minimal-repro

tarafından microsoft

Bir TypeSpec derleyici veya yayıcı hatası için minimal bir yeniden üretim oluşturmaya yardımcı olun. Kullanıcı TypeSpec kaynağı (yapıştırılmış kod veya bir GitHub URL'si) sağladığında ve açıkladığında kullanın…

npx skills add https://github.com/microsoft/typespec --skill minimal-repro

Minimal Reproduction

Reduce a user-reported TypeSpec bug to the smallest single .tsp file that still triggers the issue.

Inputs

  • TypeSpec source (pasted or GitHub URL)
  • Error description (diagnostic code, message, or incorrect emitter output)

Environment

Use packages/samples/scratch/ as the working directory — it's gitignored and the packages/samples package already depends on compiler, http, rest, openapi3, versioning, json-schema, etc.

If the repro needs packages NOT in the workspace (e.g., @azure-tools/*), use a temp folder with npm install instead.

Steps

  1. Reproduce — Write the user's code to packages/samples/scratch/main.tsp, compile with npx tsp compile main.tsp (add --emit <emitter> if relevant), and confirm the same error occurs.

  2. Minimize — Iteratively remove code (unused imports, models, properties, decorators, operations, namespaces) and re-compile after each removal. Keep only what's needed to trigger the same error. Undo any removal that makes the error disappear.

  3. Present — Show the final minimal .tsp, the compile command, and the error output. Suggest pasting into a GitHub issue or the TypeSpec Playground.

  4. Cleanup — Remove scratch files (rm -f packages/samples/scratch/*.tsp packages/samples/scratch/tspconfig.yaml && rm -rf packages/samples/scratch/tsp-output).

Tips

  • Most reproductions reduce to a single file with no namespaces needed.
  • Remove @service, @server, @doc, @info early — they're rarely relevant.
  • Combine multi-file code into one file by inlining.
  • If the error doesn't reproduce, check for missing import/using statements.

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