list-plans

tarafından microsoft

Çalışma alanındaki geçerli geçiş planlarını keşfeder ve seçilen plan yolunu döndürür. Geçerli bir plan, plan.md içeren .github/modernize/ alt dizinidir…

npx skills add https://github.com/microsoft/github-copilot-modernization --skill list-plans

List and Select Plan

Step 1 — Discover valid plans

You MUST run this in a terminal — do NOT use file tools (list_dir, file_search, grep_search) to discover plans.

Detect the OS and run the matching script in the terminal. Replace <workspace-root> with the absolute path to the workspace root before running.

Windows (PowerShell) — run in terminal:

Set-Location "<workspace-root>"
$modernizeDir = ".github/modernize"
$plans = @()

if (Test-Path $modernizeDir) {
    Get-ChildItem -Path $modernizeDir -Directory | ForEach-Object {
        $hasPlan  = Test-Path (Join-Path $_.FullName "plan.md")
        $hasTasks = (Test-Path (Join-Path $_.FullName "tasks.json")) -or (Test-Path (Join-Path $_.FullName ".metadata/tasks.json"))
        if ($hasPlan -and $hasTasks) {
            $plans += @{ folder = $_.Name; planPath = "$modernizeDir/$($_.Name)/plan.md" }
        }
    }
}

$plans | ConvertTo-Json -Depth 2

macOS / Linux (bash) — run in terminal:

cd "<workspace-root>"
modernize_dir=".github/modernize"
entries="[]"

if [ -d "$modernize_dir" ]; then
    for folder in "$modernize_dir"/*/; do
        [ -d "$folder" ] || continue
        name=$(basename "$folder")
        if [ -f "$folder/plan.md" ] && ([ -f "$folder/tasks.json" ] || [ -f "$folder/.metadata/tasks.json" ]); then
            entry="{\"folder\":\"$name\",\"planPath\":\"$modernize_dir/$name/plan.md\"}"
            if [ "$entries" = "[]" ]; then
                entries="[$entry]"
            else
                entries="${entries%]},$entry]"
            fi
        fi
    done
fi

echo "$entries"

Parse the JSON output from the terminal as the list of valid plans for the next step.

Step 2 — Route based on count

No plans found

Return no-plans-found to the caller. Do not prompt the user.

Exactly 1 plan found

Return its path immediately — no user prompt needed:

.github/modernize/<folder>/plan.md

Multiple plans found

  1. For each plan, read .github/modernize/<folder>/plan.md, extract the first heading, strip the leading # and any prefix of the form <Word> Plan: (e.g. Modernization Plan: , Migration Plan: ), and use the remainder as the title.
  2. Do not invoke a question tool. Return exactly these two lines to planning-coordinator, with compact JSON on the second line and no surrounding prose or Markdown fence:
NEEDS_INPUT
{"schemaVersion":1,"coordinator":"planning-coordinator","requestType":"plan-selection","questions":[{"header":"plan-selection","question":"Which plan would you like to execute?","allowFreeformInput":false,"options":[{"label":"<folder>","description":"<plan title>"}]}],"resumeContext":{"plans":[{"label":"<folder>","planPath":".github/modernize/<folder>/plan.md"}]}}

Include one option and one matching resumeContext.plans entry per discovered plan, preserving discovery order. The option label is the folder name and its description is the title from step 1. Never select the first plan by default.

Step 3 — Return

After planning-coordinator receives the top-level structured answer, it resolves the selected label through resumeContext.plans and returns that path:

.github/modernize/<selected-folder>/plan.md

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