language-injection

โดย microsoft

LLM Agent 多语言注入规范。在修改 Agent 提示词、添加新的 Agent 端点、处理用户可见的后端消息(message_code)时使用。

npx skills add https://github.com/microsoft/data-formulator --skill language-injection

name: language-injection description: LLM Agent 多语言注入规范。在修改 Agent 提示词、添加新的 Agent 端点、处理用户可见的后端消息(message_code)时使用。

Language Injection for Agent Prompts

Authoritative developer guide: docs/dev-guides/6-i18n-language-injection.md.

Prerequisites: Read docs/dev-guides/6-i18n-language-injection.md before changing Agent prompts, Agent routes, backend user-visible messages, or frontend i18n strings. If your work introduces new language injection patterns or conventions, update this file and related dev-guides accordingly.

Architecture

Frontend i18n.language  →  Accept-Language header  →  get_language_instruction()
                                                           │
                                                   build_language_instruction()
                                                   (agents/agent_language.py)
                                                           │
                                              ┌────────────┴────────────┐
                                              ▼                         ▼
                                        mode="full"               mode="compact"
                                    (text-heavy agents)        (code-gen agents)

Core Modules

ModuleRole
agents/agent_language.pybuild_language_instruction(lang, mode) — generates prompt fragments; inject_language_instruction() — injects into system prompts; supports 20 languages; returns "" for English
routes/agents.py → get_language_instruction()Reads Accept-Language header, delegates to build_language_instruction
routes/agents.py → _get_ui_lang()Extracts primary language code from Accept-Language header
src/app/utils.tsx → fetchWithIdentity()Sets Accept-Language header on every API request from i18n.language
src/app/utils.tsx → translateBackend()Translates backend message_code / content_code using frontend i18n

Code Examples

Route handler — inject language

# In a Flask route handler:
lang_instruction = get_language_instruction(mode="compact")
lang_suffix = f"\n\n{lang_instruction}" if lang_instruction else ""

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." + lang_suffix},
    {"role": "user", "content": user_input},
]

Agent constructor — use inject_language_instruction()

from data_formulator.agents.agent_language import inject_language_instruction

# Simple append (most agents)
system_prompt = inject_language_instruction(system_prompt, language_instruction)

# Insert before a marker (complex prompts)
system_prompt = inject_language_instruction(
    system_prompt, language_instruction,
    marker="**About the execution environment:**"
)

Python-side user-visible messages — message_code pattern

For fixed strings in Python that appear in the UI, do NOT translate in Python. Return a message_code and let the frontend translate:

# In an Agent or route handler:
yield {
    "type": "error",
    "message": "Output DataFrame is empty (0 rows).",  # English fallback
    "message_code": "agent.emptyDataframe",             # frontend i18n key
}

# With parameters:
result = {
    "status": "error",
    "content": f"Fields not found: {missing}",
    "content_code": "agent.fieldsNotFound",
    "content_params": {"missing": missing, "available": available},
}

Frontend consumption:

import { translateBackend } from '../app/utils';
const msg = translateBackend(event.message, event.message_code, event.message_params);

Translation keys go in src/i18n/locales/{en,zh}/messages.json under messages.agent.*.

Anti-Patterns (with explanations)

PatternWhy it's wrong
os.environ.get("DF_DEFAULT_LANGUAGE")Process-level — all users get same language; breaks multi-user
Global LLM client interceptorHidden behavior; can't distinguish full/compact mode; fragile string detection
New MessageBuilder classDuplicates agent_language.py; creates parallel conflicting abstractions
Hardcoded "回答请使用中文" in promptsNot configurable; skips the mode system; breaks for other languages
Backend-side translation dict (agent_messages.py)Forces adding every new language to Python; translations should all live in src/i18n/locales/
Hardcoded English UI strings in .tsx without t()Not translatable; use useTranslation + t('key')

Adding a New Language

  1. Add language code + display name to LANGUAGE_DISPLAY_NAMES in agents/agent_language.py.
  2. Optionally add extra rules to LANGUAGE_EXTRA_RULES (e.g. simplified vs traditional Chinese).
  3. Add frontend translations in src/i18n/locales/<lang>/ — copy an existing locale folder as template.
  4. No Agent code changes needed — the existing flow picks up new languages automatically.

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