preview-offline-scope

Используйте, когда пользователь хочет оценить размер загрузки + стоимость частоты синхронизации офлайн-профиля ДО отправки пользователям. Только чтение. Оборачивает…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill preview-offline-scope

Shared instructions: shared-instructions.md — read first.

Preview Offline Scope

Read-only diagnostic. Tells you "if you pushed this profile to users right now, here's what their devices would download and how often it would re-sync." No mutations.

Useful before:

  • /setup-offline-profile for a final sanity check
  • /assign-offline-profile (so users don't get surprised by data caps)
  • /edit-offline-profile to gauge impact of a column-list change

Workflow

  1. Verify project + locate profile → 2. Run verify (drift check) → 3. Per-table row counts → 4. Cache-size estimate → 5. Report

Step 1 — Verify project + locate profile

Same as /edit-offline-profile Step 1. Read profileId from offline-profile.json or $ARGUMENTS --profile-id. Do not read profile metadata from power.config.json; it is owned by npx power-apps init.

test -f power.config.json
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/resolve-environment.js" "$(node -e \"console.log(require('./power.config.json').environmentId)\")"

Step 2 — Run verify

Telemetry checkpoint: verify_offline_profile_snapshot

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/verify-offline-profile.js" <envUrl> \
  --project-root "$(pwd)"

If status: drift, surface the drift list verbatim. The estimate that follows is still meaningful but flag that the live profile diverges from offline-profile.json — recommend re-running /setup-offline-profile or /edit-offline-profile to reconcile.

Step 3 — Per-table row counts (with scope-applied filter)

Telemetry checkpoint: count_offline_profile_rows

For each table in the profile, run a count query that applies the same filter the runtime would use:

recorddistributioncriteriarecordsownedby* flagEffective filter
1 (All records)n/a?$count=true&$top=0 (whole table)
2 + merecordsownedbyme=true?$count=true&$top=0&$filter=_ownerid_value eq <current-user-id>
2 + teamrecordsownedbymyteam=trueApprox: _ownerid_value in (current user's team-owned IDs); for estimate, use team count from teamroles_association
2 + burecordsownedbymybusinessunit=true?$count=true&$top=0&$filter=_owningbusinessunit_value eq <current-bu-id>
0 (Related only)n/aCan't estimate independently — depends on parents. Report ~depends on parent counts.

For current-user/current-BU filters, resolve identity only inside this skill by calling Dataverse WhoAmI through scripts/dataverse-request.js against the resolved <envUrl>. If that call fails, report the affected scope as unknown — current user/BU unavailable instead of blocking the whole preview. Do not expect scripts/resolve-environment.js or auth.config.json.environment to provide UserId / BusinessUnitId.

For each table:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "<entitysetname>?\$count=true&\$top=0&<scope-filter>"

Cap at 5000 (Dataverse non-aggregate count cap). When the result is exactly 5000, prefix with ≥ in the report.

Step 4 — Cache-size estimate

Telemetry checkpoint: estimate_offline_cache_size

Rough byte-per-row heuristics (configurable; replace with measured values once we have a real sync benchmark):

Column typeBytes
Uniqueidentifier40
String (avg 80 chars)100
Integer / Decimal12
DateTime28
Boolean / State / Status4
Picklist (option value only)8
Memo (avg 500 chars)600
Lookup (FK only)40
Image (URL + thumbnail metadata only — see note below for full-image bytes)200
File (URL + name metadata)200

For each table, compute: estimatedBytesPerRow = sum(bytesForEach column in selectedcolumns). Then tableTotalBytes = rows × estimatedBytesPerRow.

Per-table sync overhead: each syncintervalinminutes interval triggers a delta query → assume ~20% of total rows touched on a typical day. dailyTransferBytes = (totalBytes × 0.20 × intervalsPerDay).

Step 5 — Report

═════════════════════════════════════════════════════════════
  Offline Scope Preview — <profileName>
═════════════════════════════════════════════════════════════

Drift status: ok | drift (see verify output)

Per-table breakdown:

| Table              | Scope          | Rows     | Cols | Est. bytes | Sync (min) |
|--------------------|----------------|----------|------|------------|------------|
| chnl_region        | All records    | 12       | 7    | 4 KB       | 60         |
| chnl_product       | All records    | 312      | 13   | 280 KB     | 60         |
| chnl_rmprofile     | Org+me         | 1        | 10   | 1 KB       | 10         |
| chnl_store         | Org+me         | 84       | 17   | 112 KB     | 10         |
| chnl_storevisit    | Org+me         | 412      | 13   | 220 KB     | 5          |
| chnl_order         | Org+me         | 156      | 14   | 95 KB      | 10         |
| chnl_orderline     | Related only   | ~depends | 11   | ~150 KB    | 10         |

Total initial download : ~860 KB (5000-rows cap not hit)
Daily transfer estimate: ~12 MB / device / day (assuming 20% delta rate)

Sync intervals per day:
  chnl_storevisit (5 min)  → 288 syncs/day  ⚠ high
  chnl_store      (10 min) → 144 syncs/day
  chnl_order      (10 min) → 144 syncs/day
  chnl_rmprofile  (10 min) → 144 syncs/day
  chnl_region     (60 min) → 24  syncs/day
  chnl_product    (60 min) → 24  syncs/day

Concerns:
  - chnl_storevisit at 5 min could exceed mobile data caps in low-signal areas
    (battery drain too). Consider 10 min unless 5 min is mission-critical.

Image / File bytes NOT counted by these heuristics. The metadata (URL +
thumbnail size) IS counted at 200 bytes/row, but the JPEG/file payload
itself transfers separately at runtime sync time. To estimate image
storage, multiply expected non-empty image rows × average JPEG size
(typically 10–500 KB per thumbnail).

Status code (final line)

  • DONE — estimate produced, no concerns
  • DONE_WITH_CONCERNS: <list> — estimate produced but flagged items (high sync rates, near-cap row counts, drift detected, etc.)
  • NEEDS_CONTEXT: <missing> — no profile to estimate against
  • BLOCKED: <reason> — auth or query failures

Notes

This skill is intentionally estimate-grade, not precise. The byte heuristics are rule-of-thumb; real cache size depends on Dataverse's storage layout + JSON serialization + per-device cache compression. The numbers are useful for comparative decisions (one scope vs another, one column list vs another), not for absolute capacity planning.

For precise figures, the only source of truth is the runtime sync log itself — only available once the app is deployed and an RM has signed in.

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