github-issue-creator

tarafından microsoft

Convert raw notes, error logs, voice dictation, or screenshots into crisp GitHub-flavored markdown issue reports. Use when the user pastes bug info, error messages, or informal descriptions and wants a structured GitHub issue. Supports images/GIFs for visual evidence.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill github-issue-creator

GitHub Issue Creator

Transform messy input (error logs, voice notes, screenshots) into clean, actionable GitHub issues.

Output Template

## Summary
[One-line description of the issue]

## Environment
- **Product/Service**: 
- **Region/Version**: 
- **Browser/OS**: (if relevant)

## Reproduction Steps
1. [Step]
2. [Step]
3. [Step]

## Expected Behavior
[What should happen]

## Actual Behavior
[What actually happens]

## Error Details

[Error message/code if applicable]


## Visual Evidence
[Reference to attached screenshots/GIFs]

## Impact
[Severity: Critical/High/Medium/Low + brief explanation]

## Additional Context
[Any other relevant details]

Output Location

Create issues as markdown files in /issues/ directory at the repo root. Use naming convention: YYYY-MM-DD-short-description.md

Guidelines

Be crisp: No fluff. Every word should add value.

Extract structure from chaos: Voice dictation and raw notes often contain the facts buried in casual language. Pull them out.

Infer missing context: If user mentions "same project" or "the dashboard", use context from conversation or memory to fill in specifics.

Placeholder sensitive data: Use [PROJECT_NAME], [USER_ID], etc. for anything that might be sensitive.

Match severity to impact:

  • Critical: Service down, data loss, security issue
  • High: Major feature broken, no workaround
  • Medium: Feature impaired, workaround exists
  • Low: Minor inconvenience, cosmetic

Image/GIF handling: Reference attachments inline. Format: ![Description](attachment-name.png)

Examples

Input (voice dictation):

so I was trying to deploy the agent and it just failed silently no error nothing the workflow ran but then poof gone from the list had to refresh and try again three times

Output:

## Summary
Agent deployment fails silently - no error displayed, agent disappears from list

## Environment
- **Product/Service**: Azure AI Foundry
- **Region/Version**: westus2

## Reproduction Steps
1. Navigate to agent deployment
2. Configure and deploy agent
3. Observe workflow completes
4. Check agent list

## Expected Behavior
Agent appears in list with deployment status, errors shown if deployment fails

## Actual Behavior
Agent disappears from list. No error message. Requires page refresh and retry.

## Impact
**High** - Blocks agent deployment workflow, no feedback on failure cause

## Additional Context
Required 3 retry attempts before successful deployment

Input (error paste):

Error: PERMISSION_DENIED when publishing to Teams channel. Code: 403. Was working yesterday.

Output:

## Summary
403 PERMISSION_DENIED error when publishing to Teams channel

## Environment
- **Product/Service**: Copilot Studio → Teams integration
- **Region/Version**: [REGION]

## Reproduction Steps
1. Configure agent for Teams channel
2. Attempt to publish

## Expected Behavior
Agent publishes successfully to Teams channel

## Actual Behavior
Returns `PERMISSION_DENIED` with code 403

## Error Details

Error: PERMISSION_DENIED Code: 403


## Impact
**High** - Blocks Teams integration, regression from previous working state

## Additional Context
Was working yesterday - possible permission/config change or service regression

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