verify-bpf

โดย microsoft

สร้างและตรวจสอบโปรแกรม eBPF สำหรับโปรเจกต์ ebpf-for-windows ใช้ทักษะนี้เมื่อถูกขอให้คอมไพล์ซอร์ส .c BPF เป็น .o ตรวจสอบไฟล์ .o ELF ด้วย bpf2c,…

npx skills add https://github.com/microsoft/ebpf-for-windows --skill verify-bpf

Build & Verify eBPF Programs (ebpf-for-windows)

Compile eBPF C source to ELF bytecode with clang, then verify (and optionally generate native code) with bpf2c. On verification failure, diagnose using the PREVAIL reference.

When to Use

  • User asks to compile/build a .c eBPF program to .o
  • User asks to verify a .o ELF file or check if it passes the verifier
  • User asks to debug or fix a verification failure from bpf2c output
  • User mentions bpf2c, clang+bpf, or PREVAIL verification in the ebpf-for-windows context

Prerequisites

  • clang.exe — find the first existing path (highest priority first): packages\llvm.tools\clang.exe, "$env:ProgramFiles\LLVM\bin\clang.exe", "$(& "${env:ProgramFiles(x86)}\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -latest -property installationPath)\VC\Tools\Llvm\bin\clang.exe"
  • bpf2c.exe — if x64\Debug\bpf2c.exe is missing, build it: msbuild ebpf-for-windows.sln /m /p:Configuration=Debug /p:Platform=x64 /t:tools\bpf2c

Quick Reference

1. Compile: C → ELF (.o)

Run from the solution root directory (use the clang path found above):

# Standard sample programs
& '<clang-path>' -g -target bpf -O2 -Werror `
  -Iinclude -Iexternal\bpftool `
  -Itests\xdp -Itests\socket `
  -Itests\sample\ext\inc -Itests\include `
  -c <SOURCE>.c -o <OUTPUT>.o

For undocked programs (tests\sample\undocked\*.c), also add:

  • -Itests\sample
  • -Iundocked\tests\sample\ext\inc

2. Verify: ELF (.o) → native C (via bpf2c)

.\x64\Debug\bpf2c.exe --bpf <FILE>.o --sys <OUTPUT_DIR>\<name>_driver.c

Add --verbose to get detailed verifier output (pre/post invariants at each instruction) on failure.

bpf2c Options

FlagPurpose
--bpf <file>Input ELF file containing BPF bytecode
--sys <file>Generate Windows kernel driver C wrapper
--dll <file>Generate Windows DLL C wrapper
--raw <file>Generate C code without platform wrapper
--verboseShow detailed verifier failure info (invariants)
--type <str>Override eBPF program type string
--hash <alg>Algorithm used to hash ELF file

Workflow

Step 1: Identify the Source

Determine the .c source file and where the .o should go. Common patterns:

Source LocationInclude Flags
tests\sample\*.c-Iinclude -Iexternal\bpftool -Itests\xdp -Itests\socket -Itests\sample\ext\inc -Itests\include
tests\sample\undocked\*.cSame as above, plus -Itests\sample -Iundocked\tests\sample\ext\inc
User-provided fileStart with the standard sample flags; add more -I paths as needed

Step 2: Compile with Clang

Run clang. If it fails, fix compiler errors in the C source (standard C/clang diagnostics).

Step 3: Verify with bpf2c

Run bpf2c with --sys (or --dll/--raw). Two outcomes:

  • Success → bpf2c generates the output C file. Verification passed.
  • Failure → bpf2c prints verifier errors. Proceed to diagnosis.

Step 4: Diagnose Failures

On verification failure:

  1. Re-run with --verbose if not already used, to get full invariant output.
  2. Read external/ebpf-verifier/docs/llm-context.md — the authoritative PREVAIL diagnostic reference.
  3. Follow the diagnosis protocol in that document (identify error → check pre-invariant → trace root cause → recommend fix).

Example: Full Pipeline

# Compile (undocked program — needs full include paths)
& '<clang-path>' -g -target bpf -O2 -Werror `
  -Iinclude -Iexternal\bpftool `
  -Itests\xdp -Itests\socket -Itests\sample\ext\inc -Itests\include `
  -Itests\sample -Iundocked\tests\sample\ext\inc `
  -c tests\sample\undocked\perf_event_burst.c `
  -o x64\Debug\perf_event_burst.o

# Verify + generate driver
.\x64\Debug\bpf2c.exe --bpf x64\Debug\perf_event_burst.o `
  --sys .\x64\Debug\perf_event_burst_km\perf_event_burst_driver.c

# If verification fails, re-run with --verbose for diagnosis
.\x64\Debug\bpf2c.exe --bpf x64\Debug\perf_event_burst.o `
  --sys .\x64\Debug\perf_event_burst_km\perf_event_burst_driver.c `
  --verbose

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