add-azuredevops

tarafından microsoft

Bir Power Apps kod uygulamasına Azure DevOps bağlayıcısı ekler. İş öğelerini sorgularken, hata oluştururken, işlem hatlarını yönetirken veya ADO API çağrıları yaparken kullanın.

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill add-azuredevops

📋 Shared Instructions: shared-instructions.md - Cross-cutting concerns.

Add Azure DevOps

Workflow

  1. Check Memory Bank → 2. Add Connector → 3. Apply HttpRequest Fix → 4. Configure → 5. Build → 6. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

Check for memory-bank.md per shared-instructions.md.

Step 2: Add Connector

First, find the connection ID (see connector-reference.md):

Run the /list-connections skill. Find the Azure DevOps connection in the output. If none exists, direct the user to create one using the environment-specific Connections URL — construct it from the active environment ID in context (from power.config.json or a prior step): https://make.powerapps.com/environments/<environment-id>/connections → + New connection → search for the connector → Create.

pa app add data-source --connector azuredevops -c <connection-id>

Step 3: Apply HttpRequest Fix (Required)

The generated code has a known issue: the HttpRequest method uses parameters as the parameter name, but the API expects body. Rename parameters to body in these 3 files:

Use the Edit tool to rename parameters to body in each file:

1. src/generated/services/AzureDevOpsService.ts: Find the HttpRequest method. Rename the parameter and its usage:

// BEFORE (generated):
async HttpRequest(parameters: any) {
  const params = { parameters: parameters, ... };

// AFTER (fixed):
async HttpRequest(body: any) {
  const params = { body: body, ... };

2. .power/appschemas/dataSourceInfo.ts: Find the visualstudioteamservices → HttpRequest → parameters section. Rename the property key:

// BEFORE (generated):
HttpRequest: {
  parameters: {
    parameters: { ... }

// AFTER (fixed):
HttpRequest: {
  parameters: {
    body: { ... }

3. .power/schemas/visualstudioteamservices/visualstudioteamservices.Schema.json: Find the /{connectionId}/httprequest → post → parameters array. Change the name field:

// BEFORE (generated):
{ "name": "parameters", "in": "body", ... }

// AFTER (fixed):
{ "name": "body", "in": "body", ... }

Step 4: Configure

Ask the user what Azure DevOps operations they need (query work items, create items, trigger pipelines, etc.).

HttpRequest -- make arbitrary ADO REST API calls:

await AzureDevOpsService.HttpRequest({
  Uri: "https://dev.azure.com/{org}/{project}/_apis/wit/wiql?api-version=7.2",
  Method: "POST",
  Body: JSON.stringify({
    query:
      "SELECT [System.Id], [System.Title] FROM WorkItems WHERE [System.TeamProject] = @project"
  })
});

Docs: Azure DevOps REST API

Use Grep to find specific methods in src/generated/services/AzureDevOpsService.ts (generated files can be very large -- see connector-reference.md).

Step 5: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Step 6: Update Memory Bank

Update memory-bank.md with: connector added, HttpRequest fix applied, build status.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development