update-skills

โดย microsoft

สร้างหรืออัปเดตทักษะและคำแนะนำของคลังเมื่อพบการเรียนรู้ที่สำคัญระหว่างเซสชัน ใช้เมื่อผู้ใช้พูดว่า "learn!" หรือเมื่อมีสิ่งสำคัญ...

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill update-skills

Update Skills & Instructions

When a major repository learning is discovered — a recurring pattern, a non-obvious pitfall, a crucial architectural constraint, or domain knowledge that would save future sessions significant time — capture it as a skill or instruction so it persists across sessions.

When to Use

  • The user explicitly says "learn!" or asks to capture a learning
  • You discover a significant pattern or constraint that cost meaningful debugging time
  • You identify reusable domain knowledge that isn't documented anywhere in the repo
  • A correction from the user reveals a general principle worth preserving

Decision: Skill vs Instruction vs Learning

Add a learning to an existing instruction when:

  • The insight is small (1-4 sentences) and fits naturally into an existing instruction file
  • It refines or extends an existing guideline
  • Follow the pattern in .github/instructions/learnings.instructions.md

Create or update a skill (.github/skills/{name}/SKILL.md or .agents/skills/{name}/SKILL.md) when:

  • The knowledge is substantial (multi-step procedure, detailed guidelines, or rich examples)
  • It covers a distinct domain area (e.g., "how to debug X", "patterns for Y")
  • Future sessions should be able to invoke it by name

Create or update an instruction (.github/instructions/{name}.instructions.md) when:

  • The rule should apply automatically based on file patterns (applyTo) or globally
  • It's a coding convention, architectural constraint, or process rule
  • It doesn't need to be invoked on demand

Procedure

1. Identify the Learning

Reflect on what went wrong or what was discovered:

  • What was the problem or unexpected behavior?
  • Why was it a problem? (root cause, not symptoms)
  • How was it fixed or what's the correct approach?
  • Can it be generalized beyond this specific instance?

2. Check for Existing Files

Before creating new files, search for existing skills and instructions that might be the right home:

# Check existing skills
ls .github/skills/ .agents/skills/ 2>/dev/null

# Check existing instructions
ls .github/instructions/ 2>/dev/null

# Search for related content
grep -r "related-keyword" .github/skills/ .github/instructions/ .agents/skills/

3a. Add to Existing File

If an appropriate file exists, add the learning to its ## Learnings section (create the section if it doesn't exist). Each learning should be 1-4 sentences.

3b. Create a New Skill

If the knowledge warrants a standalone skill:

  1. Choose the location:
    • .github/skills/{name}/SKILL.md for project-level skills (committed to repo)
    • .agents/skills/{name}/SKILL.md for agent-specific skills
  2. Create the directory and SKILL.md with frontmatter:
---
name: {skill-name}
description: {One-line description of when and why to use this skill.}
---

# {Skill Title}

{Body with guidelines, procedures, examples, and learnings.}
  1. The name field must match the parent folder name exactly.
  2. Include concrete examples — skills with examples are far more useful than abstract rules.

3c. Create a New Instruction

If the knowledge should apply automatically:

---
description: {When these instructions should be loaded}
applyTo: '{glob pattern}' # optional — auto-load when matching files are attached
---

{Content of the instruction.}

4. Quality Checks

Before saving:

  • Is the learning general enough to help future sessions, not just this one?
  • Is it specific enough to be actionable, not just a vague principle?
  • Does it include a concrete example of right vs wrong?
  • Does it avoid duplicating knowledge already captured elsewhere?
  • Is the description clear enough that the agent will know when to invoke/apply it?

5. Inform the User

After creating or updating the file:

  • Summarize what was captured and where
  • Explain why this location was chosen
  • Note if any existing content was updated vs new content created

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