feedback-learning

โดย microsoft

จำแนกและบันทึกข้อเสนอแนะเชิงแก้ไขที่ชัดเจน โดยไม่เปลี่ยนทักษะหรือคำแนะนำให้กลายเป็นแหล่งความรู้แบบเพิ่มเติมอย่างเดียว

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill feedback-learning

Feedback learning

Use this skill when a user explicitly corrects an implementation or design approach, rejects a pattern, or asks the agent to learn from feedback, except when the user invokes the literal learn! trigger.

Literal learn! requests are governed exclusively by .github/instructions/learnings.instructions.md and are outside this skill's scope. Do not replace or reinterpret that instruction.

Goal

Preserve reusable knowledge in the smallest authoritative artifact. A correction is not automatically a permanent rule.

Workflow

  1. Identify the correction

    • What was wrong?
    • Why was it wrong?
    • What approach did the user prefer?
    • Which paths or subsystem does it affect?
  2. Search before writing

    • Check applicable instructions, skills, design documents, tests, and scoped learning files.
    • Update an existing rule instead of adding a duplicate.
  3. Classify the feedback

    Feedback kindDestination
    Task-specific preference or one-off adjustmentDo not persist
    Concrete behavior that must not regressRegression test
    Stable subsystem architecture or product invariantRelevant design/specification document
    Universal repository ruleApplicable instruction file
    Reusable but not yet mature or proven guidance.github/learnings/<area>.md
    Tool-driven workflowRelevant skill
  4. Generalize carefully

    • Preserve the principle, not the incident chronology.
    • Do not include temporary symbol names, line numbers, or implementation details unless they define the durable contract.
    • Do not turn a single rejected implementation into a universal prohibition without broader evidence.
  5. Record once

    • Design documents and tests are authoritative.
    • A learning inbox entry is temporary. When promoted, remove the inbox entry in the same change.
    • Never copy the same rule into a skill, instruction, and design document.
    • Before adding an inbox entry, compact the target file using the maintenance rules below.
  6. Validate

    • Confirm the destination applies to the affected path.
    • Check links and remove superseded or contradictory guidance.

Learning inbox format

Create or update .github/learnings/<area>.md using:

# Area learning inbox

Last reviewed: YYYY-MM-DD

## Short topic

- **Scope:** `affected/path/**`
- **Learning:** Generalized guidance in one or two sentences.
- **Evidence:** Why this is reusable beyond the current task.
- **Disposition:** Candidate for `<design document, instruction, skill, or test>`.

Keep entries concise. Each area inbox is limited to ten topics and 8 KB. If a new entry would exceed either limit, promote, merge, or remove existing entries before deciding whether the new feedback deserves persistence.

Reading learnings

Do not inject learning inboxes into every task. Search the relevant file's headings and Scope fields first, then read only matching entries. Learning inboxes supplement source code, tests, and design documents; they are not a prerequisite for unrelated work and are not authoritative over them.

Compaction and garbage collection

Compact an inbox before every write. Also perform a full review when an inbox is at either limit or its Last reviewed date is more than 90 days old when read. During review:

  • promote stable architectural guidance into the owning specification;
  • encode concrete behavior in tests;
  • merge overlapping entries into one general principle;
  • remove obsolete, contradicted, already-promoted, or weakly supported entries;
  • update Last reviewed after checking every retained entry against the current source and authoritative documentation.

An inbox may shrink to zero entries. Do not retain a learning merely because it might be useful someday.

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
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
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