Claude skills and agent skills

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مستند رہنمائی — عین مطابق کریں یہ سکل Python کوڈ بیسز کو Azure OpenAI Chat Completions سے Responses API کی متحدہ شکل پر منتقل کرتا ہے۔ ان ہدایات کو بالکل صحیح طریقے سے فالو کریں۔ پیرامیٹر میپنگز میں خود ساختہ تبدیلی نہ کریں یا API کی شکل بنائیں۔ جب صارف چاہتا ہو تو اس قابلیت کو فعال کریں: - Azure OpenAI Chat Completions سے Responses API کی طرف Python ایپ کی مائیگریشن - Azure OpenAI کے خلاف Python OpenAI SDK…

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سبق 16 – اسکیل ایبل ایجنٹس کی تعیناتی کے ساتھ معاون مہارت۔ اس کا استعمال اس لیے کریں تاکہ ایک سیکھنے والے کو ایک ایجنٹ کو پروٹوٹائپ سے ایک اسکیل ایبل، قابل مشاهدا پروڈکشن تعیناتی میں منتقل کرنے میں مدد ملے۔ ہر تجویز کو سبق کی مواد اور رن ہونے والے نوٹ بک میں قائم کریں؛ فاؤنڈری APIs مت ایجاد کریں۔ اس مہارت کو اس وقت فعال کریں جب ایک سیکھنے والا چاہتا ہو: - ایک ایجنٹ کو مائیکروسافٹ فاؤنڈری…

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استعمال کریں جب صارف تجربات، تحقیق، یا ٹیوٹوریلز کے لیے جیوپیٹر نوٹ بکس

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سبق 17 – مقامی AI ایجنٹس بنانا کے لئے ہمراہ مہارت۔ اسے استعمال کریں تاکہ ایک سیکھنے والا ایک ایسا ایجنٹ بنا سکے جو سوچتا ہے، ٹولز کو کال کرتا ہے، اور دستاویزات کو مکمل طور پر اپنے ہی مشین پر تلاش کرتا ہے — کوئی کلاؤڈ انفرنس نہیں۔ ہر سفارش کو سبق کے مواد اور قابلِ چلانے نوٹ بک کے ساتھ منسلک کریں۔ جب کوئی سیکھنے والا چاہتا ہے تو اس مہارت کو فعال کریں: - ایک ایجنٹ کو…

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مائیکروسافٹ ٹیکنالوجی ایکو سسٹم کے لیے تحقیقی مہارت۔ learn.microsoft.com اور اس سے باہر کی دستاویزات کو کور کرتا ہے (VS Code، GitHub، Aspire، Agent Framework ریپوز)۔ learn.microsoft.com پر ہر چیز کے لیے یہ ٹولز استعمال کریں — Azure، .NET، M365، Power Platform، Agent Framework، Semantic Kernel، ونڈوز، اور مزید۔ یہ زیادہ تر مائیکروسافٹ دستاویزات کی تلاش کے لیے بنیادی ٹول ہے۔ جب آپ کو مکمل ٹیوٹوریلز، تمام کنفیگریشن آپشنز کی ضرورت ہو یا سرچ اقتباسات کٹ چکے ہوں تو تلاش…

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اس بات کی تصدیق کریں کہ سبق کے نوٹ بکس اور کوڈ کے نمونے کسی زندہ Microsoft Foundry / Azure OpenAI سیٹ اپ کے خلاف چلتے ہیں۔ ریپو میں ایک رنر شامل ہے scripts/validate-notebooks.ps1 جو ہر پائتھن نوٹ بک کو بغیر ہیڈ کے چلتا ہے اور PASS/FAIL میٹرکس پرنٹ کرتا ہے۔ اسے AI Smoke Test GitHub ایکشن کے لیے استعمال نہ کریں (جو تعینات کردہ ہوسٹ کیے ہوئے ایجنٹس کی تصدیق کرتا ہے — ملاحظہ کریں tests/README.md)۔ یہ اسکل نوٹ…

