trigger-pipelines-for-copilot-pr

Запускать конвейеры ADO для PR, созданного Copilot, публикуя комментарии /azp run. Используйте, когда пользователь просит запустить конвейеры CI для конкретного PR.

npx skills add https://github.com/microsoft/fluidframework --skill trigger-pipelines-for-copilot-pr

Скачать ZIP GitHub

Post the following two comments to the PR specified by the user ($ARGUMENTS), in the microsoft/FluidFramework repository on GitHub. They need to be posted separately because otherwise it gets too long and fails to trigger correctly.

First comment:

/azp run Build - protocol-definitions,Build - test-tools,server-gitrest,server-gitssh,server-historian,server-routerlicious,Build - client packages,repo-policy-check

Second comment:

/azp run Build - api-markdown-documenter,Build - benchmark-tool,Build - build-common,Build - build-tools,Build - common-utils,Build - eslint-config-fluid

Posting those comments will trigger all our pipelines, which is necessary for PRs that are created by Copilot.

To post the comments first check if the GitHub CLI is available, and if so use MSYS_NO_PATHCONV=1 gh pr comment <PULL_REQUEST_NUMBER> --repo microsoft/FluidFramework --body "<COMMENT_TEXT>". Note: MSYS_NO_PATHCONV=1 is required on Windows (Git Bash) to prevent /azp from being expanded to C:/Program Files/Git/azp. If gh is not available but $GITHUB_TOKEN is, you can try the GitHub REST API directly, e.g.:

curl -L \
  -X POST \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN" \
  -H "X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28" \
  https://api.github.com/repos/microsoft/FluidFramework/issues/PULL_REQUEST_NUMBER/comments \
  -d '{"body":"<COMMENT_TEXT>"}'

If neither is available, don't do anything and tell the user you can't complete the request and why.

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".