skill-creator

bởi microsoft

Siêu kỹ năng để tạo ra các kỹ năng chẩn đoán DLM mới. Sử dụng kỹ năng này khi bạn cần soạn một hướng dẫn khắc phục sự cố mới (SKILL.md + các tệp tham chiếu) tuân theo…

npx skills add https://github.com/microsoft/purview-dlm-mcp --skill skill-creator

Skill Creator

Create new diagnostic skills for the DLM Diagnostics MCP server. Each skill is a self-contained directory with a SKILL.md and supporting reference files.

Prerequisites

  • Familiarity with the existing skill structure (see .github/skills/dlm-diagnostics/ as the canonical example).
  • Knowledge of the PowerShell cmdlet allowlist in src/powershell/allowlist.ts.
  • Understanding of the project's read-only safety model.

Safety Rules

  1. Only reference read-only cmdlets — allowed verb prefixes: Get-*, Test-*, Export-*.
  2. Never include mutating commands in diagnostic stepsSet-*, New-*, Remove-*, Enable-*, Start-*, Invoke-* must only appear in the "Recommended Actions" output section, clearly marked as manual-review-only.
  3. All cmdlets used in the skill must exist in src/powershell/allowlist.ts — if a new Get-* cmdlet is needed, add it to the allowlist as a separate change.
  4. No credentials or secrets — never embed tokens, passwords, or connection strings in skill files.

SKILL.md Template

Every skill must have a SKILL.md at its root with the following structure:

---
name: <skill-name>
description: "<One-paragraph description of when to invoke this skill. Include symptom keywords for matching.>"
---

# <Skill Title>

<Brief overview of what this skill investigates.>

## Prerequisites

<Required PowerShell sessions or environment setup.>

## Safety Rules

<Read-only enforcement rules specific to this skill.>

## Decision Tree

| Symptom | Reference |
|---------|-----------|
| <symptom description> | [<filename>.md](references/<filename>.md) |

## Workflow

1. **Identify the symptom** — match user description to the decision tree.
2. **Load the reference file** — read it fully before starting.
3. **Execute diagnostic commands** — step by step using `run_powershell`.
4. **Interpret results** — follow the reference guide's evaluation criteria.
5. **Cross-reference** — load linked references when directed.
6. **Report findings** — summarize using the Output Format below.
7. **Review execution log** — use `get_execution_log` for the audit trail.

## Output Format

<Standard investigation summary template.>

Reference File Structure

Each reference file in references/ should follow this pattern:

# <Issue Title>

## Overview
<Brief description of the issue and when it occurs.>

## Diagnostic Steps

### Step N: <Step Name>
**Command:**
\`\`\`powershell
<Get-* / Test-* / Export-* command>
\`\`\`
**Evaluate:**
- <What to look for in the output>
- <Condition that indicates a problem>

## Root-Cause Table

| Finding | Root Cause | Remediation |
|---------|-----------|-------------|
| <diagnostic finding> | <why it happens> | <fix command or action — marked as manual> |

## Cross-References
- [related-file.md](related-file.md) — <when to follow this link>

Creation Workflow

Follow these steps to create a new skill:

  1. Name the skill — use kebab-case (e.g., edr-diagnostics, compliance-search-triage).
  2. Write the SKILL.md — follow the template above. Start with the YAML frontmatter name and description.
  3. Build the decision tree — list every symptom the skill can diagnose, each mapping to a reference file.
  4. Create reference files — one .md per symptom in a references/ subdirectory. Each must include diagnostic steps with exact PowerShell commands, evaluation criteria, a root-cause table, and cross-references.
  5. Validate cmdlets — every cmdlet used in diagnostic steps must be in src/powershell/allowlist.ts. If a new read-only cmdlet is needed, add it to the allowlist.
  6. Test the flow — mentally walk through at least one symptom end-to-end: decision tree → reference file → commands → evaluation → root cause → remediation.
  7. Write the output format — ensure it matches the standard investigation summary template.
  8. Mirror the skill — copy the complete skill directory to both locations:
    • .github/skills/<skill-name>/
    • .claude/skills/<skill-name>/
  9. Update documentation — if the skill introduces new cmdlets, update CLAUDE.md and .github/copilot-instructions.md.
  10. Commit — commit both skill copies and any allowlist changes together.

Validation Checklist

Before finalizing a new skill, verify:

  • SKILL.md has valid YAML frontmatter with name and description
  • Description includes symptom keywords for AI matching
  • Decision tree covers all intended symptoms
  • Every decision tree entry links to an existing reference file
  • All reference files exist in references/ subdirectory
  • All diagnostic commands use only Get-*, Test-*, or Export-* cmdlets
  • All cmdlets are present in src/powershell/allowlist.ts
  • Mutating commands appear only in remediation sections with manual-review warnings
  • Reference files include root-cause tables
  • Skill is mirrored in both .github/skills/ and .claude/skills/
  • Relative references/ links resolve correctly from both locations

Canonical Example

See .github/skills/dlm-diagnostics/ (or .claude/skills/dlm-diagnostics/) for the reference implementation. It demonstrates all conventions: YAML frontmatter, decision tree, 12 reference files, safety rules, workflow, and output format.

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