triage-meeting-prep

โดย microsoft

จัดเตรียมสรุปการประชุม triage รายสัปดาห์สำหรับปัญหาที่มีสถานะ Needs-Triage ของ WinAppSDK ใช้เมื่อเตรียมการประชุม triage ตรวจสอบปัญหาที่มีสถานะ Needs-Triage สร้าง diff…

npx skills add https://github.com/microsoft/windowsappsdk --skill triage-meeting-prep

Triage Meeting Preparation

This skill helps prepare comprehensive summaries for the twice-weekly WinAppSDK triage meetings. It focuses on issues that actually need triage attention:

  1. Needs-Triage WITHOUT area label — These need area assignment (primary focus)
  2. Closed issues still labeled Needs-Triage — These need follow-up replies

Note: Open issues with both Needs-Triage AND an area-* label are excluded — they're already triaged and waiting for area team action.

Research-Backed Analysis

Every suggestion and reply is backed by research:

Research TypeWhat We SearchWhy
🔍 Similar IssuesGitHub issue searchFind duplicates, related bugs, past fixes
💻 Codebasegrep_search, semantic_searchUnderstand technical context, find workarounds
📚 Documentationfetch_webpage on MS docsVerify known limitations, expected behavior
📜 Git Historygit log, git blameIdentify area owners, recent changes

This ensures:

  • Suggested replies are technically accurate
  • Workarounds are validated against the codebase
  • We reference related issues customers may have missed
  • Area assignments are informed by code structure

Key Outputs: What's Changed Since Last Triage

The skill tracks four critical categories for each meeting:

CategoryDescriptionAction Required
🌟 Popular Issues≥5 reactions (community interest)May need priority attention
🆕 Created This WeekIssues created since last weekly triageReview + assign area
⏳ Older PendingOlder issues still without area labelsFollow up — why no action?
✅ Closed (need reply)Closed issues with customer follow-upDraft reply with [confidence:XX]

All suggestions include confidence scoring in [confidence:XX] format for easy filtering.

When to Use This Skill

Primary triggers — Use this skill when:

  1. Preparing for triage meetings — Generate a summary of issues needing area assignment
  2. Reviewing what's changed — See the diff of issues since the last triage run
  3. Drafting customer replies — Get research-backed suggested replies for closed issues
  4. Tracking pending items — Identify issues that still haven't been actioned from previous meetings

Anti-patterns — Do NOT use this skill when:

  • Reviewing a single specific issue (use Get-IssueDetails.ps1 for individual issues)
  • General issue searching without triage context
  • Non-WinAppSDK repositories

Prerequisites

  • GitHub CLI (gh) installed and authenticated (gh auth login)
  • Access to microsoft/WindowsAppSDK repository
  • Previous triage state file for diff comparison: Generated-Files/triageMeeting/previous-state.json

Migration note: If you have an existing Generated Files/triageMeeting/... directory from earlier runs, rename Generated Files to Generated-Files before using this skill, or pass explicit input/output paths to the scripts so you keep prior diff history.

Installing GitHub CLI

# Windows
winget install GitHub.cli

# Then authenticate
gh auth login

Step-by-Step Workflow

Workflow: Generate Triage Meeting Summary

  1. Load previous triage state from Generated-Files/triageMeeting/previous-state.json
  2. Fetch current Needs-Triage issues using the scripts:
    # Get all issues needing triage (no area label)
    ./.github/skills/triage-meeting-prep/scripts/Get-TriageIssues.ps1 -NoAreaOnly -OutputFormat summary
    
    # Or get JSON for processing
    $issues = ./.github/skills/triage-meeting-prep/scripts/Get-TriageIssues.ps1 -NoAreaOnly | ConvertFrom-Json
    
  3. Categorize issues by creation date:
    • 🆕 Created This Week — createdAt ≥ last weekly triage date
    • ⏳ Older Pending — createdAt < last weekly triage date
  4. Fetch area label definitions for classification:
    ./.github/skills/triage-meeting-prep/scripts/Get-RepositoryLabels.ps1 -Filter "area-*" -OutputFormat json
    
  5. For each no-area issue, analyze using Get-IssueDetails.ps1:
    • Run: ./Get-IssueDetails.ps1 -IssueNumber <number> -OutputFormat summary
    • Review the issue body, comments, and labels
    • Classify the area label by reasoning about the issue content against the area label definitions (see workflow for confidence rubric)
  6. Generate summary report with links to each issue's overview.md
  7. Save current state for next diff comparison

Important: Every issue without an area label gets a review. The summary links to each review file.

Available Scripts

The skill provides several PowerShell scripts for data fetching and analysis:

Get-TriageIssues.ps1

Fetches all issues with the Needs-Triage label from the repository.

