release-note-generation

tarafından microsoft

PowerToys sürüm notlarını GitHub kilometre taşı PR'lerinden veya commit aralıklarından oluşturmak için araç seti. Sürüm notları oluşturulması istendiğinde, kilometre taşı PR'lerini özetlemek için kullanılır…

npx skills add https://github.com/microsoft/powertoys --skill release-note-generation

Release Note Generation Skill

Generate professional PowerToys release notes by collecting merged PRs, summarizing each PR with the local CLI agent, grouping by label, and producing user-facing summaries. Stable and preview releases share the same PR metadata, attribution, grouping, and formatting rules.

Output Directory

All generated artifacts are placed under Generated Files/ReleaseNotes/ at the repository root (gitignored).

Generated Files/ReleaseNotes/
├── milestone_prs.json           # Raw PR data from GitHub
├── sorted_prs.csv               # Sorted PR list with Copilot summaries
├── prs_with_milestone.csv       # Milestone assignment tracking
├── grouped_csv/                 # PRs grouped by label (one CSV per label)
├── grouped_md/                  # Generated markdown summaries per label
└── v{VERSION}-release-notes.md  # Final consolidated release notes

Preview-release runs use an isolated subdirectory:

Generated Files/ReleaseNotes/preview-<buildId>/
├── release-context.json
├── delta-commits.json
├── delta-prs.json
├── removed-prs.json
├── unattributed-commits.json
├── MemberList.md
├── milestone_prs.json
├── sorted_prs.csv
├── release-notes.md
├── hashes.md
├── release-manifest.json        # Local audit artifact; never uploaded
├── assets-manifest.json         # Local asset inventory; never uploaded
└── final-review.md

When to Use This Skill

  • Generate release notes for a milestone
  • Summarize PRs merged in a release
  • Generate per-PR review summaries locally for release-notes copy
  • Assign milestones to PRs missing them
  • Collect PRs between two commits/tags
  • Update README.md for a new version
  • Prepare GitHub release assets (download installers/symbols + compute hashes)
  • Prepare a complete draft preview release from an ADO build URL or build ID
  • Compare preview contents across main and stable branch transitions

Prerequisites

  • GitHub CLI (gh) installed and authenticated — The collection script uses gh pr view and gh api graphql to fetch PR metadata and co-author information. Run gh auth status to verify; if not logged in, run gh auth login first. See Step 1.0.0 for details.
  • MCP Server: github-mcp-server installed (used to fetch PR diffs/files for the local-agent review step)
  • For preview releases and prepare-release-assets.ps1: Azure CLI authenticated against the Microsoft tenant (az login) with the azure-devops extension; access to the microsoft/Dart ADO project

Required Variables

For a stable release, confirm {{ReleaseVersion}} with the user before starting. For a preview release, do not request a version: derive it from the candidate ADO build.

VariableDescriptionExample
{{ReleaseVersion}}Target release version0.98

Preview mode instead requires one ADO build URL or numeric build ID. It derives the version, source commit, branch, and previous release without asking the user.

Scenario routing

Read the scenario index, then follow only the selected scenario:

Workflow Overview

┌────────────────────────────────┐
│ 1.0 Verify gh auth + MemberList │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 1.1 Collect PRs (stable range) │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 1.2 Assign Milestones           │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 2.1–2.4 Label PRs (auto+human)  │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 3.1 Local-agent PR summaries    │
│ (writes CopilotSummary)         │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 3.2 (Optional) Refresh PR data  │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 3.3 Group by label              │
│ (grouped_csv)                   │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 4.1 Summarize (grouped_md)      │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 4.2 Final notes (v{VERSION}.md) │
└────────────────────────────────┘
StepActionDetails
1.0Verify prerequisitesgh auth status must pass; generate MemberList.md
1.1Collect PRsFrom previous release tag on stable branch → sorted_prs.csv
1.2Assign MilestonesEnsure all PRs have correct milestone
2.1–2.4Label PRsAuto-suggest + human label low-confidence
3.1–3.3Reviews & GroupingLocal agent summarizes each PR diff into CopilotSummary → (optional refresh) → group by label
4.1–4.2Summaries & FinalGenerate grouped summaries, then consolidate

Detailed workflow docs

Do not read all steps at once—only read the step you are executing.

Available Scripts

ScriptPurpose
dump-prs-since-commit.ps1Fetch PRs between commits/tags
group-prs-by-label.ps1Group PRs into CSVs
collect-or-apply-milestones.ps1Assign milestones
diff_prs.ps1Incremental PR diff
prepare-release-assets.ps1Download installers + symbols from an ADO build, compute SHA256, emit the "Installer Hashes" markdown table for the GitHub release page
get-release-build-metadata.ps1Resolve and validate the candidate build identity, version, channel, intent, and source commit
get-previous-published-release.ps1Select the latest published stable or preview release that predates the candidate queue time
get-preview-release-delta.ps1Calculate semantic added/removed PRs between exact release commits
collect-pr-metadata.ps1Normalize GitHub metadata for an explicit set of PR numbers
new-preview-release-manifest.ps1Create the auditable build, baseline, and semantic-delta release manifest
upsert-draft-preview-release.ps1Create or update a draft prerelease without exposing a publish operation
verify-draft-preview-release.ps1Verify draft flags, target commit, managed body, and uploaded assets

References

Conventions

  • Terminal usage: Disabled by default; only run scripts when user explicitly requests
  • Preview automation: An explicit request to prepare a preview release, or invocation by the Prepare Preview Release agent, authorizes the canonical preview scripts
  • Preview manifests: Keep release-manifest.json and assets-manifest.json in the local audit package; do not upload either file as a GitHub release asset
  • Preview note layout: Place the Installer Hashes section immediately after the title and short public introduction, before Highlights and all change sections
  • Batch generation: Generate ALL grouped_md files in one pass, then human reviews
  • PR order: Preserve order from sorted_prs.csv in all outputs
  • Label filtering: Keeps Product-*, Area-*, GitHub*, *Plugin, Issue-*

Troubleshooting

IssueSolution
gh command not foundInstall GitHub CLI and add to PATH
No PRs returnedVerify milestone title matches exactly
Empty CopilotSummary for many PRsRun Step 3.1 (local-agent summaries). Do not use mcp_github_request_copilot_review from a CLI/coding agent — the GitHub API rejects bot-initiated review requests, so the column will stay empty.
Many unlabeled PRsReturn to labeling step before grouping
prepare-release-assets.ps1 fails with "Failed to acquire ADO access token"Run az login and ensure you have access to the microsoft/Dart ADO project
Candidate has no release-metadata.jsonThe metadata resolver uses pipeline-log fallback; ambiguous or conflicting values stop the run
First preview after switching branches has unexpected changesReview removed-prs.json and unattributed-commits.json; see preview delta resolution

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