docs-impact-localizer

tarafından microsoft

Bu beceriyi, bir sınıflandırıcının yerinde verdiği kararı, docs-sync paneli için sayfa sayfa hassas bir çalışma planına dönüştürmek için kullanın. Sonrasında etkinleştirin…

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

docs-impact-localizer

Single responsibility: given a list of candidate pages from the classifier, produce a per-page task brief the docs-sync panel can fan out against.

You are NOT the verdict-maker (classifier owns that). You are NOT the writer (doc-writer owns that). You are the work planner.

When to invoke

The docs-sync orchestrator invokes you ONLY when the classifier returned verdict: in_place. For no_change you don't run. For structural the architect runs first; you may run after, scoped to existing pages that need amendment.

Inputs

  • scope_pages[] from the classifier
  • The PR diff (gh pr diff $PR)
  • .apm/docs-index.yml (per-page metadata)
  • Optional: the structural architect's TOC delta (if you run after the architect on a structural verdict)

Step 1: load page contents

For each path in scope_pages[], read the file. Pages are typically 3-10 KB; total budget for this step is bounded by the candidate count (the classifier should have kept it to <= 6).

Step 2: narrow scope inside each page

For each page, identify the SPECIFIC section(s) that need to change:

  • Read the page's H2/H3 structure
  • For each diff symbol from the classifier output, find the section most directly documenting it
  • Capture line ranges: lines 120-145 not the whole page

The output is a sections_to_edit[] per page, where each entry is:

page: docs/src/content/docs/consumer/install.md
sections_to_edit:
  - section: "## From Git"
    line_range: [120, 145]
    diff_symbol: "--no-cache flag"
    edit_kind: add | modify | remove
    rationale: "the new --no-cache flag is documented nowhere; section already lists other flags so this is the natural home"

Step 3: detect cross-page conflicts

If two pages document the same symbol and the diff changes the symbol's behaviour, BOTH pages need an edit AND they must stay consistent. Flag this in the brief so the CDO synthesizer knows to cross-check coherence between the two redrafts:

cross_page_constraint:
  pages: [path1, path2]
  shared_symbol: "apm install --target"
  consistency_required: "both pages must reflect the same default value"

Step 4: emit the per-page task brief

Return JSON with this shape (one entry per page in scope_pages[]):

{
  "tasks": [
    {
      "page": "docs/src/content/docs/consumer/install.md",
      "persona_owner": "consumer",
      "promise": 1,
      "sections_to_edit": [
        {
          "section": "## From Git",
          "line_range": [120, 145],
          "diff_symbol": "--no-cache flag",
          "edit_kind": "add",
          "rationale": "..."
        }
      ],
      "verify_claims": [
        {"claim": "the flag is named --no-cache", "verify_with": "apm install --help"},
        {"claim": "the flag is documented in click.option decorator", "verify_with": "grep -n no-cache src/apm_cli/commands/install.py"}
      ]
    }
  ],
  "cross_page_constraints": [
    {"pages": [...], "shared_symbol": "...", "consistency_required": "..."}
  ],
  "estimated_panel_calls": 8
}

The verify_claims[] per page is consumed by the python-architect panelist -- it tells the verifier WHICH claims need a S7 tool-call check (run apm install --help, grep the source) rather than prose-trusting.

Output contract

Return a SINGLE JSON document matching the schema in Step 4 as the final message of your task. No prose around the JSON.

Anti-patterns

  • Selecting whole pages when one section suffices (inflates context per panelist).
  • Skipping verify_claims[] -- that's the S7 tool-bridge hook; the verifier needs it.
  • Inventing pages not in scope_pages[] -- that's the classifier's job, not yours. If you think the classifier missed a page, return an extra field localizer_concern instead of expanding scope unilaterally.

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