preview-offline-scope

bởi microsoft

Sử dụng khi người dùng muốn ước tính kích thước tải xuống + chi phí tần suất đồng bộ của một hồ sơ ngoại tuyến TRƯỚC KHI đẩy đến người dùng. Chỉ đọc. Bao gồm…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill preview-offline-scope

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

Preview Offline Scope

Read-only diagnostic. Tells you "if you pushed this profile to users right now, here's what their devices would download and how often it would re-sync." No mutations.

Useful before:

  • /setup-offline-profile for a final sanity check
  • /assign-offline-profile (so users don't get surprised by data caps)
  • /edit-offline-profile to gauge impact of a column-list change

Workflow

  1. Verify project + locate profile → 2. Run verify (drift check) → 3. Per-table row counts → 4. Cache-size estimate → 5. Report

Step 1 — Verify project + locate profile

Same as /edit-offline-profile Step 1. Read profileId from offline-profile.json or $ARGUMENTS --profile-id. Do not read profile metadata from power.config.json; it is owned by npx power-apps init.

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

Step 2 — Run verify

Telemetry checkpoint: verify_offline_profile_snapshot

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/verify-offline-profile.js" <envUrl> \
  --project-root "$(pwd)"

If status: drift, surface the drift list verbatim. The estimate that follows is still meaningful but flag that the live profile diverges from offline-profile.json — recommend re-running /setup-offline-profile or /edit-offline-profile to reconcile.

Step 3 — Per-table row counts (with scope-applied filter)

Telemetry checkpoint: count_offline_profile_rows

For each table in the profile, run a count query that applies the same filter the runtime would use:

recorddistributioncriteriarecordsownedby* flagEffective filter
1 (All records)n/a?$count=true&$top=0 (whole table)
2 + merecordsownedbyme=true?$count=true&$top=0&$filter=_ownerid_value eq <current-user-id>
2 + teamrecordsownedbymyteam=trueApprox: _ownerid_value in (current user's team-owned IDs); for estimate, use team count from teamroles_association
2 + burecordsownedbymybusinessunit=true?$count=true&$top=0&$filter=_owningbusinessunit_value eq <current-bu-id>
0 (Related only)n/aCan't estimate independently — depends on parents. Report ~depends on parent counts.

For current-user/current-BU filters, resolve identity only inside this skill by calling Dataverse WhoAmI through scripts/dataverse-request.js against the resolved <envUrl>. If that call fails, report the affected scope as unknown — current user/BU unavailable instead of blocking the whole preview. Do not expect scripts/resolve-environment.js or auth.config.json.environment to provide UserId / BusinessUnitId.

For each table:

node "${PLUGIN_ROOT}/scripts/dataverse-request.js" <envUrl> GET \
  "<entitysetname>?\$count=true&\$top=0&<scope-filter>"

Cap at 5000 (Dataverse non-aggregate count cap). When the result is exactly 5000, prefix with ≥ in the report.

Step 4 — Cache-size estimate

Telemetry checkpoint: estimate_offline_cache_size

Rough byte-per-row heuristics (configurable; replace with measured values once we have a real sync benchmark):

Column typeBytes
Uniqueidentifier40
String (avg 80 chars)100
Integer / Decimal12
DateTime28
Boolean / State / Status4
Picklist (option value only)8
Memo (avg 500 chars)600
Lookup (FK only)40
Image (URL + thumbnail metadata only — see note below for full-image bytes)200
File (URL + name metadata)200

For each table, compute: estimatedBytesPerRow = sum(bytesForEach column in selectedcolumns). Then tableTotalBytes = rows × estimatedBytesPerRow.

Per-table sync overhead: each syncintervalinminutes interval triggers a delta query → assume ~20% of total rows touched on a typical day. dailyTransferBytes = (totalBytes × 0.20 × intervalsPerDay).

Step 5 — Report

═════════════════════════════════════════════════════════════
  Offline Scope Preview — <profileName>
═════════════════════════════════════════════════════════════

Drift status: ok | drift (see verify output)

Per-table breakdown:

| Table              | Scope          | Rows     | Cols | Est. bytes | Sync (min) |
|--------------------|----------------|----------|------|------------|------------|
| chnl_region        | All records    | 12       | 7    | 4 KB       | 60         |
| chnl_product       | All records    | 312      | 13   | 280 KB     | 60         |
| chnl_rmprofile     | Org+me         | 1        | 10   | 1 KB       | 10         |
| chnl_store         | Org+me         | 84       | 17   | 112 KB     | 10         |
| chnl_storevisit    | Org+me         | 412      | 13   | 220 KB     | 5          |
| chnl_order         | Org+me         | 156      | 14   | 95 KB      | 10         |
| chnl_orderline     | Related only   | ~depends | 11   | ~150 KB    | 10         |

Total initial download : ~860 KB (5000-rows cap not hit)
Daily transfer estimate: ~12 MB / device / day (assuming 20% delta rate)

Sync intervals per day:
  chnl_storevisit (5 min)  → 288 syncs/day  ⚠ high
  chnl_store      (10 min) → 144 syncs/day
  chnl_order      (10 min) → 144 syncs/day
  chnl_rmprofile  (10 min) → 144 syncs/day
  chnl_region     (60 min) → 24  syncs/day
  chnl_product    (60 min) → 24  syncs/day

Concerns:
  - chnl_storevisit at 5 min could exceed mobile data caps in low-signal areas
    (battery drain too). Consider 10 min unless 5 min is mission-critical.

Image / File bytes NOT counted by these heuristics. The metadata (URL +
thumbnail size) IS counted at 200 bytes/row, but the JPEG/file payload
itself transfers separately at runtime sync time. To estimate image
storage, multiply expected non-empty image rows × average JPEG size
(typically 10–500 KB per thumbnail).

Status code (final line)

  • DONE — estimate produced, no concerns
  • DONE_WITH_CONCERNS: <list> — estimate produced but flagged items (high sync rates, near-cap row counts, drift detected, etc.)
  • NEEDS_CONTEXT: <missing> — no profile to estimate against
  • BLOCKED: <reason> — auth or query failures

Notes

This skill is intentionally estimate-grade, not precise. The byte heuristics are rule-of-thumb; real cache size depends on Dataverse's storage layout + JSON serialization + per-device cache compression. The numbers are useful for comparative decisions (one scope vs another, one column list vs another), not for absolute capacity planning.

For precise figures, the only source of truth is the runtime sync log itself — only available once the app is deployed and an RM has signed in.

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