update-skills

tarafından microsoft

Bir oturum sırasında önemli öğrenmeler keşfedildiğinde depo becerilerini ve talimatlarını oluşturun veya güncelleyin. Kullanıcı "öğren!" dediğinde veya önemli bir...

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill update-skills

Update Skills & Instructions

When a major repository learning is discovered — a recurring pattern, a non-obvious pitfall, a crucial architectural constraint, or domain knowledge that would save future sessions significant time — capture it as a skill or instruction so it persists across sessions.

When to Use

  • The user explicitly says "learn!" or asks to capture a learning
  • You discover a significant pattern or constraint that cost meaningful debugging time
  • You identify reusable domain knowledge that isn't documented anywhere in the repo
  • A correction from the user reveals a general principle worth preserving

Decision: Skill vs Instruction vs Learning

Add a learning to an existing instruction when:

  • The insight is small (1-4 sentences) and fits naturally into an existing instruction file
  • It refines or extends an existing guideline
  • Follow the pattern in .github/instructions/learnings.instructions.md

Create or update a skill (.github/skills/{name}/SKILL.md or .agents/skills/{name}/SKILL.md) when:

  • The knowledge is substantial (multi-step procedure, detailed guidelines, or rich examples)
  • It covers a distinct domain area (e.g., "how to debug X", "patterns for Y")
  • Future sessions should be able to invoke it by name

Create or update an instruction (.github/instructions/{name}.instructions.md) when:

  • The rule should apply automatically based on file patterns (applyTo) or globally
  • It's a coding convention, architectural constraint, or process rule
  • It doesn't need to be invoked on demand

Procedure

1. Identify the Learning

Reflect on what went wrong or what was discovered:

  • What was the problem or unexpected behavior?
  • Why was it a problem? (root cause, not symptoms)
  • How was it fixed or what's the correct approach?
  • Can it be generalized beyond this specific instance?

2. Check for Existing Files

Before creating new files, search for existing skills and instructions that might be the right home:

# Check existing skills
ls .github/skills/ .agents/skills/ 2>/dev/null

# Check existing instructions
ls .github/instructions/ 2>/dev/null

# Search for related content
grep -r "related-keyword" .github/skills/ .github/instructions/ .agents/skills/

3a. Add to Existing File

If an appropriate file exists, add the learning to its ## Learnings section (create the section if it doesn't exist). Each learning should be 1-4 sentences.

3b. Create a New Skill

If the knowledge warrants a standalone skill:

  1. Choose the location:
    • .github/skills/{name}/SKILL.md for project-level skills (committed to repo)
    • .agents/skills/{name}/SKILL.md for agent-specific skills
  2. Create the directory and SKILL.md with frontmatter:
---
name: {skill-name}
description: {One-line description of when and why to use this skill.}
---

# {Skill Title}

{Body with guidelines, procedures, examples, and learnings.}
  1. The name field must match the parent folder name exactly.
  2. Include concrete examples — skills with examples are far more useful than abstract rules.

3c. Create a New Instruction

If the knowledge should apply automatically:

---
description: {When these instructions should be loaded}
applyTo: '{glob pattern}' # optional — auto-load when matching files are attached
---

{Content of the instruction.}

4. Quality Checks

Before saving:

  • Is the learning general enough to help future sessions, not just this one?
  • Is it specific enough to be actionable, not just a vague principle?
  • Does it include a concrete example of right vs wrong?
  • Does it avoid duplicating knowledge already captured elsewhere?
  • Is the description clear enough that the agent will know when to invoke/apply it?

5. Inform the User

After creating or updating the file:

  • Summarize what was captured and where
  • Explain why this location was chosen
  • Note if any existing content was updated vs new content created

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