# Get all Needs-Triage issues without area labels
./Get-TriageIssues.ps1 -NoAreaOnly -OutputFormat summary

# Get JSON output for programmatic processing
$issues = ./Get-TriageIssues.ps1 -NoAreaOnly | ConvertFrom-Json

Parameters:

  • -Repository — Repository in 'owner/repo' format (default: microsoft/WindowsAppSDK)
  • -State — Filter by state: 'open', 'closed', or 'all' (default: all)
  • -NoAreaOnly — Only include issues without area-* labels
  • -Limit — Maximum issues to fetch (default: 200)
  • -OutputFormat — Output format: 'json', 'summary', or 'table' (default: json)

Get-IssueDetails.ps1

Performs deep analysis of a single issue including scoring and recommendations.

# Analyze a specific issue
./Get-IssueDetails.ps1 -IssueNumber 1234 -OutputFormat summary

Get-RepositoryLabels.ps1

Fetches all label definitions from the repository including names, descriptions, and colors.

# Get all labels
./Get-RepositoryLabels.ps1 -OutputFormat summary

# Get only area labels
./Get-RepositoryLabels.ps1 -Filter "area-*" -OutputFormat table

# Get labels from a different repository
./Get-RepositoryLabels.ps1 -Repository "microsoft/terminal" -OutputFormat json

Parameters:

  • -Repository — Repository in 'owner/repo' format (default: microsoft/WindowsAppSDK)
  • -Filter — Filter pattern for label names (supports wildcards like 'area-*')
  • -Limit — Maximum labels to fetch (default: 500)
  • -OutputFormat — Output format: 'json', 'summary', or 'table' (default: json)

Use cases:

  • Understanding available area labels for issue categorization
  • Verifying label descriptions for triage decisions
  • Comparing label definitions across repositories
  • Finding labels that lack descriptions

Compare-TriageState.ps1

Compares current triage state with previous state to identify changes.

Save-TriageState.ps1

Saves the current triage state for future comparisons.

Output Structure

All outputs are saved to Generated-Files/triageMeeting/<date>/:

FilePurpose
summary.mdMain meeting document with tables linking to individual reviews
previous-state.jsonState snapshot for next diff (auto-generated)

Individual issue reviews are saved to Generated-Files/issueReview/<issue-number>/:

FilePurpose
overview.mdFull issue analysis with scores and suggested actions (linked from summary)
implementation-plan.mdTechnical implementation details (if applicable)

Key Output: The summary.md includes the Suggested Actions section extracted from each issue's overview.md, with [confidence:XX] scores.

Detailed Workflow

See workflow-triage-prep.md for the complete step-by-step process.

Issue Categories

CategoryDefinitionAction Needed
🌟 Popular Issues≥5 reactions (community interest)May need priority attention
🆕 Created This WeekcreatedAt is after last weekly triage dateUse Get-IssueDetails.ps1 + assign area
⏳ Older PendingCreated before this week, still no area labelFollow up — why not actioned?
✅ ResolvedIn previous state, NOT in currentAcknowledge (got area label or closed)
🏷️ Closed (cleanup)Closed + still has Needs-Triage labelRemove Needs-Triage label

Key distinction: "Created This Week" is based on when the issue was created (createdAt), not when it was first seen in triage runs. This ensures new issues are highlighted even if triage runs multiple times per week.

Summary.md Format

See template-summary.md for the full template structure.

Area Classification (LLM-Based)

Issues without an area-* label are classified by the agent using LLM reasoning — not keyword matching. The agent:

  1. Fetches area label definitions via Get-RepositoryLabels.ps1 -Filter "area-*"
  2. Reads the issue title, body, and comments from Get-IssueDetails.ps1
  3. Reasons about the best area match and assigns a confidence score

Confidence scale:

ScoreLevelMeaning
80–100HighIssue explicitly names the component; maps to exactly one area
60–79Medium-HighStrong signals (stack traces, API names) point to one area
40–59MediumReasonable match, but 2+ areas are plausible
20–39LowWeak signal; best guess
0–19Very LowNo clear signal; vague or multi-area

See workflow-triage-prep.md for the full confidence rubric and adjusters.

Action Item Types

ActionWhen to Suggest
Assign to milestoneHigh business importance, clear scope
Add area labelMissing component/area identification
Request clarificationRequirement clarity < 50
Close as duplicateSimilar closed issue found with fix
Close as by-designExpected behavior, not a bug
Needs investigationRepro unclear, needs debugging
Ready for workClear requirements, assignable

Troubleshooting

SymptomSolution
No previous state fileFirst run — all issues shown as "New"
gh CLI not installedRun winget install GitHub.cli then gh auth login
gh not authenticatedRun gh auth login and follow the prompts
Rate limitedWait and retry, or reduce --limit parameter
Missing issue detailsUse Get-IssueDetails.ps1 -IssueNumber <number>

Related Resources

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