Find the best CLAUDE.md, AGENTS.md and Claude skills

MicrosoftReads credentialsAGENTS.md

ai-agents-for-beginners / id

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/AGENTS.md

Repositori ini berisi "AI Agents untuk Pemula" - sebuah kursus edukasi komprehensif yang mengajarkan segala yang diperlukan untuk membangun AI Agents. Kursus ini terdiri dari 18 pelajaran (diberi nomor 00-18) yang mencakup dasar-dasar, pola desain, kerangka kerja, penerapan produksi, agen lokal/di perangkat, dan keamanan agen AI. Teknologi Kunci: - Python 3.12+ - Jupyter Notebooks untuk pembelajaran interaktif - Kerangka AI: Microsoft Agent Framework (MAF) - Layanan AI Azure: Microsoft Foundry, Microsoft Foundry Agent Service V2 Arsitektur: - Struktur berbasis pelajaran…

No other project uses it yet

MicrosoftReads credentialsSkill

azure-openai-to-responses

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/.agents/skills/azure-openai-to-responses/SKILL.md

PANDUAN OTORITATIF — IKUTI DENGAN TEPAT Skill ini memigrasi basis kode Python yang menggunakan Azure OpenAI Chat Completions ke Responses API yang terpadu. Ikuti instruksi ini dengan tepat. Jangan mengimprovisasi pemetaan parameter atau menciptakan bentuk API baru. Aktifkan skill ini ketika pengguna ingin: - Memigrasi aplikasi Python dari Azure OpenAI Chat Completions ke Responses API - Memperbarui penggunaan SDK Python OpenAI ke bentuk API terbaru terhadap Azure OpenAI - Mempersiapkan kode Python untuk model GPT-5 atau yang lebih baru yang…

MicrosoftSkill

deploying-scalable-agents

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/.agents/skills/deploying-scalable-agents/SKILL.md

Keterampilan pendamping untuk Lesson 16 – Mendeploy Agen Skala Besar. Gunakan ini untuk membantu pembelajar memindahkan agen dari prototipe ke deploy produksi yang skalabel dan dapat diamati. Dasarkan setiap rekomendasi pada konten pelajaran dan notebook yang dapat dijalankan; jangan buat API Foundry. Aktifkan keterampilan ini ketika pembelajar ingin: - Mendeploy agen ke Microsoft Foundry sebagai agen yang dihosting dan membuatnya versi/terobservasi. - Memilih antara pola deploy client-hosted, hosted-agent, dan agent-workflow. - Menambahkan routing model, penyimpanan respons (response caching), atau konkurensi…

No other project uses it yet

MicrosoftSkill

jupyter-notebook

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.md

Gunakan saat pengguna meminta untuk membuat, membangun kerangka, atau

Often used withfind-skills

MicrosoftSkill

local-ai-agents

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/.agents/skills/local-ai-agents/SKILL.md

Keterampilan pendamping untuk Lesson 17 – Membuat Agen AI Lokal. Gunakan ini untuk membantu pelajar membangun agen yang melakukan penalaran, memanggil alat, dan mencari dokumentasi sepenuhnya di mesin mereka sendiri — tanpa inferensi cloud. Dasarkan setiap rekomendasi pada konten pelajaran dan notebook yang dapat dijalankan. Aktifkan keterampilan ini ketika pelajar ingin: - Menjalankan agen sepenuhnya di perangkat untuk alasan privasi, biaya, atau offline. - Menyajikan model secara lokal dengan Foundry Local dan terhubung melalui endpoint kompatibel OpenAI. - Menggunakan model…

No other project uses it yet

MicrosoftSkill

microsoft-docs

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/.agents/skills/microsoft-docs/SKILL.md

Query dokumentasi resmi Microsoft untuk menemukan konsep, tutorial, dan

MicrosoftReads credentialsSkill

testing-course-samples

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/id/.agents/skills/testing-course-samples/SKILL.md

Validasi bahwa buku catatan pelajaran dan contoh kode berjalan terhadap pengaturan Microsoft Foundry / Azure OpenAI yang aktif. Repo menyediakan sebuah runner di scripts/validate-notebooks.ps1 yang menjalankan setiap notebook Python tanpa antarmuka dan mencetak matriks PASS/FAIL. Jangan gunakan ini untuk AI Smoke Test GitHub Action (yang memvalidasi agen yang dideploy yang dihosting — lihat tests/README.md). Skill ini menjalankan notebook secara lokal. Skrip menulis salinan yang dijalankan, log per-notebook, dan results.json ke $env:TEMP\aiab-nbval dan keluar dengan jumlah kegagalan. Kegagalan sementara (batas laju…

No other project uses it yet

MicrosoftReads credentialsAGENTS.md

ai-agents-for-beginners / it

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/AGENTS.md

Questo repository contiene "AI Agents for Beginners" - un corso educativo completo che insegna tutto il necessario per costruire Agenti AI. Il corso è composto da 18 lezioni (numerate da 00 a 18) che coprono fondamentali, modelli di progettazione, framework, distribuzione in produzione, agenti locali/su dispositivo e sicurezza degli agenti AI. Tecnologie Chiave: - Python 3.12+ - Jupyter Notebooks per l'apprendimento interattivo - Framework AI: Microsoft Agent Framework (MAF) - Servizi Azure AI: Microsoft Foundry, Microsoft Foundry Agent Service V2

