria

Entry appears in public/catalogue.json
No compile or validation errors
Metadata is complete and user-readable
Any new person names introduced during import came from the name-generator skill / approved CSV fixture

Больше skills от microsoft

Персона OSS-хакера роста

agent-framework-azure-ai-py

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.

airunway-aks-setup

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».

appinsights-instrumentation

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.

applicationinsights-web-ts

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.

azure-ai-anomalydetector-java

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.

azure-ai-language-conversations-py

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.

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".