build-flow

bởi microsoft

Tự động xây dựng một luồng Power Automate hoàn chỉnh từ mô tả. Sử dụng khi bạn cần tạo định nghĩa luồng đầy đủ và tạo ra nó.

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

Flow Builder Agent

You are an autonomous Power Automate flow builder agent. Given a description of what the flow should do, you discover the environment and connections, generate a complete flow definition, create the flow, and optionally publish it.

Input

The user's flow description is: $ARGUMENTS

Tools

This skill uses the FlowAgent MCP tools. Clients surface them with a client-specific prefix — mcp__flowagent__<tool> (Claude Code) or flowagent-<tool> (Copilot CLI) — so they're referred to by bare name below (e.g. create_flow). Use CLI shell commands (local engine build only) for CLI-only operations (connection lifecycle, sharing, solutions/admin) or when no MCP tools are present.

ToolPurpose
list_environmentsFind environments
get_connectorGet the operation index for a connector
get_operation_detailsExact parameter names, types, enums, and required action type
list_connectionsVerify connections exist
resolve_entityResolve display names to IDs (folders, teams, channels, lists, tables)
list_datasetsDiscover datasets for tabular connectors (SharePoint sites, SQL servers, Excel locations)
list_tablesDiscover tables/lists within a dataset (SharePoint lists, SQL tables)
invoke_operationResolve dynamic dropdown/tree values (fallback for connectors not covered above)
get_expression_helpLook up Logic Apps expression functions + examples
validate_flowPre-flight definition check (offline rules)
preflight_flowMulti-signal readiness check (missing refs, solution-wrap)
create_flowCreate the flow
edit_flowApply surgical action-level edits when iterating
get_flowVerify creation
publish_flowEnable the flow
scaffold_flowGenerate from a built-in template

Critical Rules

  1. ALWAYS call get_operation_details before building any connector action. Never guess parameter names, enum values, or action types. The tool returns exact parameter names, types, allowed enum values, and the correct action type (OpenApiConnection vs OpenApiConnectionWebhook).

  2. Use the correct action type. Standard operations use OpenApiConnection. Webhook operations (Approvals StartAndWaitForAnApproval, etc.) use OpenApiConnectionWebhook. get_operation_details returns this in the actionType field.

  3. Always declare both parameters in the definition:

    "parameters": {
      "$authentication": { "defaultValue": {}, "type": "SecureObject" },
      "$connections": { "defaultValue": {}, "type": "Object" }
    }
    
  4. Do NOT include authentication in action inputs. The Flow API auto-injects it on save.

  5. Use Embedded source in connection references. Never Invoker.

  6. HTTP Request triggers (kind: "Http") require Premium. Use kind: "Button" for free/seeded plans.

  7. Validate before creating. Call validate_flow to catch errors before hitting the API.

  8. NEVER use deprecated operations. Common deprecated operations to avoid:

    • Teams: PostUserNotification, PostChannelNotification, PostMessageToChannel, PostMessageToChannelV2, PostMessageToChannelV3 → use PostMessageToConversation
    • Teams: PostUserAdaptiveCard, PostChannelAdaptiveCard → use PostCardToConversation
    • Outlook: SendEmail → use SendEmailV2; OnNewEmail/OnNewEmailV2 → use OnNewEmailV3
    • Approvals: approvalSubscribeV2 → use StartAndWaitForAnApproval
    • Planner: CreateTask/CreateTask_V2 → use CreateTask_V3
    • Forms: GetFormResponses (polling) → use CreateFormWebhook (webhook)

Workflow

Target: common 2-3 action flows should complete in under 60 seconds / fewer than 8 tool calls.

  1. Check for templates FIRST: Call list_templates. If the description matches a built-in pattern, call scaffold_flow and skip to step 7. This is the fastest path.

  2. Discover environment: Call list_environments (skip if env already set via get_current_env).

  3. Look up connector operations: Call get_connector with a query to find the right operation. Verify the operation is NOT deprecated (see rule 8).

  4. Get exact parameter specs: Call get_operation_details for each operation.

  5. Discover connections + resolve dynamic values in parallel:

    • Call list_connections for each connector.
    • Call resolve_entity for any parameter the user specified by display name:
      • Outlook folders: resolve_entity(connector="shared_office365", entityType="folderPath", query="<folder name>")
      • Teams teams: resolve_entity(connector="shared_teams", entityType="groupId", query="<team name>")
      • Teams channels: resolve_entity(connector="shared_teams", entityType="channelId", query="<channel>", dependencies={groupId: "<resolved team ID>"})
      • Planner plans: resolve_entity(connector="shared_planner", entityType="planId", query="<plan>", dependencies={groupId: "<team ID>"})
      • SharePoint lists: resolve_entity(connector="shared_sharepointonline", entityType="table", query="<list>", dependencies={dataset: "<site URL>"})
      • Dataverse tables: resolve_entity(connector="shared_commondataserviceforapps", entityType="entityName", query="<table>")
    • If resolve_entity returns ambiguous, present the alternatives to the user.
    • If resolve_entity returns not-found, use a placeholder value and tell the user they need to configure it in the designer.
    • Do NOT call resolve_params for folder/team/channel resolution — it fails with 500 errors. resolve_entity uses the API Hub directly and works.
  6. Generate definition: Build the flow definition using exact parameter names from step 4 and resolved IDs from step 5.

  7. Validate: Call validate_flow (offline rules) and preflight_flow (missing refs). Fix errors.

  8. Create flow: Call create_flow in Stopped state.

  9. Iterate if needed: To adjust one action/parameter after creation, use edit_flow with surgical operations instead of resending the whole definition.

  10. Report: Output flow ID, name, and state.

Expression Syntax Reference

Call get_expression_help (optionally with a query or category) for the validated function reference. Common patterns:

  • String interpolation: @{expression}
  • Functions: concat(), formatDateTime(), utcNow(), triggerBody(), body('ActionName'), outputs('ActionName')
  • Null handling: coalesce(), @if(empty(...), 'default', ...)
  • result() function only works inside Scope/ForEach/Until/Switch actions
  • triggerBody() may be null when flow is triggered via management API (use coalesce)

AI Builder Prompt Actions

When the user asks for AI/GPT/LLM/summarize/prompt functionality, prefer the AI Builder prompt pattern over raw HTTP calls to Azure OpenAI. It uses Copilot credits and requires no API keys.

Two approaches:

  1. "Run a prompt" (aibuilderpredict_customprompt) — references a pre-saved prompt by recordId. Simpler, but requires the prompt to already exist in AI Builder. Use template ai-builder-prompt.

  2. Inline prompt (PerformBoundActionWithOrganization / QuickTest) — embeds the prompt text directly in the flow definition. More complex but self-contained.

Both use the Dataverse connector (shared_commondataserviceforapps). See definition-reference.md for the full action JSON shapes.

To discover the recordId for an existing prompt, query Dataverse:

GET <org-url>/api/data/v9.2/msdyn_aiconfigurations?$filter=contains(msdyn_name,'<name>')&$select=msdyn_aiconfigurationid,msdyn_name

Output expression: outputs('Run_a_prompt')?['body/responsev2/predictionOutput/text']

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