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HƯỚNG DẪN CHÍNH THỐNG — THỰC HIỆN CHÍNH XÁC Kỹ năng này di chuyển code Python sử dụng Azure OpenAI Chat Completions sang giao diện thống nhất Responses API. Hãy làm theo hướng dẫn này một cách chính xác. Không tùy ý ánh xạ tham số hay tự sáng tạo cấu trúc API. Kích hoạt kỹ năng này khi người dùng muốn: - Di chuyển app Python từ Azure OpenAI Chat Completions sang Responses API - Nâng cấp sử dụng…

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Kỹ năng hỗ trợ cho Bài học 16 – Triển khai các Đại lý Có thể Mở rộng. Sử dụng nó để giúp người học chuyển một đại lý từ nguyên mẫu sang triển khai sản xuất có thể mở rộng, có thể quan sát được. Căn cứ mọi khuyến nghị vào nội dung bài học và sổ tay có thể chạy được; không phát minh API Foundry. Kích hoạt kỹ năng này khi người học muốn: - Triển khai…

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Sử dụng khi người dùng yêu cầu tạo, dựng khung (scaffold), hoặc chỉnh

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Kỹ năng hỗ trợ cho Bài học 17 – Tạo Đại lý AI Cục bộ. Sử dụng nó để giúp người học xây dựng một đại lý có khả năng suy luận, gọi công cụ và tìm kiếm tài liệu hoàn toàn trên máy của họ — không dùng suy luận đám mây. Nền tảng mọi khuyến nghị dựa trên nội dung bài học và sổ tay có thể chạy được. Kích hoạt kỹ năng này khi người học muốn:…

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Truy vấn tài liệu chính thức của Microsoft để tìm các khái niệm, hướng

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Xác thực rằng các sổ tay bài học và mẫu mã chạy trên một thiết lập Microsoft Foundry / Azure OpenAI trực tiếp. Kho lưu trữ cung cấp một trình chạy tại scripts/validate-notebooks.ps1 để thực thi mỗi sổ tay Python một cách không đầu cuối và in ra bảng PASS/FAIL. Không dùng cho AI Smoke Test GitHub Action (xác thực các tác nhân đã triển khai — xem tests/README.md). Kỹ năng này chạy các sổ tay cục bộ. Tập lệnh…

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权威指南 — 请严格遵循 该技能将使用 Azure OpenAI 聊天补全的 Python 代码库 迁移到统一的 Responses API。请严格遵循这些说明。 不要即兴映射参数或发明 API 形态。 当用户希望时启用此技能： - 将 Python 应用从 Azure OpenAI 聊天补全迁移到 Responses API - 升级 Python OpenAI SDK 的用法至针对 Azure OpenAI 的最新 API 形态 - 为需要 Azure 上 Responses 的 GPT-5 或更新模型准备 Python 代码 - 从 AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI 切换到带 v1 端点的标准 OpenAI/AsyncOpenAI 客户端 - 修复与 AzureOpenAI 构造函数或 api_version 相关的弃用警告 迁移前，请验证您的 Azure OpenAI 部署支持 Responses API。 <strong>注意</strong>：在 Azure OpenAI 上，max_output_tokens 最小为 16。低于 16 会返回 400 错误。用于快速测试时请使用 50 以上。 如果返回 404，该部署的模型尚不支持…

