frontmatter-description

tarafından microsoft

VS Code dokümantasyonunda MetaDescription frontmatter alanlarını kontrol edin ve optimize edin. Sayfa açıklamalarını SEO ve… için denetlerken, eklerken veya iyileştirirken kullanın.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-docs --skill frontmatter-description

Frontmatter Description

Check and optimize MetaDescription frontmatter fields in markdown documentation files. Produces actionable fixes for descriptions that violate the rules below.

When to Use

  • Adding or editing a documentation page and need to write a MetaDescription.
  • Auditing existing pages for SEO or discoverability improvements.
  • Asked to check, review, or optimize frontmatter descriptions.
  • Editing content articles and want to ensure the MetaDescription reflects the updated content.

Rules

Every MetaDescription value must satisfy all of the following:

RuleDetail
LengthMaximum 160 characters.
ToneAction-oriented, value-focused, factual, and impersonal.
VoiceNo "you can", "users can", or "this page explains".
SentencesComplete sentences, not fragments or labels.
No colonsDo not include : in the value — it breaks YAML parsing.
UniquenessEach description must be unique across the docs.
Reusable variablesPreserve existing {% data variables.<group>.<name> %} references. Do not replace them with rendered product names.

Descriptions must also reflect the page's primary persona, reader intent, and article purpose. Establish that framing by following the content-framing guidance before suggesting or applying a description. If the existing page and writer's request support multiple materially different interpretations, ask the writer to confirm the framing before editing.

Procedure

1. Identify target files

Determine which files to check:

  • If given specific files, use those.
  • If asked to audit a folder (e.g., docs/copilot/), find all .md files in that folder recursively.
  • Skip files that have no YAML frontmatter (e.g., README.md files without --- delimiters).

2. Extract and validate

For each file, read enough of the page to identify its primary persona, reader intent, and article purpose. Then read the YAML frontmatter and check the MetaDescription field:

  1. Missing — Flag if MetaDescription is absent.
  2. Length — Flag if the value exceeds 160 characters. Report the current length.
  3. Voice — Flag if it contains "you can", "users can", "this page explains", or similar reader-addressing phrases.
  4. Tone — Flag if the description is a fragment, a label, or passive rather than action-oriented.
  5. Context — Flag if the description does not mention the relevant feature or tool.
  6. Content alignment — Flag if the description does not represent the page's purpose or the outcome sought by its primary persona.
  7. Forbidden words — Flag any occurrence of "teaching", "enable", "disable", or condescending terms.
  8. Colons — Flag any : character in the value.
  9. Versions — Flag any version numbers (e.g., "v1.90", "VS Code 1.90").
  10. Formatting — Flag Jinja2 variables ({{...}}), HTML tags, or Markdown formatting. Do not flag supported reusable data variables ({% data variables.<group>.<name> %}).
  11. Reusable variables — When a description contains a reusable data variable, verify that its full path exists in data/variables and resolves to the intended text. Preserve valid variables exactly as written.

3. Report findings

Present results as a table:

| File | Issue | Current value | Suggested fix |
|------|-------|---------------|---------------|
  • Group by file path.
  • For each issue, provide the current MetaDescription and a rewritten suggestion that passes all rules.
  • If a description passes all checks, omit it from the table (or mark it as passing if the user asked for a full report).

4. Apply fixes (when asked)

  • Edit the MetaDescription value in the YAML frontmatter.
  • Do not change any other frontmatter fields.
  • Do not alter the page body content.
  • Preserve existing reusable data variables. Never replace a variable with its rendered product name.
  • Verify the fix passes all rules and reflects the confirmed page framing before applying.

Examples

Good descriptions:

  • Get AI-powered inline suggestions from GitHub Copilot in VS Code, including ghost text completions and next edit suggestions.
  • Configure and manage extensions in Visual Studio Code to customize your development environment.
  • Debug Python applications in Visual Studio Code with breakpoints, variable inspection, and integrated terminal output.
  • Build a web app with an AI agent in {% data variables.product.prodname_vscode_shortname %}, then review and validate the result.

Bad descriptions and why:

DescriptionProblem
This page explains how to use Copilot.Uses "this page explains".
You can debug your code with VS Code.Uses "you can".
CopilotFragment, not a sentence.
Learn how to enable the new feature in VS Code 1.90.Uses "enable" and includes a version number.
Set up debugging: configure launch.json for Python.Contains a colon.

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