add-dataverse

โดย microsoft

เพิ่มตาราง Dataverse ลงในแอปโค้ด Power Apps พร้อมโมเดล TypeScript และบริการที่สร้างขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถสร้างตาราง Dataverse ใหม่ได้ ใช้เมื่อเชื่อมต่อกับ…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill add-dataverse

📋 Shared Instructions: shared-instructions.md - Cross-cutting concerns.

References:

Add Dataverse

Two paths: existing tables (skip to Step 5) or new tables (full workflow).

Workflow

  1. Plan → 2. Setup API Auth → 3. Review Existing Tables → 4. Create Tables → 5. Add Data Source → 6. Review Generated Files → 7. Build

Step 1: Plan

Check memory bank for project context. Ask the user:

  1. Which Dataverse table(s) do they need? (e.g., account, contact, cr123_customentity)
  2. Do the tables already exist in their environment, or do they need to create new ones?

If tables already exist: Skip to Step 5.

If creating new tables:

  • Ask about the data they need and design an appropriate schema
  • Use standard Dataverse tables when appropriate (contact for people, account for organizations)
  • Build a dependency graph -- see data-architecture-reference.md for tier classification
  • Enter plan mode with EnterPlanMode, present ER model with tables, columns, relationships, and creation order
  • Get approval with ExitPlanMode

Step 2: Setup API Auth (if creating tables)

See api-authentication-reference.md for full details.

az account show   # Verify Azure CLI logged in

# Find your Dataverse environment URL:
# In make.powerapps.com → Settings → Developer resources → Web API endpoint
# It looks like: https://<org-name>.crm.dynamics.com/api/data/v9.2/
# Use the base URL: https://<org-name>.crm.dynamics.com

$api = Initialize-DataverseApi -EnvironmentUrl "https://<org>.crm.dynamics.com"
$headers = $api.Headers
$baseUrl = $api.BaseUrl
$publisherPrefix = $api.PublisherPrefix

Requires System Administrator or System Customizer security role.

Step 3: Review Existing Tables (if creating tables)

Always query existing tables first before creating:

$existingTables = Invoke-RestMethod -Uri "$baseUrl/EntityDefinitions?`$filter=IsCustomEntity eq true&`$select=SchemaName,LogicalName,DisplayName" -Headers $headers

See table-management-reference.md for Find-SimilarTables, Compare-TableSchemas, and Build-TableNameMapping functions.

Present findings to user with AskUserQuestion:

  • Tables that can be reused (already exist with matching columns)
  • Tables that need extension (exist but missing columns)
  • Tables that must be created (no match found)

Step 4: Create Tables (if creating tables)

Get explicit confirmation before creating. Create in dependency order:

  • Tier 0: Reference tables (no dependencies)
  • Tier 1: Primary entities (reference Tier 0)
  • Tier 2: Dependent tables (reference Tier 1)

Use safe functions from table-management-reference.md:

Step 5: Add Data Source

For each table:

pa app add data-source --connector dataverse --table <table-logical-name>

Can add multiple tables by running the command for each one.

Step 6: Review Generated Files

The command generates:

  • src/generated/models/{Table}Model.ts -- TypeScript interfaces, plus {Table}FileColumnName, {Table}ImageColumnName, {Table}UploadColumnName union types if the table has file/image columns
  • src/generated/services/{Table}Service.ts -- CRUD methods (create, get, getAll, update, delete) plus upload, downloadFile, downloadImage, deleteFileOrImage if file/image columns exist

Show the user a usage example:

import { AccountsService } from "../generated/services/AccountsService";

const result = await AccountsService.getAll({
  select: ["name", "accountnumber"],
  filter: "statecode eq 0",
  orderBy: ["name asc"],
  top: 50
});
const accounts = result.data || [];

Key rules:

  • Use generated services (e.g., AccountsService.getAll()), not fetch/axios
  • Check result.data for actual data
  • Don't edit generated files unless needed
  • Read dataverse-reference.md before writing any Dataverse code -- picklist fields, virtual fields, lookups, and file/image columns all have critical gotchas

Step 7: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Update Memory Bank

Record which tables were added (or created), generated files, and any schema notes.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development