feedback-learning

tarafından microsoft

Açık düzeltici geri bildirimi sınıflandırın ve kaydedin; becerileri veya talimatları yalnızca eklemeli bilgi yığınlarına dönüştürmeden.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill feedback-learning

Feedback learning

Use this skill when a user explicitly corrects an implementation or design approach, rejects a pattern, or asks the agent to learn from feedback, except when the user invokes the literal learn! trigger.

Literal learn! requests are governed exclusively by .github/instructions/learnings.instructions.md and are outside this skill's scope. Do not replace or reinterpret that instruction.

Goal

Preserve reusable knowledge in the smallest authoritative artifact. A correction is not automatically a permanent rule.

Workflow

  1. Identify the correction

    • What was wrong?
    • Why was it wrong?
    • What approach did the user prefer?
    • Which paths or subsystem does it affect?
  2. Search before writing

    • Check applicable instructions, skills, design documents, tests, and scoped learning files.
    • Update an existing rule instead of adding a duplicate.
  3. Classify the feedback

    Feedback kindDestination
    Task-specific preference or one-off adjustmentDo not persist
    Concrete behavior that must not regressRegression test
    Stable subsystem architecture or product invariantRelevant design/specification document
    Universal repository ruleApplicable instruction file
    Reusable but not yet mature or proven guidance.github/learnings/<area>.md
    Tool-driven workflowRelevant skill
  4. Generalize carefully

    • Preserve the principle, not the incident chronology.
    • Do not include temporary symbol names, line numbers, or implementation details unless they define the durable contract.
    • Do not turn a single rejected implementation into a universal prohibition without broader evidence.
  5. Record once

    • Design documents and tests are authoritative.
    • A learning inbox entry is temporary. When promoted, remove the inbox entry in the same change.
    • Never copy the same rule into a skill, instruction, and design document.
    • Before adding an inbox entry, compact the target file using the maintenance rules below.
  6. Validate

    • Confirm the destination applies to the affected path.
    • Check links and remove superseded or contradictory guidance.

Learning inbox format

Create or update .github/learnings/<area>.md using:

# Area learning inbox

Last reviewed: YYYY-MM-DD

## Short topic

- **Scope:** `affected/path/**`
- **Learning:** Generalized guidance in one or two sentences.
- **Evidence:** Why this is reusable beyond the current task.
- **Disposition:** Candidate for `<design document, instruction, skill, or test>`.

Keep entries concise. Each area inbox is limited to ten topics and 8 KB. If a new entry would exceed either limit, promote, merge, or remove existing entries before deciding whether the new feedback deserves persistence.

Reading learnings

Do not inject learning inboxes into every task. Search the relevant file's headings and Scope fields first, then read only matching entries. Learning inboxes supplement source code, tests, and design documents; they are not a prerequisite for unrelated work and are not authoritative over them.

Compaction and garbage collection

Compact an inbox before every write. Also perform a full review when an inbox is at either limit or its Last reviewed date is more than 90 days old when read. During review:

  • promote stable architectural guidance into the owning specification;
  • encode concrete behavior in tests;
  • merge overlapping entries into one general principle;
  • remove obsolete, contradicted, already-promoted, or weakly supported entries;
  • update Last reviewed after checking every retained entry against the current source and authoritative documentation.

An inbox may shrink to zero entries. Do not retain a learning merely because it might be useful someday.

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