setup-component-explorer-light

โดย microsoft

การติดตั้งแบบเบา — ติดตั้งแพ็กเกจ Component Explorer และเพิ่มปลั๊กอิน Vite พร้อมเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับการรวมกับเอเจนต์ AI

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill setup-component-explorer-light

Skill: Setup Component Explorer (Light)

Minimal setup: install packages and wire the Vite plugin so fixtures are served at ___explorer. For the full setup (CLI daemon, VS Code tasks & launch config), use the setup-component-explorer-full skill.

Prerequisites

  • The project uses Vite as its bundler
  • Node.js >= 22

Step 1: Install Packages

npm install @vscode/component-explorer @vscode/component-explorer-vite-plugin

Use the project's package manager (npm, pnpm, yarn). For workspace monorepos, install into the package that owns the Vite config.

Step 2: Configure Vite Plugin

Add componentExplorer() to vite.config.ts:

import { componentExplorer } from '@vscode/component-explorer-vite-plugin';

export default defineConfig({
  plugins: [
    // ... existing plugins (react, tailwind, etc.)
    componentExplorer(),
  ],
});

Plugin Options

OptionDefaultDescription
include'./src/**/*.fixture.{ts,tsx}'Glob pattern for fixture files
route'/___explorer'URL path for the explorer UI
build'app-only'Build mode: 'app-only', 'all', or 'explorer-only'
outFile'___explorer.html'Output filename for built explorer
logLevel'info''silent', 'info', 'verbose', 'warn', 'error'

For projects where fixtures live outside ./src, set include explicitly:

componentExplorer({
  include: './test/**/*.fixture.{ts,tsx,js,jsx}',
}),

Step 3: Start Dev Server and Open Explorer

  1. Start the Vite dev server as a background terminal process (e.g. npx vite, pnpm dev).
  2. Once the server is ready, open the component explorer in VS Code's Simple Browser by running the VS Code command (adjust port if needed):
    simpleBrowser.show with url: http://localhost:5173/___explorer
    

Important: Before writing any fixtures, read the use-component-explorer skill. It covers fixture patterns, project-specific wrappers, and best practices that are essential for correct usage.

Optional: MCP Server for AI Agent Integration

To enable AI agents (Copilot) to take screenshots, compare fixtures, and interact with components, add the MCP server.

Install the CLI

npm install @vscode/component-explorer-cli

Create component-explorer.json

Create component-explorer.json next to the Vite config (or at the project root). This points the CLI at the running Vite dev server:

{
  "$schema": "node_modules/@vscode/component-explorer-cli/dist/component-explorer-config.schema.json",
  "sessions": [{ "name": "current" }],
  "server": {
    "type": "http",
    "url": "http://localhost:5173"
  }
}

Adjust the url if the dev server uses a different port.

Configure .vscode/mcp.json

Create or update .vscode/mcp.json to register the MCP server:

{
  "servers": {
    "component-explorer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "component-explorer",
        "mcp",
        "-p",
        "./component-explorer.json"
      ]
    }
  }
}

Adjust the -p path if component-explorer.json is not at the workspace root.

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