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配合 第16课 – 部署可扩展代理 的辅助技能。 用于帮助学习者将代理从原型推进到可扩展的可观察 生产部署。所有建议均基于课程内容和 可运行的笔记本；不得自行发明 Foundry API。 当学习者想要时激活此技能： - 将代理部署到 Microsoft Foundry 作为<strong>托管代理</strong>，并使其具有版本管理/可观察性。 - 在 客户端托管、托管代理和代理工作流 部署模式之间做选择。 - 添加 <strong>模型路由</strong>、<strong>响应缓存</strong> 或 <strong>有边界并发</strong> 以控制延迟和成本。 - 添加<strong>评估门控</strong>，避免错误的代理版本投产。 - 为高风险操作添加<strong>人机审核</strong>步骤。 - 使用 OpenTelemetry 追踪为生产环境代理添加监测。 - 对已部署代理进行<strong>冒烟测试</strong>，作为快速的部署后门控。 生产代理主要是模型（约80%）的<em>运行骨架</em>， 而非模型本身。将所有建议映射到下述关注点之一： 创建 → 版本化 → 评估（门控）→ 托管部署 → 在线观察 → 收集故障 → 重复。 离线评估是门控，而非事后附加 — 未达到门限的版本不会交付。 在线可观察性将实际故障反馈 至离线测试集。 引导学习者关注笔记本中的以下内容 16-python-agent-framework.ipynb: 部署后，验证端点是否真正响应（部署成功也可能无响应）。 使用 AI Smoke Test 操作，通过 .github/workflows/smoke-test.yml 和 tests/ 中的目录。运行程序将每个 提示 POST 到 POST {project_endpoint}/agents/{agent_name}/endpoint/protocols/openai/responses 并断言回复文本。身份需在 Foundry 项目范围内拥有<strong>Azure AI User</strong>角色； 令牌受众必须是 https://ai.azure.com/。 多重门控：<strong>冒烟测试</strong>（可达且响应，每次部署）→…

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在用户请求为实验、探索或教程创建、搭建或编辑 Jupyter 笔记本（`.ipynb`）时使用；优先使用捆绑的模板并运行辅助脚本 `new_notebook.py`

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伴随 第17课 – 创建本地 AI 代理 的附加技能。 用它来帮助学习者构建一个能够推理、调用工具并且 完全在他们自己的机器上搜索文档的代理——无云推理。所有 建议均基于课程内容和可运行的笔记本。 当学习者希望： - 由于隐私、成本或离线需求而<strong>完全在设备上运行</strong>代理时。 - 使用 Foundry Local 在本地部署模型，并通过 OpenAI 兼容端点进行连接。 - 使用 <strong>Qwen 函数调用</strong>模型来驱动可靠的本地工具调用时。 - 添加 本地 RAG（Chroma）或 本地 MCP 服务器。 - 设计一个<strong>混合型</strong>本地/云路由策略。 一个 SLM 以隐私、成本和离线操作为代价换取广度。成功的 策略是：<strong>让 SLM 进行协调，让工具承担繁重工作。</strong>模型不需要<em>了解</em>代码库——只需知道何时调用 read_file 和 search_docs。这发挥了 SLM 的优势（受限决策， 如工具选择），避免其弱点（广泛知识、长链推理）。 约 8 GB 内存是实际最低要求；有 GPU/NPU 有助于性能但非必需。 指引学习者使用笔记本 17-local-agent-foundry-local.ipynb： 这与第16课中的模型路由思想相呼应，工作站作为其中一条路由。优先考虑优雅降级到本地的设计，使代理质量降低而非完全失败。

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针对微软技术生态系统的研究技能。涵盖 learn.microsoft.com 以及存在于其之外的文档（VS Code、GitHub、Aspire、Agent Framework 仓库）。 对 learn.microsoft.com 上的所有内容使用这些工具 —— Azure、.NET、M365、Power Platform、Agent Framework、Semantic Kernel、Windows 等。这是绝大多数微软文档查询的主要工具。 当需要完整教程、所有配置选项或搜索摘要被截断时，搜索后使用 microsoft_docs_fetch。 以下类别存在于 learn.microsoft.com 之外。请使用指定工具。 Aspire 文档位于 aspire.dev，而非 Learn。最佳工具取决于您的 Aspire CLI 版本： CLI 13.2+（推荐）—— Aspire MCP 服务器内置文档搜索工具： 这些工具随 Aspire CLI 13.2 一起发布（PR #14028）。更新命令：aspire update --self --channel daily。 CLI 13.1 — MCP 服务器提供集成查询（list_integrations、get_integration_docs），但<strong>不支持</strong>文档搜索。请回退使用 Context7： VS Code 文档位于 code.visualstudio.com，而非 Learn。 GitHub 文档位于 docs.github.com 和 cli.github.com。 Agent Framework 教程位于 learn.microsoft.com（使用 microsoft_docs_search），但<strong>GitHub 仓库</strong>有时包含比公开文档更前沿的 API 级细节——特别是 DevUI REST API 参考、CLI 选项和 .NET 集成。 DevUI 提示： 先查询 Learn 网站源获取操作指南，再查询仓库源获得 API 级细节（端点模式、代理配置、认证令牌）。

