add-dataverse

tarafından microsoft

Power Apps kod uygulamasına, oluşturulan TypeScript modelleri ve servisleriyle Dataverse tabloları ekler. Ayrıca yeni Dataverse tabloları da oluşturabilir. Bağlanırken kullanın…

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

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

References:

Add Dataverse

Two paths: existing tables (skip to Step 5) or new tables (full workflow).

Workflow

  1. Plan → 2. Setup API Auth → 3. Review Existing Tables → 4. Create Tables → 5. Add Data Source → 6. Review Generated Files → 7. Build

Step 1: Plan

Check memory bank for project context. Ask the user:

  1. Which Dataverse table(s) do they need? (e.g., account, contact, cr123_customentity)
  2. Do the tables already exist in their environment, or do they need to create new ones?

If tables already exist: Skip to Step 5.

If creating new tables:

  • Ask about the data they need and design an appropriate schema
  • Use standard Dataverse tables when appropriate (contact for people, account for organizations)
  • Build a dependency graph -- see data-architecture-reference.md for tier classification
  • Enter plan mode with EnterPlanMode, present ER model with tables, columns, relationships, and creation order
  • Get approval with ExitPlanMode

Step 2: Setup API Auth (if creating tables)

See api-authentication-reference.md for full details.

az account show   # Verify Azure CLI logged in

# Find your Dataverse environment URL:
# In make.powerapps.com → Settings → Developer resources → Web API endpoint
# It looks like: https://<org-name>.crm.dynamics.com/api/data/v9.2/
# Use the base URL: https://<org-name>.crm.dynamics.com

$api = Initialize-DataverseApi -EnvironmentUrl "https://<org>.crm.dynamics.com"
$headers = $api.Headers
$baseUrl = $api.BaseUrl
$publisherPrefix = $api.PublisherPrefix

Requires System Administrator or System Customizer security role.

Step 3: Review Existing Tables (if creating tables)

Always query existing tables first before creating:

$existingTables = Invoke-RestMethod -Uri "$baseUrl/EntityDefinitions?`$filter=IsCustomEntity eq true&`$select=SchemaName,LogicalName,DisplayName" -Headers $headers

See table-management-reference.md for Find-SimilarTables, Compare-TableSchemas, and Build-TableNameMapping functions.

Present findings to user with AskUserQuestion:

  • Tables that can be reused (already exist with matching columns)
  • Tables that need extension (exist but missing columns)
  • Tables that must be created (no match found)

Step 4: Create Tables (if creating tables)

Get explicit confirmation before creating. Create in dependency order:

  • Tier 0: Reference tables (no dependencies)
  • Tier 1: Primary entities (reference Tier 0)
  • Tier 2: Dependent tables (reference Tier 1)

Use safe functions from table-management-reference.md:

Step 5: Add Data Source

For each table:

pa app add data-source --connector dataverse --table <table-logical-name>

Can add multiple tables by running the command for each one.

Step 6: Review Generated Files

The command generates:

  • src/generated/models/{Table}Model.ts -- TypeScript interfaces, plus {Table}FileColumnName, {Table}ImageColumnName, {Table}UploadColumnName union types if the table has file/image columns
  • src/generated/services/{Table}Service.ts -- CRUD methods (create, get, getAll, update, delete) plus upload, downloadFile, downloadImage, deleteFileOrImage if file/image columns exist

Show the user a usage example:

import { AccountsService } from "../generated/services/AccountsService";

const result = await AccountsService.getAll({
  select: ["name", "accountnumber"],
  filter: "statecode eq 0",
  orderBy: ["name asc"],
  top: 50
});
const accounts = result.data || [];

Key rules:

  • Use generated services (e.g., AccountsService.getAll()), not fetch/axios
  • Check result.data for actual data
  • Don't edit generated files unless needed
  • Read dataverse-reference.md before writing any Dataverse code -- picklist fields, virtual fields, lookups, and file/image columns all have critical gotchas

Step 7: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Update Memory Bank

Record which tables were added (or created), generated files, and any schema notes.

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