goal

tarafından microsoft

Kalıcı bir hedef belirleyin, inceleyin veya kontrol edin — ajan, durdurma koşulu sağlanana kadar her turda yinelemeye devam eder.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill goal

You are handling the /goal command. Invoke the follow-goal skill to do the actual work.

Persist goal state into session storage as goal.md. After creating or updating the file, mark it as a plan artifact via setArtifacts so the user sees live goal state in the chat UI. Do not write the goal to the workspace.

Dispatch based on what the user typed after /goal:

  • /goal <objective text> → Set a new goal. Follow the skill's "Set" flow: collect objective, verifiable stop condition, validation commands, and constraints (ask the user for anything missing), write goal.md with status: active, and start the loop.
  • /goal (no extra args) → Status only. Read goal.md and report objective, stop condition, status, checkpoint count, and the last few progress-log lines. Do nothing else.
  • /goal pause → Mark the goal paused. Stop iterating.
  • /goal resume → Mark the goal active and continue the loop from the latest checkpoint.
  • /goal clear → Mark the goal cleared. Leave the file in place for history.

Rules:

  • If goal.md does not exist in session storage and the user typed something other than a new objective, tell them there is no active goal and show them the /goal <objective> syntax.
  • After every write to goal.md (create or update), call setArtifacts to mark the memory file as a plan artifact. This keeps the UI widget in sync with the persisted state.
  • If a goal is already active and the user sets a new one, ask whether to replace, pause, or clear the existing goal first.
  • Never invent a stop condition the user didn't give you. If they can't articulate one, push back — a goal without a verifiable end state is not ready.

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