name-generator

โดย microsoft

สร้างชื่อบุคคลที่ได้รับการอนุมัติสำหรับตัวอย่าง การสาธิต ภารกิจ การทดสอบ เอกสาร และข้อมูลตัวอย่าง ใช้เมื่องานต้องการชื่อบุคคลสมมติ ชื่อลูกค้า …

npx skills add https://github.com/microsoft/ontology-playground --skill name-generator

Name Generator Skill

Goal

Generate person names for this repository from the approved local name fixture:

data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv

Do not invent person names. Every person name used in examples, sample data, quests, tests, demos, docs, or generated ontology content must come from the CSV FullName column.

Source File

CSV columns:

FirstName,LastName,FullName,FirstNameNative,LastNameNative,FullNameNative,Gender,Language

Use FullName by default. Use FullNameNative only when the user explicitly asks for native-script names or locale-specific display text.

Workflow

1. Decide how many names are needed

Identify the role and quantity from the task, for example:

  • sample customers
  • employees or managers
  • patients or clinicians
  • students or instructors
  • reviewers, approvers, assignees, or contributors

If the task does not specify quantity, use the minimum number needed for the example or test.

2. Read names from the CSV

Use the CSV fixture as the only source. A quick shell-friendly way to inspect the first approved names is:

awk -F, 'NR > 1 { print $3 }' data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv | head

For random sampling:

awk -F, 'NR > 1 { print rand() "\t" $3 }' data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv | sort -n | cut -f2- | head -n 5

If names with commas or quotes are ever added to the CSV, use a proper CSV parser instead of field splitting.

3. Fit names to the scenario

  • Choose distinct names for distinct entities.
  • Keep the selected names stable within a scenario so queries, expected results, docs, and sample instances stay consistent.
  • Do not alter spellings unless the surrounding file has a strict ASCII-only convention. If ASCII is required, choose names from the CSV that are already ASCII-compatible.
  • Email addresses and IDs may be generic (customer001@example.com) and do not need to use the person's name.

4. Update all dependent examples

When replacing a name in code or content, update every coupled surface:

  • sample instances
  • query prompts and curated query matches
  • expected test strings
  • rendered docs or generated content source files
  • catalogue examples or learning materials

Regenerate compiled artifacts when source content changes:

npm run catalogue:build
npm run learn:build

Validation

Before finishing a name-generation or name-replacement task:

  1. Verify each selected name appears in the CSV FullName column.
  2. Search for removed placeholder names to ensure no stale references remain.
  3. Run focused tests for touched code paths.
  4. Run npm run build when generated catalogue or learning output changes.

Done Criteria

  • All person names used by the task come from data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv.
  • No invented placeholder names remain in the touched examples.
  • Related prompts, sample data, expected results, and tests are consistent.
  • Relevant tests or build commands have passed, or any skipped validation is clearly reported.

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