release-note-generation

bởi microsoft

Bộ công cụ để tạo ghi chú phát hành PowerToys từ các PR trong milestone GitHub hoặc phạm vi commit. Sử dụng khi được yêu cầu tạo ghi chú phát hành, tóm tắt các PR trong milestone,…

npx skills add https://github.com/microsoft/powertoys --skill release-note-generation

Release Note Generation Skill

Generate professional PowerToys release notes by collecting merged PRs, summarizing each PR with the local CLI agent, grouping by label, and producing user-facing summaries. Stable and preview releases share the same PR metadata, attribution, grouping, and formatting rules.

Output Directory

All generated artifacts are placed under Generated Files/ReleaseNotes/ at the repository root (gitignored).

Generated Files/ReleaseNotes/
├── milestone_prs.json           # Raw PR data from GitHub
├── sorted_prs.csv               # Sorted PR list with Copilot summaries
├── prs_with_milestone.csv       # Milestone assignment tracking
├── grouped_csv/                 # PRs grouped by label (one CSV per label)
├── grouped_md/                  # Generated markdown summaries per label
└── v{VERSION}-release-notes.md  # Final consolidated release notes

Preview-release runs use an isolated subdirectory:

Generated Files/ReleaseNotes/preview-<buildId>/
├── release-context.json
├── delta-commits.json
├── delta-prs.json
├── removed-prs.json
├── unattributed-commits.json
├── MemberList.md
├── milestone_prs.json
├── sorted_prs.csv
├── release-notes.md
├── hashes.md
├── release-manifest.json        # Local audit artifact; never uploaded
├── assets-manifest.json         # Local asset inventory; never uploaded
└── final-review.md

When to Use This Skill

  • Generate release notes for a milestone
  • Summarize PRs merged in a release
  • Generate per-PR review summaries locally for release-notes copy
  • Assign milestones to PRs missing them
  • Collect PRs between two commits/tags
  • Update README.md for a new version
  • Prepare GitHub release assets (download installers/symbols + compute hashes)
  • Prepare a complete draft preview release from an ADO build URL or build ID
  • Compare preview contents across main and stable branch transitions

Prerequisites

  • GitHub CLI (gh) installed and authenticated — The collection script uses gh pr view and gh api graphql to fetch PR metadata and co-author information. Run gh auth status to verify; if not logged in, run gh auth login first. See Step 1.0.0 for details.
  • MCP Server: github-mcp-server installed (used to fetch PR diffs/files for the local-agent review step)
  • For preview releases and prepare-release-assets.ps1: Azure CLI authenticated against the Microsoft tenant (az login) with the azure-devops extension; access to the microsoft/Dart ADO project

Required Variables

For a stable release, confirm {{ReleaseVersion}} with the user before starting. For a preview release, do not request a version: derive it from the candidate ADO build.

VariableDescriptionExample
{{ReleaseVersion}}Target release version0.98

Preview mode instead requires one ADO build URL or numeric build ID. It derives the version, source commit, branch, and previous release without asking the user.

Scenario routing

Read the scenario index, then follow only the selected scenario:

Workflow Overview

┌────────────────────────────────┐
│ 1.0 Verify gh auth + MemberList │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 1.1 Collect PRs (stable range) │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 1.2 Assign Milestones           │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 2.1–2.4 Label PRs (auto+human)  │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 3.1 Local-agent PR summaries    │
│ (writes CopilotSummary)         │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 3.2 (Optional) Refresh PR data  │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 3.3 Group by label              │
│ (grouped_csv)                   │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 4.1 Summarize (grouped_md)      │
└────────────────────────────────┘
              ↓
┌────────────────────────────────┐
│ 4.2 Final notes (v{VERSION}.md) │
└────────────────────────────────┘
StepActionDetails
1.0Verify prerequisitesgh auth status must pass; generate MemberList.md
1.1Collect PRsFrom previous release tag on stable branch → sorted_prs.csv
1.2Assign MilestonesEnsure all PRs have correct milestone
2.1–2.4Label PRsAuto-suggest + human label low-confidence
3.1–3.3Reviews & GroupingLocal agent summarizes each PR diff into CopilotSummary → (optional refresh) → group by label
4.1–4.2Summaries & FinalGenerate grouped summaries, then consolidate

Detailed workflow docs

Do not read all steps at once—only read the step you are executing.

Available Scripts

ScriptPurpose
dump-prs-since-commit.ps1Fetch PRs between commits/tags
group-prs-by-label.ps1Group PRs into CSVs
collect-or-apply-milestones.ps1Assign milestones
diff_prs.ps1Incremental PR diff
prepare-release-assets.ps1Download installers + symbols from an ADO build, compute SHA256, emit the "Installer Hashes" markdown table for the GitHub release page
get-release-build-metadata.ps1Resolve and validate the candidate build identity, version, channel, intent, and source commit
get-previous-published-release.ps1Select the latest published stable or preview release that predates the candidate queue time
get-preview-release-delta.ps1Calculate semantic added/removed PRs between exact release commits
collect-pr-metadata.ps1Normalize GitHub metadata for an explicit set of PR numbers
new-preview-release-manifest.ps1Create the auditable build, baseline, and semantic-delta release manifest
upsert-draft-preview-release.ps1Create or update a draft prerelease without exposing a publish operation
verify-draft-preview-release.ps1Verify draft flags, target commit, managed body, and uploaded assets

References

Conventions

  • Terminal usage: Disabled by default; only run scripts when user explicitly requests
  • Preview automation: An explicit request to prepare a preview release, or invocation by the Prepare Preview Release agent, authorizes the canonical preview scripts
  • Preview manifests: Keep release-manifest.json and assets-manifest.json in the local audit package; do not upload either file as a GitHub release asset
  • Preview note layout: Place the Installer Hashes section immediately after the title and short public introduction, before Highlights and all change sections
  • Batch generation: Generate ALL grouped_md files in one pass, then human reviews
  • PR order: Preserve order from sorted_prs.csv in all outputs
  • Label filtering: Keeps Product-*, Area-*, GitHub*, *Plugin, Issue-*

Troubleshooting

IssueSolution
gh command not foundInstall GitHub CLI and add to PATH
No PRs returnedVerify milestone title matches exactly
Empty CopilotSummary for many PRsRun Step 3.1 (local-agent summaries). Do not use mcp_github_request_copilot_review from a CLI/coding agent — the GitHub API rejects bot-initiated review requests, so the column will stay empty.
Many unlabeled PRsReturn to labeling step before grouping
prepare-release-assets.ps1 fails with "Failed to acquire ADO access token"Run az login and ensure you have access to the microsoft/Dart ADO project
Candidate has no release-metadata.jsonThe metadata resolver uses pipeline-log fallback; ambiguous or conflicting values stop the run
First preview after switching branches has unexpected changesReview removed-prs.json and unattributed-commits.json; see preview delta resolution

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