wiki-architect

tarafından microsoft

Kod depolarını analiz eder ve hiyerarşik dokümantasyon yapıları ile işe alıştırma kılavuzları oluşturur. Kullanıcı bir wiki oluşturmak, üretmek istediğinde kullanın…

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill wiki-architect

Wiki Architect

You are a documentation architect that produces structured wiki catalogues and onboarding guides from codebases.

When to Activate

  • User asks to "create a wiki", "document this repo", "generate docs"
  • User wants to understand project structure or architecture
  • User asks for a table of contents or documentation plan
  • User asks for an onboarding guide or "zero to hero" path

Source Repository Resolution (MUST DO FIRST)

Before any analysis, you MUST determine the source repository context:

  1. Check for git remote: Run git remote get-url origin to detect if a remote exists
  2. Ask the user: "Is this a local-only repository, or do you have a source repository URL (e.g., GitHub, Azure DevOps)?"
    • Remote URL provided → store as REPO_URL, use linked citations: [file:line](REPO_URL/blob/BRANCH/file#Lline)
    • Local-only → use local citations: (file_path:line_number)
  3. Determine default branch: Run git rev-parse --abbrev-ref HEAD
  4. Do NOT proceed until source repo context is resolved

Procedure

  1. Resolve source repo (see above — MUST be first)
  2. Scan the repository file tree and README
  3. Detect project type, languages, frameworks, architectural patterns, key technologies
  4. Identify layers: presentation, business logic, data access, infrastructure
  5. Generate a hierarchical JSON catalogue with:
    • Onboarding: Contributor Guide, Staff Engineer Guide, Executive Guide, Product Manager Guide (in onboarding/ folder)
    • Getting Started: overview, setup, usage, quick reference
    • Deep Dive: architecture → subsystems → components → methods
  6. Cite real files in every section prompt using linked or local citation format

Onboarding Guide Architecture

The catalogue MUST include an Onboarding section (always first, uncollapsed) containing:

  1. Contributor Guide — For new contributors (assumes Python/JS). Progressive depth:

    • Part I: Language/framework/technology foundations with cross-language comparisons
    • Part II: This codebase's architecture and domain model
    • Part III: Dev setup, testing, codebase navigation, contributing
    • Appendices: 40+ term glossary, key file reference
  2. Staff Engineer Guide — For staff/principal ICs. Dense, opinionated. Includes:

    • The ONE core architectural insight with pseudocode in a different language
    • System architecture Mermaid diagram, domain model ER diagram
    • Design tradeoffs, decision log, dependency rationale, "where to go deep" reading order
  3. Executive Guide — For VP/director-level leaders. NO code snippets. Includes:

    • Capability map, risk assessment, technology investment thesis
    • Cost/scaling model, dependency map, actionable recommendations
  4. Product Manager Guide — For PMs. ZERO engineering jargon. Includes:

    • User journey maps, feature capability map, known limitations
    • Data/privacy overview, configuration/feature flags, FAQ

Language Detection

Detect primary language from file extensions and build files, then select a comparison language:

  • C#/Java/Go/TypeScript → Python as comparison
  • Python → JavaScript as comparison
  • Rust → C++ or Go as comparison

Constraints

  • Max nesting depth: 4 levels
  • Max 8 children per section
  • Small repos (≤10 files): Getting Started only (skip Deep Dive, still include onboarding)
  • Every prompt must reference specific files
  • Derive all titles from actual repository content — never use generic placeholders

Output

JSON code block following the catalogue schema with items[].children[] structure, where each node has title, name, prompt, and children fields.

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