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验证课程笔记本和代码示例是否能在实际运行的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 环境下执行。仓库提供了一个运行脚本位于 scripts/validate-notebooks.ps1， 它可以无头执行每个 Python 笔记本，并打印通过/失败矩阵。 该脚本会写出执行的副本、每个笔记本的日志、以及 results.json 到 $env:TEMP\aiab-nbval，并以失败数作为退出码。 临时失败（共享订阅的 HTTP 429 速率限制、偶发的 AzureCliCredential 令牌故障或超时）会自动重试 （-Retries，默认 2 次，带 -RetryDelaySeconds 退避，默认 20 秒）。如果某个 模型部署经常出现 429 错误，检查订阅的 GlobalStandard TPM 配额（az cognitiveservices usage list -l <region>）——单个 部署容量增加无效，因为是<em>订阅</em>配额用尽了。

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權威指南 — 請嚴格遵循 本技能將使用 Azure OpenAI Chat Completions 的 Python 代碼庫 遷移至統一的 Responses API。請精確遵循這些指示。 不可隨意即興對應參數或發明 API 介面。 當使用者想要啟用本技能時： - 將 Python 應用程式從 Azure OpenAI Chat Completions 遷移至 Responses API - 將 Python OpenAI SDK 用法升級為最新的 Azure OpenAI API 格式 - 為 GPT-5 或更新版需要 Responses API 的模型準備 Python 程式碼 - 從 AzureOpenAI / AsyncAzureOpenAI 切換到帶 v1 端點的標準 OpenAI / AsyncOpenAI 用戶端 - 修正與 AzureOpenAI 構造函數或 api_version 相關的過時警告 遷移前，請確認你的 Azure OpenAI 部署支援 Responses API。 <strong>注意</strong>：Azure OpenAI 中 max_output_tokens 最低為 16。低於 16 的值會回傳…

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課程 16 – 部署可擴展代理 的輔助技能。 用於協助學習者將代理從原型移動到可擴展、可觀察的 生產部署。所有建議均基於課程內容和 可執行的筆記本；不要憑空捏造 Foundry API。 當學習者希望： - 將代理部署到 Microsoft Foundry 作為<strong>託管代理</strong>，並使其具備版本控制／可觀察性。 - 在<strong>用戶端主機、託管代理和代理工作流</strong>部署模式間做選擇。 - 添加<strong>模型路由</strong>、<strong>響應緩存</strong>或<strong>有界併發性</strong>來控制延遲和成本。 - 添加<strong>評估門檻</strong>，防止不良代理版本上線。 - 為高風險操作添加<strong>人工審核批准</strong>步驟。 - 使用<strong>OpenTelemetry</strong>追踪為生產環境儀表化代理。 - 部署後以<strong>煙霧測試</strong>快速檢驗代理。 生產代理主要是模型（約 80%）<em>之外的</em>運行骨架， 而不是模型本身。將每個建議對應到以下某個關注點： 建立 → 版本化 → 評估（門檻）→ 託管部署 → 在線觀察 → 收集失敗 → 重複。 離線評估是一個門檻，不是事後補充 — 未達標版本不會上線， 在線可觀察性會將實際失敗反饋 回離線測試集。 從筆記本指引學習者觀看 16-python-agent-framework.ipynb: 部署後，確認端點確實有回應（綠色部署仍可能 沒有響應）。通過 AI Smoke Test 行動，使用 .github/workflows/smoke-test.yml 和 tests/ 中的目錄。執行者將每條 提示 POST 到 POST {project_endpoint}/agents/{agent_name}/endpoint/protocols/openai/responses 並檢查回覆文字。身份需要在 Foundry 專案範圍內擁有 Azure AI User 角色；令牌受眾必須是 https://ai.azure.com/。 分層關卡：<strong>煙霧測試</strong>（可到達、有回應，每次部署）→ <strong>離線評估</strong>（達標才可發布，升級前）→ <strong>在線評估</strong>（持續追蹤運行情況）。

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