react-flow-node-ts

tarafından microsoft

Create React Flow node components with TypeScript types, handles, and Zustand integration. Use when building custom nodes for React Flow canvas, creating visual workflow editors, or implementing node-based UI components.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill react-flow-node-ts

React Flow Node

Create React Flow node components following established patterns with proper TypeScript types and store integration.

Quick Start

Copy templates from assets/ and replace placeholders:

  • {{NodeName}} → PascalCase component name (e.g., VideoNode)
  • {{nodeType}} → kebab-case type identifier (e.g., video-node)
  • {{NodeData}} → Data interface name (e.g., VideoNodeData)

Templates

Node Component Pattern

export const MyNode = memo(function MyNode({
  id,
  data,
  selected,
  width,
  height,
}: MyNodeProps) {
  const updateNode = useAppStore((state) => state.updateNode);
  const canvasMode = useAppStore((state) => state.canvasMode);
  
  return (
    <>
      <NodeResizer isVisible={selected && canvasMode === 'editing'} />
      <div className="node-container">
        <Handle type="target" position={Position.Top} />
        {/* Node content */}
        <Handle type="source" position={Position.Bottom} />
      </div>
    </>
  );
});

Type Definition Pattern

export interface MyNodeData extends Record<string, unknown> {
  title: string;
  description?: string;
}

export type MyNode = Node<MyNodeData, 'my-node'>;

Integration Steps

  1. Add type to src/frontend/src/types/index.ts
  2. Create component in src/frontend/src/components/nodes/
  3. Export from src/frontend/src/components/nodes/index.ts
  4. Add defaults in src/frontend/src/store/app-store.ts
  5. Register in canvas nodeTypes
  6. Add to AddBlockMenu and ConnectMenu

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