boards-work-item-summary

tarafından microsoft

Bir Azure DevOps iş öğesini (bağlantıları ve yorumlarıyla birlikte) kimliğine göre özetle.

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-devops-skills --skill boards-work-item-summary

Get work item

This skill always works with one specific work item ID.

  • If the user provides an ID (for example: "for 115770" or "work item 115770"), use that ID directly.
  • If the user does not provide an ID, prompt the user once to provide the work item ID.
  • If the ID is still not provided after prompting, stop and return a clear message stating that a work item ID is required and do not call any tools.

Tools

Use Azure DevOps MCP Server tools for all interactions with Azure DevOps.

  • wit_work_item (action: get): Get a work item from Azure DevOps by its ID.
  • wit_work_item (action: list_comments): Get the list of comments for a work item by its ID.
  • wit_work_item (action: get_batch): Get work item details in batch by their IDs. Use this tool to get the details of linked work items, using the links returned from wit_work_item with action get.

Steps

  1. Call wit_work_item with action get and expand=all for the requested ID so that you retrieve fields, relations, and links in a single call.

  2. If the work item has a parent (for example, System.Parent or a System.LinkTypes.Hierarchy-Reverse relation), include the parent ID in the set of linked IDs to summarize. You do not need a separate call; instead, rely on wit_work_item with action get_batch in the next step.

  3. From the work item relations array, collect all linked work item IDs (parent, child, related, and any others). Call wit_work_item with action get_batch once with that list of IDs to get the details of all linked work items.

  4. Call wit_work_item with action list_comments once to get the comments for the original work item.

Display results

When displaying the results:

  • Show the following fields for the main work item: Id, Title, State, Assigned To (just the display name, not the email), Work Item Type, Created Date formatted as MM/DD/YYYY, Priority, and Tags.

  • Provide a Links table. For each linked work item, display:

    • Id as a clickable hyperlink in this exact format: [{ID}](https://dev.azure.com/{organization}/{project}/_workitems/edit/{ID})
    • Link type (for example: Parent, Child, Related, or the underlying relation name)
    • Work item type
    • Title
    • State

    Group and order the rows in this sequence: Parent links first, then Child links, then Related links, then any other link types.

  • If there are pull requests linked to the work item (for example, via artifact links or specific PR relations), list them in a separate Pull Requests table with at least the PR ID, title, status, and a clickable link to the PR.

  • Provide a short, plain-language summary of the work item’s description, system information, and repro steps (if those fields exist). Focus on the key intent, scope, and any critical technical or repro details.

  • For comments:

    • If there are one or more comments, state the total number of comments and give a brief overview of the main themes or decisions mentioned.
    • If there are no comments, explicitly state that there are no comments for this work item.

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