publish-extension

tarafından microsoft

Komut Paleti uzantınızı Microsoft Store, WinGet veya her ikisi aracılığıyla dağıtmak için kılavuz.

npx skills add https://github.com/microsoft/powertoys --skill publish-extension

Publish Your Command Palette Extension

Guide for distributing your Command Palette extension through the Microsoft Store, WinGet, or both.

When to Use This Skill

  • Publishing your extension to the Microsoft Store
  • Submitting your extension to WinGet for winget install discovery
  • Setting up GitHub Actions to automate builds and releases
  • Creating MSIX packages for Store submission
  • Creating EXE installers for WinGet submission

Publishing Options

ChannelPackage FormatDiscoveryAuto-Updates
Microsoft StoreMSIX bundleStore app, ms-windows-store:// linkYes
WinGetEXE installerwinget install, CmdPal browseYes (via manifest)

Recommendation: Publish to both for maximum reach. WinGet enables direct discovery from within Command Palette.

Workflows

Microsoft Store Publishing

See store-publishing.md for the complete step-by-step guide.

Summary:

  1. Register for Partner Center
  2. Update Package.appxmanifest and .csproj with Partner Center identity
  3. Build MSIX for x64 and ARM64
  4. Create MSIX bundle
  5. Submit to Partner Center

WinGet Publishing

See winget-publishing.md for the complete step-by-step guide.

Summary:

  1. Switch project to unpackaged mode
  2. Create Inno Setup installer script
  3. Build EXE installers
  4. Submit manifest via wingetcreate new
  5. Optionally automate with GitHub Actions

Prerequisites

Important Notes

  • Your extension's CLSID (the [Guid("...")] in your main .cs file) must be unique and consistent across all files
  • WinGet manifests must include the windows-commandpalette-extension tag for CmdPal discovery
  • MSIX packages require both x64 and ARM64 builds for Store submission
  • WindowsAppSdk must be listed as a dependency in WinGet manifests

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