inbox-memory

tarafından microsoft

Aracı depolama alanına okuma ve yazma — çevreye duyarlı geri dönüş ile bellek ve kurallar

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

Inbox Memory

This skill reads and writes persistent memory and rules files for the Inbox agent. It abstracts storage so all agents use a single skill instead of calling #memory directly.

File names

  • Memory: github-inbox-memory.md — session context, patterns, preferences
  • Rules: github-inbox-rules.md — user's rules and preferences

Storage strategy

Two possible backends:

  • #memory tool (VS Code Chat) — stores under the virtual path /memories/
  • File system (~/.copilot/) — used by Copilot CLI; also usable from VS Code Chat
    • ~/.copilot/github-inbox-memory.md
    • ~/.copilot/github-inbox-rules.md

How to pick a backend (run ONCE per session, cache the choice)

  1. Detect availability of #memory: try { "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }. If the tool itself errors as unavailable, #memory is NOT available.
  2. Check for existing CLI memory: see if ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md exist and are non-empty (use ls -la ~/.copilot/ or #view).
  3. Decide:
    • If #memory is unavailable → use file system (~/.copilot/). No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has NO existing inbox files → use #memory. No prompt.
    • If #memory is available AND ~/.copilot/ has existing inbox files → ASK the user with #askQuestions which backend to use. Show them what was found (file names + sizes or a one-line preview). Options:
      • "Use ~/.copilot/ (existing CLI memory)" — recommended when CLI files exist
      • "Use VS Code #memory (start fresh / keep VS Code-only)"
      • "Use VS Code #memory and import from ~/.copilot/" — copy current CLI files into #memory once
  4. Cache the chosen backend for the rest of the session and use it for ALL subsequent reads and writes. Do NOT mix backends within a session.

Reading

Via #memory:

{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "view", "path": "/memories/github-inbox-rules.md" }

Via file system (fallback): Read ~/.copilot/github-inbox-memory.md or ~/.copilot/github-inbox-rules.md using #read (VS Code) or #view (CLI). If the file doesn't exist, treat as empty / first-time user.

Writing

Via #memory:

{ "command": "delete", "path": "/memories/github-inbox-memory.md" }
{ "command": "create", "path": "/memories/github-inbox-memory.md", "file_text": "<content>" }

If the file doesn't exist yet, skip the delete and just use create.

Via file system (fallback):

  1. Ensure ~/.copilot/ exists: mkdir -p ~/.copilot
  2. Write the file using #edit or via terminal: write full content to ~/.copilot/github-inbox-memory.md.

Rules

  • Always read before writing to avoid losing existing content
  • Memory and rules are separate files — don't mix them
  • Keep memory under 100 lines — deduplicate, keep last 5 session logs, be concise
  • NEVER use repo memory (/memories/repo/) — only the files listed above

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