dlm-diagnostics

โดย microsoft

วินิจฉัยปัญหา Microsoft Purview Data Lifecycle Management (DLM) ใน Exchange Online ใช้ทักษะนี้เมื่อผู้ใช้รายงานว่านโยบายการเก็บรักษาไม่ถูกนำไปใช้กับ...

npx skills add https://github.com/microsoft/purview-dlm-mcp --skill dlm-diagnostics

DLM Diagnostics

Investigate and resolve Microsoft Purview Data Lifecycle Management issues in Exchange Online. Follow the decision tree below to identify the correct troubleshooting guide, then load the matching reference file for step-by-step diagnostic instructions.

Prerequisites

Before running any diagnostic commands, ensure both PowerShell sessions are connected:

Connect-ExchangeOnline -UserPrincipalName '<admin@contoso.com>' -ShowBanner:$false
Connect-IPPSSession -UserPrincipalName '<admin@contoso.com>' -ShowBanner:$false

Safety Rules

Only execute read-only commands. Allowed cmdlet verbs: Get-*, Test-*, Export-*.

Never execute mutating commands — Set-*, New-*, Remove-*, Enable-*, Start-*, Invoke-* cmdlets must only be returned as text recommendations for the admin to review and run manually.

Decision Tree

Identify the reported symptom and load the matching reference:

SymptomReference
Policy shows Success but content is not retained or deleted on target workloadsretention-policy-not-applying.md
Policy status shows Error, PolicySyncTimeout, or PendingDeletionpolicy-stuck-error.md
Archive mailbox exists but items stay in the primary mailboxitems-not-moving-to-archive.md
Archive is near 100 GB but no auxiliary archive is being createdauto-expanding-archive.md
User was deleted but mailbox was purged instead of becoming inactiveinactive-mailbox.md
Recoverable Items folder growing uncontrollably or SubstrateHolds is largesubstrateholds-quota.md
Teams retention policy exists but messages remain visible past retention periodteams-messages-not-deleting.md
Both MRM and Purview retention on a mailbox causing unexpected behaviormrm-purview-conflict.md
Adaptive scope includes wrong members, shows no members, or scope query not targeting correct users/sitesadaptive-scope.md
Auto-apply retention label policy not labeling content, stuck in simulation, or shows "Off (Error)"auto-apply-labels.md
SharePoint site cannot be deleted because a retention policy or hold is blocking itsharepoint-site-deletion-blocked.md

If the issue does not match a specific symptom above, or for ad-hoc investigations, see diagnostic-commands.md for a quick-reference of common diagnostic commands. For adaptive scope validation commands, see adaptive-scope.md.

Workflow

  1. Identify the symptom from the user's description using the decision tree above.
  2. Load the matching reference file — read it fully before starting the investigation.
  3. Execute diagnostic commands step by step using the run_powershell MCP tool, following the reference guide's sequence.
  4. Interpret results at each step — the reference guide explains what to look for and how each finding maps to a root cause.
  5. Cross-reference — some guides link to sibling references (e.g., policy distribution failures link to policy-stuck-error.md). Load those when directed.
  6. Report findings — summarize the root cause, present the root-cause confirmation table, and provide the recommended remediation actions as text for the admin to review.
  7. Review the execution log — use the get_execution_log MCP tool to include a full audit trail of all commands run during the investigation.

Output Format

Present findings to the user in this structure:

## Investigation Summary

**Symptom:** <what was reported>
**Mailbox/Policy:** <target>

## Diagnostic Steps

✅/❌ Step N — <step name>
   Finding: <what was found>
   Command: <command that was run>

## Root Cause

<identified root cause from the reference guide's root-cause table>

## Recommended Actions

⚠️ These commands are NOT executed automatically. Review and run manually:
- <remediation command 1>
- <remediation command 2>

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