ontology-catalog-import

tarafından microsoft

Müşteri veya harici RDF/OWL dosyasını bu deponun katalog formatına aktarır. Kullanıcı bir RDF/OWL dosyası bıraktığında ve bunun katalog için hazır hale getirilmesini (metadata, kategori, …) istediğinde kullanılır.

npx skills add https://github.com/microsoft/ontology-playground --skill ontology-catalog-import

Ontology Catalog Import Skill

Goal

Turn a source .rdf / .owl file into a valid catalogue entry under:

  • catalogue/external/<source>/<slug>/ or
  • catalogue/community/<author>/<slug>/

Read First

  1. docs/authoring-guide.md
  2. scripts/compile-catalogue.ts (validation expectations)
  3. Existing examples:
  • catalogue/external/schema-org/
  • catalogue/external/pizza-ontology/

Intake Questions

Ask user:

  1. Is this entry external or community?
  2. Desired slug and source folder?
  3. Desired category?
  4. Author display name?
  5. Should this be tutorialized into Ontology School too?

Required Outputs

  • <slug>.rdf copied/adapted into target folder
  • metadata.json with required fields
  • Valid category value for catalogue compiler

Person Names

If import cleanup, metadata examples, sample instances, generated RDF/OWL, docs, or optional Ontology School content need person names, first use the name-generator skill. Do not invent customer, employee, patient, student, instructor, reviewer, or other human names.

All new person names must come from the FullName column in:

data/reference/FNF-2026-06-01-01002-0268.csv

Validate

Run:

  • npx tsx scripts/compile-catalogue.ts
  • npm run validate

Done Criteria

  • Entry appears in public/catalogue.json
  • No compile or validation errors
  • Metadata is complete and user-readable
  • Any new person names introduced during import came from the name-generator skill / approved CSV fixture

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