docs-product-alignment

tarafından microsoft

Belgeleri/copilot/ belgelerini denetleyip güncelleyerek mevcut VS Code AI yeteneklerini doğru şekilde yansıtın. Şu durumlarda kullanın: rekabet analizi boşluklar ortaya çıkardığında, ürün…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-docs --skill docs-product-alignment

Documentation Product Alignment

Audit VS Code Copilot documentation against current product capabilities and produce targeted, style-compliant edits. Follow the docs-writing style guide for all writing rules.

Guardrails

  • Factual only. Every claim must map to something the product does today. No superlatives, no competitive comparisons, no invented terminology.
  • Content framing. Establish each page's primary persona, reader intent, and article purpose by following the content-framing guidance. Ask the writer before editing when the framing is ambiguous and would change the audit or recommendations.
  • Two consumers. The primary persona reads the prose; AI agents and search crawlers index Keywords, MetaDescriptions, and opening paragraphs. Both matter.
  • Minimal edits. Change only what is inaccurate, outdated, or missing. One precise sentence beats a rewritten section.
  • Verifiable. If you cannot point to a UI element, setting, or documented behavior, do not write it.

Workflow

  1. Gather context and frame each page. Read the latest release notes, check github.com/features/copilot, and review any competitive claims or feature matrices the user provides. For each page, record its primary persona, reader intent, and article purpose before proposing edits.
  2. Audit high-traffic pages. Read each page and compare against current product truth. Focus on MetaDescriptions, Keywords, opening paragraphs, and terminology.
  3. Gap analysis. List what is inaccurate, outdated, or missing. Map each gap to a file and location. Include the page framing in the analysis, and prioritize by page traffic and impact on the primary persona's intent.
  4. Edit. Apply targeted changes that support the recorded framing. Vary phrasing across pages to avoid repetition.
  5. Verify. Search changed files for banned words, em-dashes, and MetaDescription length violations. Confirm that each changed page still serves its recorded primary persona and reader intent.

High-traffic pages to always check:

Terminology

Use these terms consistently. The "Avoid" column lists terms that creep in but should not.

ConceptUseAvoid
Autonomous coding sessionsagentsagent mode, agentic workflows
Running without user interactionbackground agentsbackground agent mode
Code suggestions as you typeinline suggestionscode completions, autocomplete
Predicted next edit locationnext edit suggestions (NES)predictive edits
Understanding code across filesworkspace context, cross-file reasoningdeep semantic understanding (overuse)
GitHub's search for code contextGitHub's code searchremote search
VS Code's type/symbol analysislanguage intelligence (IntelliSense, LSP)code intelligence
Multiple AI model optionsmultiple AI modelsleading AI models
Plan then implement workflowPlan agent, implementation agentplanning mode

Capability areas

When auditing, ensure docs accurately cover these areas:

  • Agents: plan, implement, verify, parallel sessions, local/background/cloud, third-party support
  • Context: semantic search, language intelligence (LSP), GitHub code search, cross-repo awareness
  • Multi-file editing: coordinated changes, architecture-level refactoring, framework migrations
  • Enterprise: organization policies, model access controls, content exclusions, trust boundaries
  • SDLC workflow: Plan agent, implementation agent, Copilot code review, background/cloud handoff
  • Scale: large codebases, monorepos, multi-root workspaces, remote indexing

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