review-plan

โดย microsoft

ตรวจสอบแผนการดำเนินงานที่สร้างโดยเอเจนต์ Plan การตรวจสอบแผนก่อนส่งต่อให้ดำเนินการเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง — แผนมักจะมีช่องว่าง…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill review-plan

Skill: Review Plan

Your goal is to CRITICALLY review the given implementation plan. Provide thorough, constructive feedback that enhances the plan's quality and likelihood of successful execution and solving the stated goal.

Fan out parallel read-only subagents, each assigned a different plan-review area, then synthesize the highest-signal findings. Each subagent goes deep on one area, catching gaps a single pass misses.

Review Areas

Pick 2–4 areas based on the plan's complexity and risk profile.

AreaFocus
CompletenessMissing requirements, unaddressed edge cases, gaps between the stated goal and proposed steps, unclear expected outcomes
GroundingTechnical soundness and factual accuracy — references to nonexistent or deprecated APIs, hallucinated functions, incorrect codebase assumptions, outdated versions. Use web search to validate uncertain claims. Suggest alternative approaches when the plan is fundamentally wrong
SequencingDependency correctness between steps, parallelism opportunities missed, blocking-step identification, optimal ordering
ScopeOver-engineering, gold-plating, scope creep or under-specification, scope disproportionate to value delivered
VerificationAre verification steps specific, actionable, and covering the riskiest parts of the change? Missing test strategies
RiskUnaddressed failure modes, migration risks, backward compatibility gaps, missing rollback strategy

Workflow

1 — Scope

  • Look for a plan in session memory at /memories/session/plan.md first.
  • If no session plan exists, check for a plan file the user points to, or a plan visible in the conversation context.
  • If there is nothing to review, ask the user to run the Plan agent first or point at a plan file.

2 — Fan Out

Launch 2–5 parallel subagents using the area prompts below. Each subagent works in isolation — do not share one area's findings with another before synthesis.

Each gets a self-contained prompt with its area, the plan location, and the return format. Subagents read the full plan from session memory themselves. Subagents may surface findings their area doesn't explicitly list — don't constrain them to only the listed focus items.

3 — Synthesize

When all subagents return:

  1. Deduplicate findings that overlap across areas (e.g., a feasibility gap that also shows up as a sequencing problem).
  2. Order by severity: missing requirements > incorrect assumptions > sequencing errors > scope issues > weak verification > minor risks.
  3. Apply the signal filter — drop anything that wouldn't actually cause problems during implementation.
  4. If no blocking issues survive, say so and note any areas where the plan could be strengthened.

4 — Save Findings

Always save the synthesized findings to session memory at /memories/session/plan-review.md. This makes them available for follow-up turns, plan revision, and cross-referencing during implementation.

5 — Revise or Report

  • Review-only: if the user said "only review", "just review", or "read-only", stop after reporting.
  • Default (review-and-revise):
    1. For each actionable finding, propose a specific revision to the plan — what to add, remove, reorder, or clarify.
    2. Apply revisions to the plan in session memory (/memories/session/plan.md), preserving the plan's existing structure.
    3. After revising, re-read the updated plan to confirm the revisions are coherent.
    4. Report what was revised and any remaining items that need the user's input or a decision.

Signal Filter

Before reporting a finding, ask: Does this change what a developer would actually do — or how likely the plan is to succeed? Ground every finding in something observable: a file that doesn't exist, an API that behaves differently, a requirement the steps don't cover, a sequence that creates rework.

If a concern is speculative, cosmetic, or unrelated to the plan's goal, leave it out.

Area Prompt

Each subagent gets this prompt with {AREA} and {FOCUS} filled in from the Review Areas table.

You are a focused plan-review subagent. Your area is: {AREA}

## Where to find the plan
The plan is in session memory at `/memories/session/plan.md`. Read it with your memory tools first. Then explore the codebase to validate the plan's assumptions — check that referenced files, functions, and patterns actually exist.

Focus on: {FOCUS}

Use your tools to read the full plan, inspect the codebase, verify assumptions, and run existing tests or check lint/compile errors for evidence. Use web search to validate uncertain API or version claims.

Rules:
- Stay read-only. Do not edit files.
- Only flag issues that would change what a developer actually does or how likely the plan is to succeed.
- Do not report issues outside your area, but do surface unexpected findings within it.
- Do not rewrite the plan — describe the problem and why it matters.
- Keep your response short. No preamble, no formatting commentary.

Return format:

**Area**: {AREA}

**Findings** (0–5 items, severity order):
- One-sentence description. Why it matters. Evidence from the codebase if applicable.

If the plan is sound for your area: "No issues found in {AREA}."

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