assign-offline-profile

bởi microsoft

Sử dụng khi người dùng cần gán người dùng hoặc nhóm vào một Hồ sơ Ngoại tuyến Di động để họ thực sự nhận được đồng bộ ngoại tuyến trên thiết bị của mình. Nếu không có điều này, hồ sơ…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill assign-offline-profile

Shared instructions: shared-instructions.md — read first.

References:

Assign Offline Profile

Bind one or more users and/or teams to an existing Mobile Offline Profile. Without this step, the profile exists in Dataverse but is unbound — no one's app actually uses it for offline sync.

Per the maker portal's UX (the "Assign profile to user" dialog under env settings), this is a separate operation from profile creation. Many users hit "I created the profile but offline still doesn't work" — the missing piece is membership.

Workflow

  1. Verify project + locate profile → 2. Pick users/teams → 3. Discover existing memberships → 4. Confirm diff (single gate) → 5. POST memberships → 6. Verify → 7. Summary

Step 1 — Verify project + locate profile

test -f power.config.json
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/resolve-environment.js" "$(node -e \"console.log(require('./power.config.json').environmentId)\")"

Profile ID resolution (in order):

SourceUsed when
$ARGUMENTS contains --profile-id <guid>Explicit override
$ARGUMENTS contains --profile-name <name>Resolve via GET /mobileofflineprofiles?$filter=name eq '<name>'&$select=mobileofflineprofileid
offline-profile.json in cwdRead top-level profileId field
OtherwiseGET /mobileofflineprofiles and present AskUserQuestion with the list (max 4 options)

STOP if no profile can be resolved. Print: Run /setup-offline-profile first, or pass --profile-id.

power.config.json is intentionally NOT consulted here. That file is owned by npx power-apps init. The profile ID lives in offline-profile.json only.

Step 2 — Pick users/teams

$ARGUMENTS parsing:

FlagEffect
--user <upn> (repeatable)Add specific user(s) by UPN (user@domain.com)
--team <name> (repeatable)Add specific team(s) by name
--meAdd the current Dataverse user from WhoAmI / systemusers(<UserId>) — useful for solo dev demos
--all-app-usersAdd every user with System User role in the current env (broad; intended for prod rollout — confirm at gate)
--unassign-user <upn> / --unassign-team <name>Remove an existing membership rather than add

If no flags passed, present AskUserQuestion:

Question: "Who should receive this offline profile?"

Options (max 4):

  • Just me (the current user) — equivalent to --me
  • Pick specific users by UPN — you reply with comma-separated emails in the next message
  • Pick a team — list env's teams and pick one
  • All users with System User role — equivalent to --all-app-users; broad scope, confirm at gate

For pick-users flow: after the choice, print:

"Reply with comma-separated UPNs (e.g. rm1@contoso.com, rm2@contoso.com)"

Then read the next user message and parse.

Step 3 — Discover existing memberships

Telemetry checkpoint: discover_offline_profile_memberships

For idempotency:

# Existing user memberships for this profile
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "usermobileofflineprofilememberships?\$filter=_mobileofflineprofileid_value eq <profileId>&\$select=usermobileofflineprofilemembershipid,_systemuserid_value&\$expand=systemuserid_systemuser(\$select=domainname)"

# Existing team memberships for this profile
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "teammobileofflineprofilememberships?\$filter=_mobileofflineprofileid_value eq <profileId>&\$select=teammobileofflineprofilemembershipid,_teamid_value&\$expand=teamid_team(\$select=name)"

Build the set of already-bound UPNs and team names.

For each candidate user/team from Step 2, look up their systemuserid / teamid (skip if already in already-bound):

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "systemusers?\$filter=domainname eq '<upn>'&\$select=systemuserid,fullname,domainname&\$top=1"

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "teams?\$filter=name eq '<team-name>' and teamtype eq 0&\$select=teamid,name&\$top=1"

(teamtype eq 0 excludes Access Teams and Owner Teams — only Manage Teams get profile assignments.)

Construct three lists:

  • to_add — resolved IDs to POST
  • to_remove — resolved IDs to DELETE (from --unassign-* flags)
  • not_found — UPNs/team-names that didn't resolve (warn)
  • already_bound — skipped no-ops

Step 4 — Confirm diff (single gate)

Telemetry checkpoint: confirm_offline_profile_assignment_diff

AskUserQuestion:

Question header: Confirm membership changes

Question body:

Profile: <name> (<profileId>)

Will ADD:
  - User: rahul@contoso.com (Rahul Bansal)
  - User: charanma@... (Charan Mahankali)
  - Team: Field Service RMs (12 members)

Will REMOVE:
  (none)

Already bound (skipping):
  - User: admin@... (no-op)

Could not resolve:
  - someone@external.com — not in this env's system users

Proceed?

Options:

  • Proceed
  • Cancel

Step 5 — POST memberships

Telemetry checkpoint: assign_offline_profile_memberships

For each in to_add, POST sequentially (parallel POSTs occasionally return 429):

User membership:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> POST \
  "usermobileofflineprofilememberships" \
  --body '{
    "MobileOfflineProfileId@odata.bind": "/mobileofflineprofiles(<profileId>)",
    "SystemUserId@odata.bind": "/systemusers(<systemuserid>)"
  }' \
  --include-headers

Expected 204 with OData-EntityId → capture membership GUID.

Team membership:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> POST \
  "teammobileofflineprofilememberships" \
  --body '{
    "MobileOfflineProfileId@odata.bind": "/mobileofflineprofiles(<profileId>)",
    "TeamId@odata.bind": "/teams(<teamid>)"
  }' \
  --include-headers

For each in to_remove, DELETE:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> DELETE \
  "usermobileofflineprofilememberships(<membershipid>)"

⚠️ Duplicate handling: POSTing a membership that already exists returns 409 Conflict. The dataverse-request.js wrapper's looksLikeDuplicate rescue treats this as silent success (the Step 3 dedup should catch most cases first). Re-runs are safe.

Step 6 — Verify

Telemetry checkpoint: verify_offline_profile_memberships

Re-query memberships from Step 3 and assert the diff applied:

  • Every to_add now appears in the GET response
  • Every to_remove no longer appears

If the verification disagrees, return BLOCKED: membership writes did not commit and print the discrepancy.

Step 7 — Summary

Print:

✓ Membership updates applied.

  Profile      : <name>
  Total members: <N users + M teams>
  Added        : <list>
  Removed      : <list>
  Skipped      : <list> (already bound)

Users will receive the profile on their next mobile app sign-in. Existing
sessions need to sign out + sign in to trigger the profile pull.

Update memory-bank.md ## Offline profile block:

membership:
  users: [rahul@..., charanma@...]
  teams: [Field Service RMs]
  lastAssignedAt: 2026-05-19T...

Status code (final line)

  • DONE — every requested add/remove applied; verify confirmed
  • DONE_WITH_CONCERNS: <list> — some UPNs/teams could not be resolved, or --all-app-users matched 0 users (env may not have the role granted yet)
  • NEEDS_CONTEXT: <missing> — couldn't determine profileId (no offline-profile.json, no --profile flags, no profiles in env)
  • BLOCKED: <reason> — auth failure, profile not found in env, or verification disagreement

Failure recovery

Memberships are individually committed (no transaction). If Step 5 fails mid-loop:

  • Partially-added memberships remain (visible in env)
  • Re-running with the same arguments is idempotent (Step 3 dedup catches what's already bound)
  • Use --unassign-* to undo specific bindings if needed

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