assign-offline-profile

โดย microsoft

ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการผูกผู้ใช้หรือทีมเข้ากับ Mobile Offline Profile เพื่อให้พวกเขาได้รับการซิงค์แบบออฟไลน์บนอุปกรณ์ของตนจริงๆ หากไม่มีสิ่งนี้ โปรไฟล์...

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill assign-offline-profile

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

References:

Assign Offline Profile

Bind one or more users and/or teams to an existing Mobile Offline Profile. Without this step, the profile exists in Dataverse but is unbound — no one's app actually uses it for offline sync.

Per the maker portal's UX (the "Assign profile to user" dialog under env settings), this is a separate operation from profile creation. Many users hit "I created the profile but offline still doesn't work" — the missing piece is membership.

Workflow

  1. Verify project + locate profile → 2. Pick users/teams → 3. Discover existing memberships → 4. Confirm diff (single gate) → 5. POST memberships → 6. Verify → 7. Summary

Step 1 — Verify project + locate profile

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

Profile ID resolution (in order):

SourceUsed when
$ARGUMENTS contains --profile-id <guid>Explicit override
$ARGUMENTS contains --profile-name <name>Resolve via GET /mobileofflineprofiles?$filter=name eq '<name>'&$select=mobileofflineprofileid
offline-profile.json in cwdRead top-level profileId field
OtherwiseGET /mobileofflineprofiles and present AskUserQuestion with the list (max 4 options)

STOP if no profile can be resolved. Print: Run /setup-offline-profile first, or pass --profile-id.

power.config.json is intentionally NOT consulted here. That file is owned by npx power-apps init. The profile ID lives in offline-profile.json only.

Step 2 — Pick users/teams

$ARGUMENTS parsing:

FlagEffect
--user <upn> (repeatable)Add specific user(s) by UPN (user@domain.com)
--team <name> (repeatable)Add specific team(s) by name
--meAdd the current Dataverse user from WhoAmI / systemusers(<UserId>) — useful for solo dev demos
--all-app-usersAdd every user with System User role in the current env (broad; intended for prod rollout — confirm at gate)
--unassign-user <upn> / --unassign-team <name>Remove an existing membership rather than add

If no flags passed, present AskUserQuestion:

Question: "Who should receive this offline profile?"

Options (max 4):

  • Just me (the current user) — equivalent to --me
  • Pick specific users by UPN — you reply with comma-separated emails in the next message
  • Pick a team — list env's teams and pick one
  • All users with System User role — equivalent to --all-app-users; broad scope, confirm at gate

For pick-users flow: after the choice, print:

"Reply with comma-separated UPNs (e.g. rm1@contoso.com, rm2@contoso.com)"

Then read the next user message and parse.

Step 3 — Discover existing memberships

Telemetry checkpoint: discover_offline_profile_memberships

For idempotency:

# Existing user memberships for this profile
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "usermobileofflineprofilememberships?\$filter=_mobileofflineprofileid_value eq <profileId>&\$select=usermobileofflineprofilemembershipid,_systemuserid_value&\$expand=systemuserid_systemuser(\$select=domainname)"

# Existing team memberships for this profile
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "teammobileofflineprofilememberships?\$filter=_mobileofflineprofileid_value eq <profileId>&\$select=teammobileofflineprofilemembershipid,_teamid_value&\$expand=teamid_team(\$select=name)"

Build the set of already-bound UPNs and team names.

For each candidate user/team from Step 2, look up their systemuserid / teamid (skip if already in already-bound):

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "systemusers?\$filter=domainname eq '<upn>'&\$select=systemuserid,fullname,domainname&\$top=1"

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "teams?\$filter=name eq '<team-name>' and teamtype eq 0&\$select=teamid,name&\$top=1"

(teamtype eq 0 excludes Access Teams and Owner Teams — only Manage Teams get profile assignments.)

Construct three lists:

  • to_add — resolved IDs to POST
  • to_remove — resolved IDs to DELETE (from --unassign-* flags)
  • not_found — UPNs/team-names that didn't resolve (warn)
  • already_bound — skipped no-ops

Step 4 — Confirm diff (single gate)

Telemetry checkpoint: confirm_offline_profile_assignment_diff

AskUserQuestion:

Question header: Confirm membership changes

Question body:

Profile: <name> (<profileId>)

Will ADD:
  - User: rahul@contoso.com (Rahul Bansal)
  - User: charanma@... (Charan Mahankali)
  - Team: Field Service RMs (12 members)

Will REMOVE:
  (none)

Already bound (skipping):
  - User: admin@... (no-op)

Could not resolve:
  - someone@external.com — not in this env's system users

Proceed?

Options:

  • Proceed
  • Cancel

Step 5 — POST memberships

Telemetry checkpoint: assign_offline_profile_memberships

For each in to_add, POST sequentially (parallel POSTs occasionally return 429):

User membership:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> POST \
  "usermobileofflineprofilememberships" \
  --body '{
    "MobileOfflineProfileId@odata.bind": "/mobileofflineprofiles(<profileId>)",
    "SystemUserId@odata.bind": "/systemusers(<systemuserid>)"
  }' \
  --include-headers

Expected 204 with OData-EntityId → capture membership GUID.

Team membership:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> POST \
  "teammobileofflineprofilememberships" \
  --body '{
    "MobileOfflineProfileId@odata.bind": "/mobileofflineprofiles(<profileId>)",
    "TeamId@odata.bind": "/teams(<teamid>)"
  }' \
  --include-headers

For each in to_remove, DELETE:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> DELETE \
  "usermobileofflineprofilememberships(<membershipid>)"

⚠️ Duplicate handling: POSTing a membership that already exists returns 409 Conflict. The dataverse-request.js wrapper's looksLikeDuplicate rescue treats this as silent success (the Step 3 dedup should catch most cases first). Re-runs are safe.

Step 6 — Verify

Telemetry checkpoint: verify_offline_profile_memberships

Re-query memberships from Step 3 and assert the diff applied:

  • Every to_add now appears in the GET response
  • Every to_remove no longer appears

If the verification disagrees, return BLOCKED: membership writes did not commit and print the discrepancy.

Step 7 — Summary

Print:

✓ Membership updates applied.

  Profile      : <name>
  Total members: <N users + M teams>
  Added        : <list>
  Removed      : <list>
  Skipped      : <list> (already bound)

Users will receive the profile on their next mobile app sign-in. Existing
sessions need to sign out + sign in to trigger the profile pull.

Update memory-bank.md ## Offline profile block:

membership:
  users: [rahul@..., charanma@...]
  teams: [Field Service RMs]
  lastAssignedAt: 2026-05-19T...

Status code (final line)

  • DONE — every requested add/remove applied; verify confirmed
  • DONE_WITH_CONCERNS: <list> — some UPNs/teams could not be resolved, or --all-app-users matched 0 users (env may not have the role granted yet)
  • NEEDS_CONTEXT: <missing> — couldn't determine profileId (no offline-profile.json, no --profile flags, no profiles in env)
  • BLOCKED: <reason> — auth failure, profile not found in env, or verification disagreement

Failure recovery

Memberships are individually committed (no transaction). If Step 5 fails mid-loop:

  • Partially-added memberships remain (visible in env)
  • Re-running with the same arguments is idempotent (Step 3 dedup catches what's already bound)
  • Use --unassign-* to undo specific bindings if needed

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