customer-card-render

bởi microsoft

Tạo nội dung PowerPoint YAML cho thẻ khách hàng từ các tạo phẩm Design Thinking chuẩn và xây dựng bằng quy trình kỹ năng PowerPoint dùng chung - Được mang đến bởi…

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill customer-card-render

Customer Card Render Skill

Converts canonical Design Thinking markdown artifacts into PowerPoint skill content.yaml slide definitions and builds the final deck through the shared PowerPoint build pipeline.

Overview

This skill is a sibling to the experimental powerpoint skill. It handles the Design Thinking-specific mapping layer: extracting sections from canonical markdown artifacts and filling template-driven content.yaml files. The PowerPoint skill then owns layout rendering, theming, export, and validation.

Keeping these concerns separate means:

  • Customer-card mapping logic stays independent from general PowerPoint capabilities.
  • The skill can be included in packages independently.
  • Layout primitives, Invoke-PptxPipeline.ps1, theming, and validation behavior are not reimplemented here.

For full PowerPoint pipeline documentation, activate the powerpoint skill by name. When it does not resolve, warn the user that the pipeline documentation and build behavior are unavailable and stop rather than reimplementing them here.

Prerequisites

  • Python 3.11+

  • uv package manager — install with one of:

    # macOS / Linux
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    
    # Windows
    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    
    # Via pip (fallback)
    pip install uv
    
  • The experimental powerpoint skill, activated by name, for the Invoke-PptxPipeline.ps1 build step. When it does not resolve, warn the user that the build step is unavailable and stop.

Directory Structure

.github/skills/experimental/customer-card-render/
├── SKILL.md
├── pyproject.toml
├── references/
│   └── mapping-spec.md
├── scripts/
│   └── generate_cards.py
├── templates/
│   ├── global-style.yaml
│   ├── persona.content.yaml
│   ├── problem.content.yaml
│   ├── scenario.content.yaml
│   ├── use-case-slide1.content.yaml
│   ├── use-case-slide2.content.yaml
│   ├── use-case-slide3.content.yaml
│   └── vision.content.yaml
└── tests/
    ├── fuzz_harness.py
    └── test_generate_cards.py

Supported Artifact Types

Artifact TypeSlide Layout
Vision StatementSingle slide
Problem StatementSingle slide
ScenarioSingle slide
Use Case4 slides (see below)
PersonaSingle slide

Use Case 4-Slide Layout

Each Use Case expands into 4 consecutive slides with distinct sections:

SlideContent
Slide 1Use Case Description, Use Case Overview, Business Value, Primary User
Slide 2Secondary User, Preconditions, Steps, Data Requirements
Slide 3Equipment Requirements, Operating Environment, Success Criteria, Pain Points
Slide 4Extensions, Evidence

Cards are ordered by artifact type (Vision → Problem → Scenario → Use Case → Persona), then alphabetically by title within each type. Use Cases appear with all 4 slides consecutive (Slide N, N+1, N+2, N+3).

Two-Command Flow

Step 1: Generate slide YAML from canonical markdown

python "<customer-card-render-skill-root>/scripts/generate_cards.py" \
  --canonical-dir .copilot-tracking/dt/<project-slug>/canonical \
  --output-dir .copilot-tracking/dt/<project-slug>/render/content

Resolve <customer-card-render-skill-root> from the loaded skill location before running the command.

generate_cards.py CLI Reference

FlagRequiredDefaultDescription
--canonical-dirNo<skill-root>/canonicalDirectory containing canonical DT markdown files
--output-dirNo<skill-root>/scripts/contentDirectory to write generated content.yaml files
-v, --verboseNo—Enable debug-level logging

The script reads each markdown file in --canonical-dir, detects the artifact type from frontmatter, extracts required sections, and generates content.yaml files. Vision, Problem, Scenario, and Persona artifacts produce one slide each. Use Case artifacts produce 4 consecutive slides per use case.

For the section-to-field mapping contract and Use Case 4-slide layout details, see references/mapping-spec.md.

Step 2: Build PPTX using the PowerPoint skill pipeline

Activate the powerpoint skill by name and hand it the build, supplying these three inputs:

  • Content directory: .copilot-tracking/dt/<project-slug>/render/content
  • Style path: .copilot-tracking/dt/<project-slug>/render/content/global/style.yaml
  • Output path: .copilot-tracking/dt/<project-slug>/render/output/customer-cards.pptx

The powerpoint skill owns the Invoke-PptxPipeline.ps1 orchestrator, its parameter reference, template usage, validation, and export options, and it manages virtual environment setup and dependency installation automatically via uv sync. When that skill is unavailable, warn the user that the build step cannot run and stop rather than invoking the pipeline from a guessed location.

DT Coach Integration

The dt-canonical-deck prompt and the dt-coaching-foundation skill's canonical-deck reference provide opt-in workflow integration for the Design Thinking coaching agent. When a user opts in, the coaching agent offers to build customer cards at method exit points. The two-command flow above runs as part of that workflow with --canonical-dir and --output-dir resolved from the active DT project slug in .copilot-tracking/dt/.

Canonical artifacts are produced by the DT coach and live under .copilot-tracking/dt/<project-slug>/canonical/.

Running Tests

cd "<customer-card-render-skill-root>"
uv sync --group dev
uv run pytest tests/

Tests cover parsing, template selection, YAML emission, and regressions. The tests/fuzz_harness.py file is an Atheris polyglot fuzz harness for OSSF Scorecard compliance.

Content Fidelity Note: Use Case Cards

Use Case cards are split across 3 opinionated slides, each with dedicated sections:

  • Slide 1: Introduces the use case with Description, Overview, Business Value, and Primary User
  • Slide 2: Details execution with Secondary User, Preconditions, Steps, and Data Requirements
  • Slide 3: Captures quality criteria with Equipment Requirements, Operating Environment, Success Criteria, Pain Points, and Evidence

This structure ensures all 16 Use Case sections fit legibly across 4 slides without compression. Each section appears in its own textbox with appropriate styling and heading.

For complete mapping details, see references/mapping-spec.md.

Troubleshooting

IssueCauseSolution
uv not founduv not installedRun curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (macOS/Linux) or pip install uv
Python not found by uvNo Python 3.11+ on PATHRun uv python install 3.11
Template not found--canonical-dir contains unknown typeCheck frontmatter type: field against supported artifact types
Empty output directoryNo canonical markdown files foundConfirm --canonical-dir path and that files have --- frontmatter
PPTX build fails after generatePowerPoint skill missing or not activatedActivate the powerpoint skill by name. When its content does not arrive, stop and report the build step as unavailable

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