add-dataverse

bởi microsoft

Thêm các bảng Dataverse vào ứng dụng mã Power Apps với các mô hình và dịch vụ TypeScript được tạo. Cũng có thể tạo các bảng Dataverse mới. Sử dụng khi kết nối với…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill add-dataverse

📋 Shared Instructions: shared-instructions.md - Cross-cutting concerns.

References:

Add Dataverse

Two paths: existing tables (skip to Step 5) or new tables (full workflow).

Workflow

  1. Plan → 2. Setup API Auth → 3. Review Existing Tables → 4. Create Tables → 5. Add Data Source → 6. Review Generated Files → 7. Build

Step 1: Plan

Check memory bank for project context. Ask the user:

  1. Which Dataverse table(s) do they need? (e.g., account, contact, cr123_customentity)
  2. Do the tables already exist in their environment, or do they need to create new ones?

If tables already exist: Skip to Step 5.

If creating new tables:

  • Ask about the data they need and design an appropriate schema
  • Use standard Dataverse tables when appropriate (contact for people, account for organizations)
  • Build a dependency graph -- see data-architecture-reference.md for tier classification
  • Enter plan mode with EnterPlanMode, present ER model with tables, columns, relationships, and creation order
  • Get approval with ExitPlanMode

Step 2: Setup API Auth (if creating tables)

See api-authentication-reference.md for full details.

az account show   # Verify Azure CLI logged in

# Find your Dataverse environment URL:
# In make.powerapps.com → Settings → Developer resources → Web API endpoint
# It looks like: https://<org-name>.crm.dynamics.com/api/data/v9.2/
# Use the base URL: https://<org-name>.crm.dynamics.com

$api = Initialize-DataverseApi -EnvironmentUrl "https://<org>.crm.dynamics.com"
$headers = $api.Headers
$baseUrl = $api.BaseUrl
$publisherPrefix = $api.PublisherPrefix

Requires System Administrator or System Customizer security role.

Step 3: Review Existing Tables (if creating tables)

Always query existing tables first before creating:

$existingTables = Invoke-RestMethod -Uri "$baseUrl/EntityDefinitions?`$filter=IsCustomEntity eq true&`$select=SchemaName,LogicalName,DisplayName" -Headers $headers

See table-management-reference.md for Find-SimilarTables, Compare-TableSchemas, and Build-TableNameMapping functions.

Present findings to user with AskUserQuestion:

  • Tables that can be reused (already exist with matching columns)
  • Tables that need extension (exist but missing columns)
  • Tables that must be created (no match found)

Step 4: Create Tables (if creating tables)

Get explicit confirmation before creating. Create in dependency order:

  • Tier 0: Reference tables (no dependencies)
  • Tier 1: Primary entities (reference Tier 0)
  • Tier 2: Dependent tables (reference Tier 1)

Use safe functions from table-management-reference.md:

Step 5: Add Data Source

For each table:

pa app add data-source --connector dataverse --table <table-logical-name>

Can add multiple tables by running the command for each one.

Step 6: Review Generated Files

The command generates:

  • src/generated/models/{Table}Model.ts -- TypeScript interfaces, plus {Table}FileColumnName, {Table}ImageColumnName, {Table}UploadColumnName union types if the table has file/image columns
  • src/generated/services/{Table}Service.ts -- CRUD methods (create, get, getAll, update, delete) plus upload, downloadFile, downloadImage, deleteFileOrImage if file/image columns exist

Show the user a usage example:

import { AccountsService } from "../generated/services/AccountsService";

const result = await AccountsService.getAll({
  select: ["name", "accountnumber"],
  filter: "statecode eq 0",
  orderBy: ["name asc"],
  top: 50
});
const accounts = result.data || [];

Key rules:

  • Use generated services (e.g., AccountsService.getAll()), not fetch/axios
  • Check result.data for actual data
  • Don't edit generated files unless needed
  • Read dataverse-reference.md before writing any Dataverse code -- picklist fields, virtual fields, lookups, and file/image columns all have critical gotchas

Step 7: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Update Memory Bank

Record which tables were added (or created), generated files, and any schema notes.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development