teams-app-developer

Создаёт, тестирует и развёртывает приложения и агенты Microsoft 365 для Teams и Copilot. Включает поднавыки для создания проектов, локального тестирования, облачного развёртывания,…

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill teams-app-developer

Microsoft 365 Agents Toolkit Skill

Build Microsoft 365 agents and Teams apps using the ATK CLI.

AI Behavior Guidelines

  1. Testing Strategy: Recommend Agents Playground first (faster, no M365 needed). Use Teams workflow only if user explicitly requests it.

  2. Environment Variables: NEVER hardcode secrets or make up placeholder values. Always ask users for real values.

  3. Error Handling: Read error messages carefully. Check env/.env.local, .localConfigs, and atk auth list. Common pitfalls:

    • AADSTS7000229 → aadApp/create missing generateServicePrincipal: true in YAML — add it and re-provision
    • Missing TENANT_ID in .localConfigs → SDK uses wrong token authority → 401 from Bot Connector
    • 401 persists after auth fix → devtunnel URL may be blacklisted — create a fresh tunnel
    • See troubleshoot/troubleshoot.md for full diagnostic steps
  4. Long-Running Commands — WAIT for completion:

    • atk new, atk provision, atk deploy can take several minutes
    • Always wait for completion before running the next step (timeout 120000ms+)
  5. Local Service Startup — Hangs terminal (expected):

    • npm run dev, npm start, python app.py, devtunnel host, etc. will hang — the process keeps running indefinitely
    • ALWAYS run as a background process (isBackground=true) — NEVER use isBackground=false for these commands
    • Do NOT wait for it to "finish" — verify startup by checking output for "listening on port" or tunnel URL
    • If errors appear, read logs, diagnose, fix, restart
    • Use a NEW terminal to launch Agents Playground or open Teams sideloading URL
  6. Monitor App Logs: Periodically check background terminal output for runtime errors. If the app crashes, read the error, fix the root cause, and restart.

  7. Telemetry Tagging: Before running any atk CLI commands, set the session environment variable so all CLI invocations are tagged as skill-initiated:

    export ATK_CLI_SKILL=true
    

    Run this once at the start of the session. All subsequent atk commands in the same terminal will inherit it.

ATK CLI Setup

atk --version  # Must be > 1.1.5-beta

If ATK is not found or version is too old:

npm i -g @microsoft/m365agentstoolkit-cli@beta

CLI Global Options

OptionMeaningRecommendation
-iInteractive modeAlways use -i false in automation to avoid hanging
-fProject folderDefault to be current directory, used when specifying a custom folder. When scaffolding a new project, this is the parent folder where the project folder will be created under.
-hCommand helpUse atk <command> -h for quick syntax checks

Sub-Skills

Sub-SkillWhen to UseReference
create-projectScaffold new project from template, choose template, atk newcreate-project/create-project.md
test-playgroundTest locally with Agents Playground, agentsplayground, quick testingtest-playground/test-playground.md
test-teamsRun on Teams, devtunnel, sideload, Teams testing, test in Copilottest-teams/test-teams.md
provision-deployProvision Azure resources, deploy to cloud, atk provision, atk deployprovision-deploy/provision-deploy.md
troubleshootFix errors, 401, port conflicts, YAML errors, stale botstroubleshoot/troubleshoot.md
slack-to-teamsMigrate Slack bot to Teams, cross-platform bridging, Block Kit to Adaptive Cardsslack-to-teams/SKILL.md

MANDATORY: Before executing any workflow, read the corresponding sub-skill document.

Shared References

  • manifest-and-yaml.md — Project files, YAML config, env vars, .localConfigs flow
  • commands.md — ATK CLI commands: package, validate, share, collaborate
  • templates.md — Complete template catalog with language support
  • experts/ — 100+ micro-expert files: Teams SDK, Slack SDK, cross-platform bridging, deploy, AI models, security, language conversion
  • docs/ — Platform comparison guides: UI, messaging, identity, infrastructure, feature gaps

Workflow Chains

Match user intent to the smallest valid workflow.

User IntentWorkflow (read in order)
Build new app from scratchcreate-project → test-playground
Test existing project locallytest-playground (recommended) or test-teams
Deploy to Azureprovision-deploy
Fix broken bottroubleshoot → re-test
Migrate Slack bot to Teamsslack-to-teams

MANDATORY: Before executing any slack-to-teams workflow, read slack-to-teams/SKILL.md first. The sub-skill contains a routed expert system with 100+ micro-expert files for cross-platform bot development.

ATK Project Context Resolution

Resolve config values only when missing. If a value is already known in the session, reuse it.

Step 1: Detect ATK Project

If m365agentstoolkit*.yml exists in the current folder, treat it as an ATK project and parse configuration.

Step 2: Resolve Common Configuration

Resolve variables referenced in m365agentstoolkit*.yml. Common variables: AZURE_OPENAI_API_KEY AZURE_OPENAI_ENDPOINT AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME

Step 3: Collect Missing Values

If required values are missing, ask the user for only the missing ones.

Refer to manifest-and-yaml.md for full config-file details.

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