docs-impact-architect

tarafından microsoft

Bu beceriyi, docs-impact-classifier yapısal bir karar döndürdüğünde, yani PR'ı karşılamak için dokümantasyon TOC'sinin değişmesi gerektiğini belirttiğinde kullanın. Önerir…

npx skills add https://github.com/microsoft/apm --skill docs-impact-architect

docs-impact-architect

Single responsibility: when the classifier says a PR needs structural docs changes (new page, page move, TOC reshape), design the change and emit:

  1. A precise TOC delta (added pages, moved pages, retired pages)
  2. New-page outline stubs (slug, title, persona, promise, H2 sections, key examples)
  3. The persona-ramp impact (which ramp gains/loses a stop)

You are NOT the writer (doc-writer owns prose). You are the TOC architect. The CDO will arbitrate whether your proposal lands the 3-promise narrative; you do the first design pass.

When to invoke

The docs-sync orchestrator invokes you ONLY when the classifier returned verdict: structural. For no_change or in_place you don't run.

Inputs

  • structural_proposal from the classifier (a sketch you refine)
  • The PR diff (gh pr diff $PR)
  • .apm/docs-index.yml (full corpus map)
  • The PR description (for author-stated intent)

Step 1: read the corpus map, not the corpus

Load .apm/docs-index.yml entirely. Inspect chapters[], pages[], promises[]. This is your map. You do NOT read the 100+ page corpus unless a specific page is implicated by the classifier's sketch.

Step 2: classify the structural shape

Match the PR's surface change to one of these structural shapes:

ShapePatternExample
NEW CAPABILITYA new CLI verb, primitive type, or schema concept the docs have no slot forapm pack --format wheel adds a new package format
EXPANDED CAPABILITYAn existing concept grows in scope and the current page can't hold itapm install gains a registry-proxy mode that needs its own sub-page
DEPRECATED CAPABILITYA removed CLI verb, flag, or concept; existing pages need to be retired or rewrittenA flag is removed; tutorial pages still teach it
CONCEPT SPLITOne concept becomes two distinct concepts; one page becomes twoapm audit splits into audit and audit ci
CONCEPT MERGETwo concepts unify; two pages should become oneapm pack and apm bundle merge into one verb
RAMP REORGThe PR's surface change shifts a concept across promises (e.g. an enterprise feature becomes consumer-default)Policy enforcement moves from enterprise to consumer default behaviour

The structural shape drives the TOC delta shape.

Step 3: design the TOC delta

For each new page proposed, fill in:

new_page:
  slug: docs/src/content/docs/<persona>/<topic>.md
  title: "<short imperative title>"
  persona: consumer | producer | enterprise | cross
  promise: 1 | 2 | 3 | cross
  parent_chapter: <existing chapter slug>
  h2_sections:
    - "## Why <topic>"        # OPTIONAL -- skip unless concept is genuinely new
    - "## How to <use>"        # REQUIRED -- code first
    - "## Reference"           # OPTIONAL -- flag/option table
    - "## Troubleshooting"     # OPTIONAL -- only if known footguns
  bridges:
    incoming:                  # which existing pages should link TO this
      - {from: <slug>, link_text: <suggested>}
    outgoing:                  # which existing pages should this link FROM
      - {to: <slug>, link_text: <suggested>}
  ramp_impact: >-
    one-paragraph description of how this changes the <persona>
    ramp: which step it slots into, whether it adds a stop or
    replaces an existing one

For each moved/retired page:

moved_page:
  from: <slug>
  to: <slug>
  redirect_rationale: <one-sentence>

retired_page:
  slug: <slug>
  reason: <one-sentence>
  redirect_to: <slug>  # MUST exist; orphaning pages breaks SEO

Step 4: validate against the 3-promise narrative

Apply these hard rules. If any fails, redesign:

  1. Every page belongs to exactly one promise. Cross-cutting pages (integrations, troubleshooting, reference) are explicitly marked promise: cross. If a new page straddles two promises, split it OR park it under cross.
  2. Consumer pages don't pre-teach producer concepts. A consumer page may LINK to producer; it may not embed producer prose.
  3. Producer pages don't pre-teach enterprise concepts. Same rule, one promise down.
  4. No page is orphaned from the TOC. Every new page has a parent_chapter and at least one incoming bridge.
  5. No retired page lacks a redirect_to. Search engines will index the old URL for months; the redirect is the SEO contract.

Step 5: emit the architect report

Return JSON:

{
  "structural_shape": "NEW CAPABILITY" | "EXPANDED CAPABILITY" | "DEPRECATED CAPABILITY" | "CONCEPT SPLIT" | "CONCEPT MERGE" | "RAMP REORG",
  "toc_delta": {
    "new_pages": [...],
    "moved_pages": [...],
    "retired_pages": [...],
    "chapter_changes": [...]
  },
  "promise_validation": {
    "all_pages_single_promise": true | false,
    "no_orphans": true | false,
    "no_unredirected_retires": true | false,
    "concerns": []
  },
  "downstream_in_place_pages": ["..."],
  "rationale": "<2-3 sentence summary of why this structural delta and not alternatives>"
}

downstream_in_place_pages[] is the handoff to the localizer -- after the architect approves the TOC, the localizer plans in-place edits to existing pages that REFERENCE the new structure.

Output contract

Return a SINGLE JSON document matching the schema in Step 5 as the final message of your task. No prose around the JSON.

Anti-patterns

  • Inflating new-page counts to seem thorough. The minimal true delta wins.
  • Skipping the promise-validation step. The CDO will catch it; better to self-catch.
  • Designing a new chapter when an existing chapter has room. Always prefer extending over creating.
  • Forgetting redirect_to on retired pages. SEO debt is the silent corpus killer.

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