ontology-school-path-generator

Генерировать курсовые пути/лаборатории Ontology School с прогрессивными пошаговыми онтологиями из исходного материала онтологии. Использовать, когда пользователь просит превратить онтологию в учебное пособие…

npx skills add https://github.com/microsoft/ontology-playground --skill ontology-school-path-generator

Скачать ZIP GitHub

Ontology School Path Generator Skill

Goal

Generate a complete Ontology School course with progressive ontology steps.

Read First

docs/authoring-guide.md
docs/learn-content-guide.md
docs/embed-guide.md
Example lab:

content/learn/iq-lab-retail-supply-chain/
catalogue/official/iq-lab-retail-step-1/

Workflow

Extract a teachable subset from source ontology.
Define step progression (4-7 steps).
Create step ontologies under catalogue/official/<slug>-step-N/.
Mark step ontologies with "category": "school".
Create course under content/learn/<course-slug>/.
Add <ontology-embed> + diff for progressive steps.
Include at least one quiz per article.

Person Names

If the course, step ontologies, examples, sample data, quests, quiz text, or docs need any person names, first use the name-generator skill. Do not invent customer, employee, patient, student, instructor, reviewer, or other human names.

All generated person names must come from:

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

Use the CSV FullName column by default, and keep selected names consistent across source markdown, RDF/OWL examples, generated catalogue data, and tests.

Validate

npm run qa:tutorial-content
npm run build

Human Review Flow

If lesson content is not yet approved:

Add reviewStatus: under-human-review to article frontmatter
Open review issue via .github/ISSUE_TEMPLATE/ontology-school-review.yml

Done Criteria

Course renders in /#/learn
Step ontologies are isolated in School category
Any person names introduced by the lesson or sample data came from the name-generator skill / approved CSV fixture
Builds and validators pass

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".