docs-impact-classifier

bởi microsoft

Sử dụng kỹ năng này để phân loại tác động tài liệu của một diff yêu cầu kéo, trả về một trong ba phán quyết -- không thay đổi, chỉnh sửa tại chỗ, hoặc thay đổi cấu trúc…

npx skills add https://github.com/microsoft/apm --skill docs-impact-classifier

docs-impact-classifier

Single responsibility: given a PR diff and the .apm/docs-index.yml corpus map, emit ONE classification verdict.

This skill is the cost gate for the entire docs-sync system. ~70% of PRs should exit at verdict no_change with zero panel spawn.

Architecture

This is a 3-layer funnel inside a single skill invocation:

  • L0 deterministic path gate -- pure file-path matching, no LLM.
  • L1 symbol extraction + corpus grep -- pure text processing, no LLM.
  • L2 LLM classifier -- bounded ~8 KB context envelope, 1 call.

The skill returns the verdict from the earliest layer that can decide.

Step 1: L0 deterministic path gate (no LLM)

Read .apm/docs-index.yml to load no_impact_paths[] and user_surface_paths[]. Get the changed file list from the PR diff (gh pr diff --name-only).

if every changed file matches no_impact_paths AND none match user_surface_paths:
    return {verdict: "no_change", confidence: "high", source: "L0", scope_pages: []}

This handles:

  • Test-only PRs (tests/**)
  • CI workflow PRs (.github/workflows/**)
  • Doc-only PRs (docs/**) -- out of scope, docs-sync doesn't review docs PRs
  • Primitive-only PRs (.apm/**)
  • Script and meta PRs

Expected hit rate: ~70% of PRs short-circuit here.

Step 2: L1 symbol extraction + corpus grep (no LLM)

If L0 did not exit, extract user-observable symbols from the diff:

  • CLI command names -- grep diff for ^@click.command, ^@cli.command, or any apm <verb> mention in added/removed lines.
  • Flag names -- grep diff for ^@click.option, --[a-z-]+ patterns.
  • Public API symbols -- added/removed def <name> in src/apm_cli/__init__.py or src/apm_cli/api/**.
  • Schema keys -- added/removed keys in apm.yml, apm.lock.yaml, apm-policy.yml parsers.
  • Error strings -- added/removed string literals in user-facing error paths (look for _rich_error, click.echo, raise ... Error().

For each extracted symbol, consult .apm/docs-index.yml#symbol_index to find the documented pages. Collect all hits into candidate_pages[].

Also grep -rn <symbol> docs/src/content/docs/ for symbols NOT in the index (catches drift between index and corpus).

Step 3: L2 LLM verdict (1 call, bounded context)

If L1 found zero candidate pages AND zero schema/CLI/flag changes: return {verdict: "no_change", confidence: "medium", source: "L1", scope_pages: []}.

Otherwise, invoke the doc-analyser persona with EXACTLY this context envelope (must fit in ~8 KB tokens):

  • PR title + body (first 500 chars)
  • Diff stats (gh pr diff --stat output)
  • .apm/docs-index.yml (the whole file; it's ~8 KB seeded, may grow)
  • L1 candidate pages with +/-5 lines of context per hit
  • Path-classification summary from L0
  • pr_doc_diff_paths[]: the list of paths under docs/src/content/docs/** that the PR itself already modifies (drives the in_place_resolved downgrade rule in "In-place-resolved detection" below).

Ask doc-analyser to return JSON matching this schema:

{
  "verdict": "no_change" | "in_place_resolved" | "in_place" | "structural",
  "confidence": "low" | "medium" | "high",
  "scope_pages": ["docs/src/content/docs/..."],
  "structural_proposal": {
    "new_pages": [{"slug": "...", "rationale": "..."}],
    "moved_pages": [{"from": "...", "to": "..."}],
    "toc_changes": "<one-paragraph>"
  },
  "reasoning": "<one-paragraph: what surface changed, what docs are affected, why this verdict>"
}

structural_proposal is populated only when verdict is structural. scope_pages is populated for in_place and structural verdicts.

Verdict semantics

VerdictMeaningPanel sizeCost
no_changeNo user-observable surface changed0 panel spawns~0-1 LLM call
in_place_resolvedDoc impact existed, but the PR's OWN diff already patches every page in scope_pages -- author already did the work0 panel spawns; skill emits NO advisory~1 LLM call
in_placeOne to a few pages need a paragraph or section update; no new pages, no TOC changeN candidate pages x (doc-writer + python-architect) + editorial-owner + growth-hacker + CDO~6-12 LLM calls
structuralA new page is needed, OR an existing page should be split/merged, OR the TOC needs to change to fit a new conceptarchitect first (TOC delta), then in-place panel for affected pages~10-15 LLM calls

In-place-resolved detection (false-alarm killer)

BEFORE returning in_place, intersect your scope_pages[] with the list of files the PR itself touches under docs/** (provided to you by the orchestrator under pr_doc_diff_paths[]). If EVERY scope page already appears in pr_doc_diff_paths, downgrade to in_place_resolved and emit reasoning of the form "Author already patched ". This is the well-behaved-author path; the skill stays silent.

If only SOME scope pages are pre-patched, keep in_place and list the REMAINING (unpatched) pages in scope_pages[]. Note the pre-patched ones in reasoning for transparency.

Rename / breaking-change heuristic (PR 1244 class)

When the L1 layer reports an ADDED public symbol that matches an EXISTING public symbol's name in the corpus (e.g. PR adds apm update but apm update already appears in 9 docs pages with different semantics), this is a RENAME or BREAKING SEMANTIC CHANGE. Bias toward structural (not in_place):

  • the existing page describing the OLD semantics may need to SPLIT into two pages (old verb under new name + new verb keeping old name)
  • the TOC may need a NEW reference page for the renamed verb
  • every passing mention in the corpus needs verification

Do NOT collapse a rename into in_place just because the affected pages already exist. The shape of the work is structural even when no new page is strictly required.

Anti-patterns (verdict shape errors)

  • Returning in_place with empty scope_pages -- invalid; orchestrator will reject.
  • Returning structural without structural_proposal -- invalid.
  • Returning in_place when EVERY scope page is in pr_doc_diff_paths -- should be in_place_resolved.
  • Inflating structural to seem thorough -- the CDO will catch this. Return the minimal true verdict.
  • Missing the rename heuristic above and emitting in_place for a verb-swap PR.
  • Reading the corpus (the .md files themselves) at L2 -- context budget breach. You read the index, not the corpus.

Output contract

Return a SINGLE JSON document matching the schema in Step 3 as the final message of your task. No prose around the JSON. The orchestrator parses your last message.

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