add-onedrive

tarafından microsoft

Power Apps kod uygulamasına OneDrive for Business bağlayıcısı ekler. OneDrive'da dosya yüklerken, indirirken, listelerken veya yönetirken kullanın.

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

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

Add OneDrive for Business

Workflow

  1. Check Memory Bank → 2. Add Connector → 3. Configure → 4. Build → 5. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

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

Step 2: Add Connector

Get the connection as described in connector-reference.md.

CLI 1.3.0+ (PA_INLINE_CONNECTIONS=yes): tell the user that adding OneDrive for Business may create a connection with their account, then run the add without -c and handle the result with the outcome table in connector-reference.md:

pa app add data-source --connector onedriveforbusiness --non-interactive

Older CLIs: run /list-connections to find the OneDrive for Business connection ID (if none exists, create one with pa connection create as described in connector-reference.md), then:

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

Step 3: Configure

Ask the user what file operations they need (list files, upload, download, create folder, etc.).

The generated service is OneDriveforBusinessService (lowercase "for"), and its methods take positional parameters. Confirm names and signatures in src/generated/services/ before using them.

Common operations:

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

// List the files and folders in the root folder
const root = await OneDriveforBusinessService.ListRootFolder();
const rootItems = root.data ?? [];

// List a subfolder by its Id (from an earlier listing); returns a page of items
const folder = await OneDriveforBusinessService.ListFolderV2("<folder-id>");
const folderItems = folder.data?.value ?? [];

// Get file metadata and content
const metadata = await OneDriveforBusinessService.GetFileMetadata("<file-id>");
const content = await OneDriveforBusinessService.GetFileContent("<file-id>");

// Create a file
await OneDriveforBusinessService.CreateFile("/Documents", "report.txt", "File content here");

Key points:

  • List the root folder with ListRootFolder() instead of passing "root" as a folder ID. ListFolderV2 takes the Id of a folder returned by an earlier listing.
  • Use ListFolderV2, not ListFolder, which the connector has deprecated. ListFolderV2 returns a page: the items are in value, and nextLink is set when there are more.
  • Use folderPath for creating files by path, id for accessing existing files
  • Binary file content may need base64 encoding/decoding depending on the operation

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

Step 4: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Step 5: Update Memory Bank

Update memory-bank.md with: connector added, configured operations, 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