dlm-diagnostics

tarafından microsoft

Microsoft Purview Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi (DLM) sorunlarını Exchange Online'da teşhis edin. Bir kullanıcı şunu bildirdiğinde bu beceriyi kullanın: bekletme politikası uygulanmıyor…

npx skills add https://github.com/microsoft/purview-dlm-mcp --skill dlm-diagnostics

DLM Diagnostics

Investigate and resolve Microsoft Purview Data Lifecycle Management issues in Exchange Online. Follow the decision tree below to identify the correct troubleshooting guide, then load the matching reference file for step-by-step diagnostic instructions.

Prerequisites

Before running any diagnostic commands, ensure both PowerShell sessions are connected:

Connect-ExchangeOnline -UserPrincipalName '<admin@contoso.com>' -ShowBanner:$false
Connect-IPPSSession -UserPrincipalName '<admin@contoso.com>' -ShowBanner:$false

Safety Rules

Only execute read-only commands. Allowed cmdlet verbs: Get-*, Test-*, Export-*.

Never execute mutating commands — Set-*, New-*, Remove-*, Enable-*, Start-*, Invoke-* cmdlets must only be returned as text recommendations for the admin to review and run manually.

Decision Tree

Identify the reported symptom and load the matching reference:

SymptomReference
Policy shows Success but content is not retained or deleted on target workloadsretention-policy-not-applying.md
Policy status shows Error, PolicySyncTimeout, or PendingDeletionpolicy-stuck-error.md
Archive mailbox exists but items stay in the primary mailboxitems-not-moving-to-archive.md
Archive is near 100 GB but no auxiliary archive is being createdauto-expanding-archive.md
User was deleted but mailbox was purged instead of becoming inactiveinactive-mailbox.md
Recoverable Items folder growing uncontrollably or SubstrateHolds is largesubstrateholds-quota.md
Teams retention policy exists but messages remain visible past retention periodteams-messages-not-deleting.md
Both MRM and Purview retention on a mailbox causing unexpected behaviormrm-purview-conflict.md
Adaptive scope includes wrong members, shows no members, or scope query not targeting correct users/sitesadaptive-scope.md
Auto-apply retention label policy not labeling content, stuck in simulation, or shows "Off (Error)"auto-apply-labels.md
SharePoint site cannot be deleted because a retention policy or hold is blocking itsharepoint-site-deletion-blocked.md

If the issue does not match a specific symptom above, or for ad-hoc investigations, see diagnostic-commands.md for a quick-reference of common diagnostic commands. For adaptive scope validation commands, see adaptive-scope.md.

Workflow

  1. Identify the symptom from the user's description using the decision tree above.
  2. Load the matching reference file — read it fully before starting the investigation.
  3. Execute diagnostic commands step by step using the run_powershell MCP tool, following the reference guide's sequence.
  4. Interpret results at each step — the reference guide explains what to look for and how each finding maps to a root cause.
  5. Cross-reference — some guides link to sibling references (e.g., policy distribution failures link to policy-stuck-error.md). Load those when directed.
  6. Report findings — summarize the root cause, present the root-cause confirmation table, and provide the recommended remediation actions as text for the admin to review.
  7. Review the execution log — use the get_execution_log MCP tool to include a full audit trail of all commands run during the investigation.

Output Format

Present findings to the user in this structure:

## Investigation Summary

**Symptom:** <what was reported>
**Mailbox/Policy:** <target>

## Diagnostic Steps

✅/❌ Step N — <step name>
   Finding: <what was found>
   Command: <command that was run>

## Root Cause

<identified root cause from the reference guide's root-cause table>

## Recommended Actions

⚠️ These commands are NOT executed automatically. Review and run manually:
- <remediation command 1>
- <remediation command 2>

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