skill-creator

tarafından microsoft

Yeni DLM tanılama becerileri oluşturmak için meta-beceri. Yeni bir sorun giderme kılavuzu (SKILL.md + referans dosyaları) yazmanız gerektiğinde bu beceriyi kullanın; bu kılavuz şunları takip eder…

npx skills add https://github.com/microsoft/purview-dlm-mcp --skill skill-creator

Skill Creator

Create new diagnostic skills for the DLM Diagnostics MCP server. Each skill is a self-contained directory with a SKILL.md and supporting reference files.

Prerequisites

  • Familiarity with the existing skill structure (see .github/skills/dlm-diagnostics/ as the canonical example).
  • Knowledge of the PowerShell cmdlet allowlist in src/powershell/allowlist.ts.
  • Understanding of the project's read-only safety model.

Safety Rules

  1. Only reference read-only cmdlets — allowed verb prefixes: Get-*, Test-*, Export-*.
  2. Never include mutating commands in diagnostic stepsSet-*, New-*, Remove-*, Enable-*, Start-*, Invoke-* must only appear in the "Recommended Actions" output section, clearly marked as manual-review-only.
  3. All cmdlets used in the skill must exist in src/powershell/allowlist.ts — if a new Get-* cmdlet is needed, add it to the allowlist as a separate change.
  4. No credentials or secrets — never embed tokens, passwords, or connection strings in skill files.

SKILL.md Template

Every skill must have a SKILL.md at its root with the following structure:

---
name: <skill-name>
description: "<One-paragraph description of when to invoke this skill. Include symptom keywords for matching.>"
---

# <Skill Title>

<Brief overview of what this skill investigates.>

## Prerequisites

<Required PowerShell sessions or environment setup.>

## Safety Rules

<Read-only enforcement rules specific to this skill.>

## Decision Tree

| Symptom | Reference |
|---------|-----------|
| <symptom description> | [<filename>.md](references/<filename>.md) |

## Workflow

1. **Identify the symptom** — match user description to the decision tree.
2. **Load the reference file** — read it fully before starting.
3. **Execute diagnostic commands** — step by step using `run_powershell`.
4. **Interpret results** — follow the reference guide's evaluation criteria.
5. **Cross-reference** — load linked references when directed.
6. **Report findings** — summarize using the Output Format below.
7. **Review execution log** — use `get_execution_log` for the audit trail.

## Output Format

<Standard investigation summary template.>

Reference File Structure

Each reference file in references/ should follow this pattern:

# <Issue Title>

## Overview
<Brief description of the issue and when it occurs.>

## Diagnostic Steps

### Step N: <Step Name>
**Command:**
\`\`\`powershell
<Get-* / Test-* / Export-* command>
\`\`\`
**Evaluate:**
- <What to look for in the output>
- <Condition that indicates a problem>

## Root-Cause Table

| Finding | Root Cause | Remediation |
|---------|-----------|-------------|
| <diagnostic finding> | <why it happens> | <fix command or action — marked as manual> |

## Cross-References
- [related-file.md](related-file.md) — <when to follow this link>

Creation Workflow

Follow these steps to create a new skill:

  1. Name the skill — use kebab-case (e.g., edr-diagnostics, compliance-search-triage).
  2. Write the SKILL.md — follow the template above. Start with the YAML frontmatter name and description.
  3. Build the decision tree — list every symptom the skill can diagnose, each mapping to a reference file.
  4. Create reference files — one .md per symptom in a references/ subdirectory. Each must include diagnostic steps with exact PowerShell commands, evaluation criteria, a root-cause table, and cross-references.
  5. Validate cmdlets — every cmdlet used in diagnostic steps must be in src/powershell/allowlist.ts. If a new read-only cmdlet is needed, add it to the allowlist.
  6. Test the flow — mentally walk through at least one symptom end-to-end: decision tree → reference file → commands → evaluation → root cause → remediation.
  7. Write the output format — ensure it matches the standard investigation summary template.
  8. Mirror the skill — copy the complete skill directory to both locations:
    • .github/skills/<skill-name>/
    • .claude/skills/<skill-name>/
  9. Update documentation — if the skill introduces new cmdlets, update CLAUDE.md and .github/copilot-instructions.md.
  10. Commit — commit both skill copies and any allowlist changes together.

Validation Checklist

Before finalizing a new skill, verify:

  • SKILL.md has valid YAML frontmatter with name and description
  • Description includes symptom keywords for AI matching
  • Decision tree covers all intended symptoms
  • Every decision tree entry links to an existing reference file
  • All reference files exist in references/ subdirectory
  • All diagnostic commands use only Get-*, Test-*, or Export-* cmdlets
  • All cmdlets are present in src/powershell/allowlist.ts
  • Mutating commands appear only in remediation sections with manual-review warnings
  • Reference files include root-cause tables
  • Skill is mirrored in both .github/skills/ and .claude/skills/
  • Relative references/ links resolve correctly from both locations

Canonical Example

See .github/skills/dlm-diagnostics/ (or .claude/skills/dlm-diagnostics/) for the reference implementation. It demonstrates all conventions: YAML frontmatter, decision tree, 12 reference files, safety rules, workflow, and output format.

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