deploy

tarafından microsoft

Power Apps kod uygulamasını Power Platform'a oluşturur ve dağıtır. Değişiklikleri dağıtırken, mevcut bir uygulamayı yeniden dağıtırken veya güncellemeleri gönderirken kullanın.

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

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

Deploy

Builds and deploys the app in the current directory to Power Platform.

Workflow

  1. Check Memory Bank → 2. Build → 3. Deploy → 4. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

Check for memory-bank.md in the project root. If found, read it for the project name and environment. If not found, proceed — the project may have been created without the plugin.

Step 2: Build

npm run build

If the build fails:

  • TS6133 (unused import): Remove the unused import and retry.
  • Other TypeScript errors: Report the error with the file and line number and stop. Do not deploy a broken build.

Verify dist/ exists with index.html before continuing.

Step 3: Deploy

Ask the user: "Ready to deploy to [environment name]? This will update the live app." Wait for explicit confirmation before proceeding.

Resolve the CLI first (see cli-binary.md): run as $PA app push (npx --no-install pa …), never a bare pa. On power-apps-only projects, translate to power-apps push.

pa app push

Capture the app URL from the output if present.

If deploy fails, report the error and stop — do not retry silently. Common fixes:

  • Auth error / token expired → pa auth logout (or power-apps logout on power-apps-only projects), then retry — the CLI will re-prompt browser login.
  • Environment mismatch → update environmentId in power.config.json to the correct value and retry.

Step 4: Update Memory Bank

If memory-bank.md exists, update:

  • Last deployed timestamp
  • App URL (if captured)

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