skill-creator

โดย microsoft

Meta-skill for creating new DLM diagnostic skills. Use this skill when you need to author a new troubleshooting guide (SKILL.md + reference files) that follows…

npx skills add https://github.com/microsoft/purview-dlm-mcp --skill skill-creator

Skill Creator

Create new diagnostic skills for the DLM Diagnostics MCP server. Each skill is a self-contained directory with a SKILL.md and supporting reference files.

Prerequisites

  • Familiarity with the existing skill structure (see .github/skills/dlm-diagnostics/ as the canonical example).
  • Knowledge of the PowerShell cmdlet allowlist in src/powershell/allowlist.ts.
  • Understanding of the project's read-only safety model.

Safety Rules

  1. Only reference read-only cmdlets — allowed verb prefixes: Get-*, Test-*, Export-*.
  2. Never include mutating commands in diagnostic stepsSet-*, New-*, Remove-*, Enable-*, Start-*, Invoke-* must only appear in the "Recommended Actions" output section, clearly marked as manual-review-only.
  3. All cmdlets used in the skill must exist in src/powershell/allowlist.ts — if a new Get-* cmdlet is needed, add it to the allowlist as a separate change.
  4. No credentials or secrets — never embed tokens, passwords, or connection strings in skill files.

SKILL.md Template

Every skill must have a SKILL.md at its root with the following structure:

---
name: <skill-name>
description: "<One-paragraph description of when to invoke this skill. Include symptom keywords for matching.>"
---

# <Skill Title>

<Brief overview of what this skill investigates.>

## Prerequisites

<Required PowerShell sessions or environment setup.>

## Safety Rules

<Read-only enforcement rules specific to this skill.>

## Decision Tree

| Symptom | Reference |
|---------|-----------|
| <symptom description> | [<filename>.md](references/<filename>.md) |

## Workflow

1. **Identify the symptom** — match user description to the decision tree.
2. **Load the reference file** — read it fully before starting.
3. **Execute diagnostic commands** — step by step using `run_powershell`.
4. **Interpret results** — follow the reference guide's evaluation criteria.
5. **Cross-reference** — load linked references when directed.
6. **Report findings** — summarize using the Output Format below.
7. **Review execution log** — use `get_execution_log` for the audit trail.

## Output Format

<Standard investigation summary template.>

Reference File Structure

Each reference file in references/ should follow this pattern:

# <Issue Title>

## Overview
<Brief description of the issue and when it occurs.>

## Diagnostic Steps

### Step N: <Step Name>
**Command:**
\`\`\`powershell
<Get-* / Test-* / Export-* command>
\`\`\`
**Evaluate:**
- <What to look for in the output>
- <Condition that indicates a problem>

## Root-Cause Table

| Finding | Root Cause | Remediation |
|---------|-----------|-------------|
| <diagnostic finding> | <why it happens> | <fix command or action — marked as manual> |

## Cross-References
- [related-file.md](related-file.md) — <when to follow this link>

Creation Workflow

Follow these steps to create a new skill:

  1. Name the skill — use kebab-case (e.g., edr-diagnostics, compliance-search-triage).
  2. Write the SKILL.md — follow the template above. Start with the YAML frontmatter name and description.
  3. Build the decision tree — list every symptom the skill can diagnose, each mapping to a reference file.
  4. Create reference files — one .md per symptom in a references/ subdirectory. Each must include diagnostic steps with exact PowerShell commands, evaluation criteria, a root-cause table, and cross-references.
  5. Validate cmdlets — every cmdlet used in diagnostic steps must be in src/powershell/allowlist.ts. If a new read-only cmdlet is needed, add it to the allowlist.
  6. Test the flow — mentally walk through at least one symptom end-to-end: decision tree → reference file → commands → evaluation → root cause → remediation.
  7. Write the output format — ensure it matches the standard investigation summary template.
  8. Mirror the skill — copy the complete skill directory to both locations:
    • .github/skills/<skill-name>/
    • .claude/skills/<skill-name>/
  9. Update documentation — if the skill introduces new cmdlets, update CLAUDE.md and .github/copilot-instructions.md.
  10. Commit — commit both skill copies and any allowlist changes together.

Validation Checklist

Before finalizing a new skill, verify:

  • SKILL.md has valid YAML frontmatter with name and description
  • Description includes symptom keywords for AI matching
  • Decision tree covers all intended symptoms
  • Every decision tree entry links to an existing reference file
  • All reference files exist in references/ subdirectory
  • All diagnostic commands use only Get-*, Test-*, or Export-* cmdlets
  • All cmdlets are present in src/powershell/allowlist.ts
  • Mutating commands appear only in remediation sections with manual-review warnings
  • Reference files include root-cause tables
  • Skill is mirrored in both .github/skills/ and .claude/skills/
  • Relative references/ links resolve correctly from both locations

Canonical Example

See .github/skills/dlm-diagnostics/ (or .claude/skills/dlm-diagnostics/) for the reference implementation. It demonstrates all conventions: YAML frontmatter, decision tree, 12 reference files, safety rules, workflow, and output format.

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
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
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