verify-dotnet-samples

tarafından microsoft

Agent Framework deposundaki .NET örnek projelerini nasıl derleyeceğinizi, çalıştıracağınızı ve doğrulayacağınızı açıklar. Bir kullanıcı örneklerin hâlâ çalıştığını doğrulamak istediğinde bunu kullanın…

npx skills add https://github.com/microsoft/agent-framework --skill verify-dotnet-samples

Verifying .NET Sample Projects

Sample Pre-requisites

We should only support verifying samples that:

  1. Use environment variables for configuration.
  2. Have no complex setup requirements, e.g., where multiple applications need to be run together, or where we need to launch a browser, etc.

Always report to the user which samples were run and which were not, and why.

Verifying a sample

Samples should be verified to ensure that they actually work as intended and that their output matches what is expected. For each sample that is run, output should be produced that shows the result and explains the reasoning about what output was expected, what was produced, and why it didn't match what the sample was expected to produce.

Steps to verify a sample:

  1. Read the code for the sample
  2. Check what environment variables are required for the sample
  3. Check if each environment variable has been set
  4. If there are any missing, give the user a list of missing environment variables to set and terminate
  5. Summarize what the expected output of the sample should be
  6. Run the sample
  7. Show the user any output from the sample run as it gets produced, so that they can see the run progress
  8. Check the output of the run against expectations
  9. After running all requested samples, produce output for each sample that was verified:
  10. If expectations were matched, output the following:
    [Sample Name] Succeeded
    
  11. If expectations were not matched, output the following:
    [Sample Name] Failed
    Actual Output:
    [What the sample produced]
    Expected Output:
    [Explanation of what was expected and why the actual output didn't match expectations]
    

Environment Variables

Most samples use environment variables to configure settings.

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_ENDPOINT is not set.");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

To run a sample, the environment variables should be set first. Before running a sample, check whether each environment variable in the sample has a value and then give the user a list of environment variables to set.

You can provide the user some examples of how to set the variables like this:

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://my-openai-instance.openai.azure.com/"
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME="gpt-4o-mini"

To check if a variable has a value use e.g.:

echo $AZURE_OPENAI_ENDPOINT

How to Run a Sample (General Pattern)

cd dotnet/samples/<category>/<sample-dir>
dotnet run

For multi-targeted projects (e.g., Durable console apps), specify the framework:

dotnet run --framework net10.0

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