docs-impact-localizer

bởi microsoft

Sử dụng kỹ năng này để dịch phán quyết tại chỗ của bộ phân loại thành một kế hoạch làm việc chính xác theo từng trang cho bảng docs-sync. Kích hoạt sau khi…

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

docs-impact-localizer

Single responsibility: given a list of candidate pages from the classifier, produce a per-page task brief the docs-sync panel can fan out against.

You are NOT the verdict-maker (classifier owns that). You are NOT the writer (doc-writer owns that). You are the work planner.

When to invoke

The docs-sync orchestrator invokes you ONLY when the classifier returned verdict: in_place. For no_change you don't run. For structural the architect runs first; you may run after, scoped to existing pages that need amendment.

Inputs

  • scope_pages[] from the classifier
  • The PR diff (gh pr diff $PR)
  • .apm/docs-index.yml (per-page metadata)
  • Optional: the structural architect's TOC delta (if you run after the architect on a structural verdict)

Step 1: load page contents

For each path in scope_pages[], read the file. Pages are typically 3-10 KB; total budget for this step is bounded by the candidate count (the classifier should have kept it to <= 6).

Step 2: narrow scope inside each page

For each page, identify the SPECIFIC section(s) that need to change:

  • Read the page's H2/H3 structure
  • For each diff symbol from the classifier output, find the section most directly documenting it
  • Capture line ranges: lines 120-145 not the whole page

The output is a sections_to_edit[] per page, where each entry is:

page: docs/src/content/docs/consumer/install.md
sections_to_edit:
  - section: "## From Git"
    line_range: [120, 145]
    diff_symbol: "--no-cache flag"
    edit_kind: add | modify | remove
    rationale: "the new --no-cache flag is documented nowhere; section already lists other flags so this is the natural home"

Step 3: detect cross-page conflicts

If two pages document the same symbol and the diff changes the symbol's behaviour, BOTH pages need an edit AND they must stay consistent. Flag this in the brief so the CDO synthesizer knows to cross-check coherence between the two redrafts:

cross_page_constraint:
  pages: [path1, path2]
  shared_symbol: "apm install --target"
  consistency_required: "both pages must reflect the same default value"

Step 4: emit the per-page task brief

Return JSON with this shape (one entry per page in scope_pages[]):

{
  "tasks": [
    {
      "page": "docs/src/content/docs/consumer/install.md",
      "persona_owner": "consumer",
      "promise": 1,
      "sections_to_edit": [
        {
          "section": "## From Git",
          "line_range": [120, 145],
          "diff_symbol": "--no-cache flag",
          "edit_kind": "add",
          "rationale": "..."
        }
      ],
      "verify_claims": [
        {"claim": "the flag is named --no-cache", "verify_with": "apm install --help"},
        {"claim": "the flag is documented in click.option decorator", "verify_with": "grep -n no-cache src/apm_cli/commands/install.py"}
      ]
    }
  ],
  "cross_page_constraints": [
    {"pages": [...], "shared_symbol": "...", "consistency_required": "..."}
  ],
  "estimated_panel_calls": 8
}

The verify_claims[] per page is consumed by the python-architect panelist -- it tells the verifier WHICH claims need a S7 tool-call check (run apm install --help, grep the source) rather than prose-trusting.

Output contract

Return a SINGLE JSON document matching the schema in Step 4 as the final message of your task. No prose around the JSON.

Anti-patterns

  • Selecting whole pages when one section suffices (inflates context per panelist).
  • Skipping verify_claims[] -- that's the S7 tool-bridge hook; the verifier needs it.
  • Inventing pages not in scope_pages[] -- that's the classifier's job, not yours. If you think the classifier missed a page, return an extra field localizer_concern instead of expanding scope unilaterally.

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