feedback-learning

bởi microsoft

Phân loại và ghi lại phản hồi chỉnh sửa rõ ràng mà không biến kỹ năng hoặc hướng dẫn thành kho tri thức chỉ thêm vào.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill feedback-learning

Feedback learning

Use this skill when a user explicitly corrects an implementation or design approach, rejects a pattern, or asks the agent to learn from feedback, except when the user invokes the literal learn! trigger.

Literal learn! requests are governed exclusively by .github/instructions/learnings.instructions.md and are outside this skill's scope. Do not replace or reinterpret that instruction.

Goal

Preserve reusable knowledge in the smallest authoritative artifact. A correction is not automatically a permanent rule.

Workflow

  1. Identify the correction

    • What was wrong?
    • Why was it wrong?
    • What approach did the user prefer?
    • Which paths or subsystem does it affect?
  2. Search before writing

    • Check applicable instructions, skills, design documents, tests, and scoped learning files.
    • Update an existing rule instead of adding a duplicate.
  3. Classify the feedback

    Feedback kindDestination
    Task-specific preference or one-off adjustmentDo not persist
    Concrete behavior that must not regressRegression test
    Stable subsystem architecture or product invariantRelevant design/specification document
    Universal repository ruleApplicable instruction file
    Reusable but not yet mature or proven guidance.github/learnings/<area>.md
    Tool-driven workflowRelevant skill
  4. Generalize carefully

    • Preserve the principle, not the incident chronology.
    • Do not include temporary symbol names, line numbers, or implementation details unless they define the durable contract.
    • Do not turn a single rejected implementation into a universal prohibition without broader evidence.
  5. Record once

    • Design documents and tests are authoritative.
    • A learning inbox entry is temporary. When promoted, remove the inbox entry in the same change.
    • Never copy the same rule into a skill, instruction, and design document.
    • Before adding an inbox entry, compact the target file using the maintenance rules below.
  6. Validate

    • Confirm the destination applies to the affected path.
    • Check links and remove superseded or contradictory guidance.

Learning inbox format

Create or update .github/learnings/<area>.md using:

# Area learning inbox

Last reviewed: YYYY-MM-DD

## Short topic

- **Scope:** `affected/path/**`
- **Learning:** Generalized guidance in one or two sentences.
- **Evidence:** Why this is reusable beyond the current task.
- **Disposition:** Candidate for `<design document, instruction, skill, or test>`.

Keep entries concise. Each area inbox is limited to ten topics and 8 KB. If a new entry would exceed either limit, promote, merge, or remove existing entries before deciding whether the new feedback deserves persistence.

Reading learnings

Do not inject learning inboxes into every task. Search the relevant file's headings and Scope fields first, then read only matching entries. Learning inboxes supplement source code, tests, and design documents; they are not a prerequisite for unrelated work and are not authoritative over them.

Compaction and garbage collection

Compact an inbox before every write. Also perform a full review when an inbox is at either limit or its Last reviewed date is more than 90 days old when read. During review:

  • promote stable architectural guidance into the owning specification;
  • encode concrete behavior in tests;
  • merge overlapping entries into one general principle;
  • remove obsolete, contradicted, already-promoted, or weakly supported entries;
  • update Last reviewed after checking every retained entry against the current source and authoritative documentation.

An inbox may shrink to zero entries. Do not retain a learning merely because it might be useful someday.

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