enable-tables-offline

bởi microsoft

Sử dụng khi người dùng cần bật các điều kiện tiên quyết theo bảng (Có thể đưa ngoại tuyến, Theo dõi thay đổi) trước khi một bảng Dataverse có thể được thêm vào Mobile Offline…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill enable-tables-offline

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

References:

Enable Tables Offline

Flip IsAvailableOffline=true AND ChangeTrackingEnabled=true on the EntityMetadata of one or more Dataverse tables, then publish customizations. This is the prerequisite shown in Image 4 of the maker portal ("Can be taken offline" + "Track changes") — without both, a table CANNOT be added to a Mobile Offline Profile.

Sequential (Dataverse metadata lock) and idempotent: re-running on an already-enabled table is a no-op.

Workflow

  1. Verify project & auth → 2. Resolve table list → 3. Inspect current state → Gate → 4. PUT EntityMetadata per table → 5. Publish → 6. Verify → 7. Summary

Step 1 — Verify project & auth

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

Capture the Environment URL from the resolver for <envUrl>. STOP if not authenticated.

Step 2 — Resolve table list

Tables to enable come from one of (in order):

SourceUsed when
$ARGUMENTSUser passed a comma- or space-separated list of logical names (e.g. /enable-tables-offline cr123_note,cr123_visit)
.datamodel-manifest.jsonDefault — read tables[].logicalName for every Dataverse-backed table in the app
AskUserQuestionOnly if both above are absent. Show the table list from src/generated/services/*Service.ts filenames and let the user pick.

If the resolved list is empty, STOP with: "No Dataverse tables found in this project. Run /add-dataverse first."

Step 3 — Inspect current state

Print before starting:

"→ Querying current IsAvailableOffline + ChangeTrackingEnabled for table(s)…"

For each table, in sequence:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "EntityDefinitions(LogicalName='<table>')?\$select=LogicalName,DisplayName,IsAvailableOffline,ChangeTrackingEnabled,IsCustomizable"

Build a status table:

| Table              | IsAvailableOffline | ChangeTrackingEnabled | IsCustomizable | Needs change? |
|--------------------|--------------------|-----------------------|----------------|---------------|
| cr123_note         | false              | false                 | true           | YES (both)    |
| cr123_visit        | true               | false                 | true           | YES (track)   |
| contact            | true               | true                  | true           | NO            |

Hard rule: if IsCustomizable.Value=false on any table, that table CANNOT be modified. Drop it from the change set and flag in DONE_WITH_CONCERNS — system-managed tables (most OOB) require an admin solution patch path the skill does not handle.

Gate — Approval before mutation

Enter plan mode with the status table from Step 3 plus the planned operation per table. Wait for user ExitPlanMode before proceeding.

Plan body:

The following EntityMetadata changes will be PUT in sequence:

cr123_note   → set IsAvailableOffline=true, ChangeTrackingEnabled=true
cr123_visit  → set ChangeTrackingEnabled=true (IsAvailableOffline already true)

After all updates, a single PublishAllXml request will commit the changes.

Tables already in the desired state are skipped (no API call).

If the user rejects, STOP. If they approve, proceed.

Step 4 — PUT EntityMetadata per table

Print before starting:

"→ Updating EntityMetadata for table(s) sequentially (Dataverse serializes metadata writes)…"

⚠️ Concurrency rule — do not violate. Metadata writes hold an exclusive lock per org. Issue one PUT, wait for 2xx, then the next. No batching, no parallel calls. Same rule as /add-dataverse Step 5.

For each table needing change (skip ones already in target state):

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/update-entity-offline-flags.js" <envUrl> \
  --table <table> \
  --offline true \
  --tracking true

The helper:

  • Re-reads EntityMetadata to pick up the current MetadataId + SchemaName (both required in the PUT body — Dataverse rejects PUT without them).
  • Sends MSCRM.MergeLabels: true so display labels are preserved (the alternative wipes labels — never use false).
  • Returns { "status": 200, "noop": true, ... } if the table is already in the target state (skip silently).
  • Returns { "status": 200, "skipped": "uncustomizable", ... } for tables whose IsCustomizable.Value=false (system-managed; you must surface as DONE_WITH_CONCERNS).
  • Returns { "status": 204, ... } on successful update.
  • Handles 401 token refresh and 429 back-off automatically.

If the helper returns status 403 PrivilegeCheckFailed: the user lacks "Customize System" privilege. Print the table name and which privilege is missing, then STOP.

If status 400 with ChangeTrackingEnabled cannot be disabled: ignore — that path only triggers when going from true to false, which we never do.

Print ✓ <table> after each 204; print ↷ <table> (already enabled) for no-ops; print ⚠ <table> (uncustomizable) for skips.

Step 5 — Publish customizations (targeted PublishXml, with PublishAllXml fallback)

Print before starting:

"→ Publishing customizations (targeted PublishXml on the entities just edited)…"

Use targeted PublishXml scoped to the entities that were actually modified — avoids the org-wide rate-limit storms (0x80071151 "concurrent PublishAll already running") observed on shared envs. Empirical 2026-05-25.

# Build the <entities> XML body from the list of tables modified in Step 4
node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> POST \
  "PublishXml" --body '{
    "ParameterXml": "<importexportxml><entities><entity>cr720_fcbflag</entity><entity>cr720_rolloutevent</entity></entities></importexportxml>"
  }'

Substitute <entity>...</entity> lines for every table the helper PUT'd flags on in Step 4. Tables that were no-ops or uncustomizable are omitted.

On 204: success — continue to Step 6.

On 429 / 0x80071151 ("concurrent publish already running"): back off automatically via dataverse-request.js's retry logic. If still failing after 4 retries, return DONE_WITH_CONCERNS: publish bottlenecked on shared env; metadata changes are committed but maker portal will not refresh until next publish. The downstream skill (/setup-offline-profile) can proceed — metadata-level writes are durable.

Fallback to PublishAllXml (only when the targeted call returns a non-rate-limit error like 0x80048d19 malformed body):

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> POST \
  "PublishAllXml" --body '{}'

Same timeout-but-success handling as /setup-offline-profile Step 8: if the client times out but a follow-up GET on the table's EntityMetadata shows the flags are set, treat as success.

Step 6 — Verify

Print before starting:

"→ Re-querying EntityMetadata to confirm flags are set…"

Re-run the Step 3 query for each modified table. Assert IsAvailableOffline=true and ChangeTrackingEnabled=true on every changed row. If any disagree, BLOCKED — something rejected the PUT silently (extremely unlikely; usually an indication of a managed-solution layer that's masking the unmanaged change).

Step 7 — Summary

Print:

✓ Offline prerequisites enabled on <N> table(s):
  - cr123_note    (IsAvailableOffline + ChangeTrackingEnabled set)
  - cr123_visit   (ChangeTrackingEnabled set; IsAvailableOffline already on)

Skipped (already enabled): contact

Next: run /setup-offline-profile to design the offline profile that uses these tables.

Update memory-bank.md under ## Offline profile with the timestamp and table list.

Status code

Final line of the skill's response is one of:

  • DONE — all requested tables now have both flags set
  • DONE_WITH_CONCERNS: <list> — some tables skipped (uncustomizable, publish warning, etc.)
  • NEEDS_CONTEXT: <missing> — couldn't resolve table list and user didn't provide
  • BLOCKED: <reason> — auth failure, privilege check failed, or post-PUT verification disagreed

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