inbox-memory

โดย microsoft

อ่านและเขียนพื้นที่เก็บข้อมูลของเอเจนต์ — หน่วยความจำและกฎพร้อมการสำรองข้อมูลที่รับรู้สภาพแวดล้อม

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill inbox-memory

Inbox Memory

This skill reads and writes persistent memory and rules files for the Inbox agent. It abstracts storage so all agents use a single skill instead of calling #memory directly.

File names

  • Memory: github-inbox-memory.md — session context, patterns, preferences
  • Rules: github-inbox-rules.md — user's rules and preferences

Storage strategy

Two possible backends:

  • #memory tool (VS Code Chat) — stores under the virtual path /memories/
  • File system (~/.copilot/) — used by Copilot CLI; also usable from VS Code Chat
    • ~/.copilot/github-inbox-memory.md
    • ~/.copilot/github-inbox-rules.md

How to pick a backend (run ONCE per session, cache the choice)

  1. Detect availability of #memory: try { "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }. If the tool itself errors as unavailable, #memory is NOT available.
  2. Check for existing CLI memory: see if ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md exist and are non-empty (use ls -la ~/.copilot/ or #view).
  3. Decide:
    • If #memory is unavailable → use file system (~/.copilot/). No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has NO existing inbox files → use #memory. No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has existing inbox files → ASK the user with #askQuestions which backend to use. Show them what was found (file names + sizes or a one-line preview). Options:
      • "Use ~/.copilot/ (existing CLI memory)" — recommended when CLI files exist
      • "Use VS Code #memory (start fresh / keep VS Code-only)"
      • "Use VS Code #memory and import from ~/.copilot/" — copy current CLI files into #memory once
  4. Cache the chosen backend for the rest of the session and use it for ALL subsequent reads and writes. Do NOT mix backends within a session.

Reading

Via #memory:

{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-rules.md" }

Via file system (fallback): Read ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md using #read (VS Code) or #view (CLI). If the file doesn't exist, treat as empty / first-time user.

Writing

Via #memory:

{ "command": "delete", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "create", "path": "/memories/github-inbox-memory.md", "file_text": "<content>" }

If the file doesn't exist yet, skip the delete and just use create.

Via file system (fallback):

  1. Ensure ~/.copilot/ exists: mkdir -p ~/.copilot
  2. Write the file using #edit or via terminal: write full content to ~/.copilot/github-inbox-memory.md.

Rules

  • Always read before writing to avoid losing existing content
  • Memory and rules are separate files — don't mix them
  • Keep memory under 100 lines — deduplicate, keep last 5 session logs, be concise
  • NEVER use repo memory (/memories/repo/) — only the files listed above

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