frontmatter-description

โดย microsoft

ตรวจสอบและปรับปรุงฟิลด์ MetaDescription frontmatter ในเอกสาร VS Code ใช้เมื่อตรวจสอบ เพิ่ม หรือปรับปรุงคำอธิบายหน้าเว็บสำหรับ SEO และ...

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-docs --skill frontmatter-description

Frontmatter Description

Check and optimize MetaDescription frontmatter fields in markdown documentation files. Produces actionable fixes for descriptions that violate the rules below.

When to Use

  • Adding or editing a documentation page and need to write a MetaDescription.
  • Auditing existing pages for SEO or discoverability improvements.
  • Asked to check, review, or optimize frontmatter descriptions.
  • Editing content articles and want to ensure the MetaDescription reflects the updated content.

Rules

Every MetaDescription value must satisfy all of the following:

RuleDetail
LengthMaximum 160 characters.
ToneAction-oriented, value-focused, factual, and impersonal.
VoiceNo "you can", "users can", or "this page explains".
SentencesComplete sentences, not fragments or labels.
No colonsDo not include : in the value — it breaks YAML parsing.
UniquenessEach description must be unique across the docs.
Reusable variablesPreserve existing {% data variables.<group>.<name> %} references. Do not replace them with rendered product names.

Descriptions must also reflect the page's primary persona, reader intent, and article purpose. Establish that framing by following the content-framing guidance before suggesting or applying a description. If the existing page and writer's request support multiple materially different interpretations, ask the writer to confirm the framing before editing.

Procedure

1. Identify target files

Determine which files to check:

  • If given specific files, use those.
  • If asked to audit a folder (e.g., docs/copilot/), find all .md files in that folder recursively.
  • Skip files that have no YAML frontmatter (e.g., README.md files without --- delimiters).

2. Extract and validate

For each file, read enough of the page to identify its primary persona, reader intent, and article purpose. Then read the YAML frontmatter and check the MetaDescription field:

  1. Missing — Flag if MetaDescription is absent.
  2. Length — Flag if the value exceeds 160 characters. Report the current length.
  3. Voice — Flag if it contains "you can", "users can", "this page explains", or similar reader-addressing phrases.
  4. Tone — Flag if the description is a fragment, a label, or passive rather than action-oriented.
  5. Context — Flag if the description does not mention the relevant feature or tool.
  6. Content alignment — Flag if the description does not represent the page's purpose or the outcome sought by its primary persona.
  7. Forbidden words — Flag any occurrence of "teaching", "enable", "disable", or condescending terms.
  8. Colons — Flag any : character in the value.
  9. Versions — Flag any version numbers (e.g., "v1.90", "VS Code 1.90").
  10. Formatting — Flag Jinja2 variables ({{...}}), HTML tags, or Markdown formatting. Do not flag supported reusable data variables ({% data variables.<group>.<name> %}).
  11. Reusable variables — When a description contains a reusable data variable, verify that its full path exists in data/variables and resolves to the intended text. Preserve valid variables exactly as written.

3. Report findings

Present results as a table:

| File | Issue | Current value | Suggested fix |
|------|-------|---------------|---------------|
  • Group by file path.
  • For each issue, provide the current MetaDescription and a rewritten suggestion that passes all rules.
  • If a description passes all checks, omit it from the table (or mark it as passing if the user asked for a full report).

4. Apply fixes (when asked)

  • Edit the MetaDescription value in the YAML frontmatter.
  • Do not change any other frontmatter fields.
  • Do not alter the page body content.
  • Preserve existing reusable data variables. Never replace a variable with its rendered product name.
  • Verify the fix passes all rules and reflects the confirmed page framing before applying.

Examples

Good descriptions:

  • Get AI-powered inline suggestions from GitHub Copilot in VS Code, including ghost text completions and next edit suggestions.
  • Configure and manage extensions in Visual Studio Code to customize your development environment.
  • Debug Python applications in Visual Studio Code with breakpoints, variable inspection, and integrated terminal output.
  • Build a web app with an AI agent in {% data variables.product.prodname_vscode_shortname %}, then review and validate the result.

Bad descriptions and why:

DescriptionProblem
This page explains how to use Copilot.Uses "this page explains".
You can debug your code with VS Code.Uses "you can".
CopilotFragment, not a sentence.
Learn how to enable the new feature in VS Code 1.90.Uses "enable" and includes a version number.
Set up debugging: configure launch.json for Python.Contains a colon.

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