No other project uses it yet

MicrosoftReads credentialsSkill

azure-openai-to-responses

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/.agents/skills/azure-openai-to-responses/SKILL.md

GUIDA AUTOREVOLE — SEGUIRE ESATTAMENTE Questa skill migra basi di codice Python che usano Azure OpenAI Chat Completions all'API unificata Responses. Seguire queste istruzioni alla lettera. Non improvvisare mappature di parametri o inventare forme API. Attiva questa skill quando un utente vuole: - Migrare un'app Python da Azure OpenAI Chat Completions all'API Responses - Aggiornare l'uso del Python OpenAI SDK all'ultima forma API contro Azure OpenAI - Preparare codice Python per modelli GPT-5 o più recenti che richiedono Responses su…

MicrosoftSkill

deploying-scalable-agents

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/.agents/skills/deploying-scalable-agents/SKILL.md

Abilità di supporto per Lezione 16 – Distribuire agenti scalabili. Usala per aiutare un apprendista a spostare un agente dal prototipo a una distribuzione di produzione scalabile e osservabile. Basa ogni raccomandazione sul contenuto della lezione e sul notebook eseguibile; non inventare API di Foundry. Attiva questa abilità quando un apprendista vuole: - Distribuire un agente su Microsoft Foundry come agente ospitato e renderlo versionato/osservabile. - Scegliere tra i modelli di distribuzione client-hosted, hosted-agent e agent-workflow. - Aggiungere instradamento del…

No other project uses it yet

MicrosoftSkill

jupyter-notebook

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.md

Usa quando l'utente chiede di creare, strutturare o modificare notebook

Often used withfind-skills

MicrosoftSkill

local-ai-agents

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/.agents/skills/local-ai-agents/SKILL.md

Competenze complementari per Lezione 17 – Creare Agenti AI Locali. Usalo per aiutare un apprendente a costruire un agente che ragiona, chiama strumenti e cerca documentazione interamente sulla propria macchina — nessuna inferenza cloud. Basa ogni raccomandazione sul contenuto della lezione e sul notebook eseguibile. Attiva questa competenza quando un apprendente vuole: - Eseguire un agente completamente sul dispositivo per motivi di privacy, costo o offline. - Servire un modello localmente con Foundry Local e connettersi tramite l'endpoint compatibile OpenAI.…

No other project uses it yet

MicrosoftSkill

microsoft-docs

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/.agents/skills/microsoft-docs/SKILL.md

Interroga la documentazione ufficiale di Microsoft per trovare concetti,

MicrosoftReads credentialsSkill

testing-course-samples

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/it/.agents/skills/testing-course-samples/SKILL.md

Verifica che i notebook delle lezioni e i campioni di codice funzionino con una configurazione live Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Il repo include un runner in scripts/validate-notebooks.ps1 che esegue ogni notebook Python senza interfaccia grafica e stampa una matrice PASS/FAIL. Non usare questo per l'Azione GitHub AI Smoke Test (che verifica gli agenti distribuiti — vedi tests/README.md). Questa skill esegue i notebook localmente. Lo script scrive copie eseguite, log per notebook e results.json in $env:TEMP\aiab-nbval e termina con il…

No other project uses it yet

MicrosoftReads credentialsAGENTS.md

ai-agents-for-beginners / ja

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/AGENTS.md

このリポジトリには「初心者向けAIエージェント」— AIエージェントを構築するために必要なすべてを教える包括的な教育コースが含まれています。コースは18のレッスン（番号は00-18）で構成されており、基本、デザインパターン、フレームワーク、製品デプロイメント、ローカル/オンデバイスエージェント、およびAIエージェントのセキュリティをカバーしています。 主要技術: - Python 3.12以上 - 対話型学習のためのJupyterノートブック - AIフレームワーク: Microsoft Agent Framework (MAF) - Azure AIサービス: Microsoft Foundry, Microsoft Foundry Agent Service V2 アーキテクチャ: - レッスンごとの構造（00-18 ディレクトリ） - 各レッスンにはREADMEドキュメント、コードサンプル（Jupyterノートブック）、画像を含む - 自動翻訳システムによる多言語対応 - Microsoft Agent Frameworkを使用した各レッスンごとのPythonノートブック Microsoft Foundry用（必須）: - AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT - Microsoft Foundryプロジェクトのエンドポイント - AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME - モデル展開名 (例: gpt-5-mini) Azure AI Search用（レッスン05 - RAG）: - AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - Azure AI Searchのエンドポイント - AZURE_SEARCH_API_KEY - Azure AI SearchのAPIキー 認証: ノートブックを実行する前にaz loginを実行してください（AzureCliCredentialを使用）。 各レッスンには異なるフレームワーク用の複数のJupyterノートブックがあります: Microsoft Agent Framework + Microsoft Foundry: - Azureサブスクリプションが必要 - FoundryChatClientをAgent…

No other project uses it yet

MicrosoftReads credentialsSkill

azure-openai-to-responses

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/azure-openai-to-responses/SKILL.md

正式な指示 — 正確に従うこと このスキルは Azure OpenAI Chat Completions を使用している Python コードベースを 統一された Responses API に移行します。指示に正確に従ってください。 パラメータのマッピングを即興で行ったり、API 形状を独自に作成しないでください。 ユーザーが以下を望むときにこのスキルを有効にします: - Azure OpenAI Chat Completions から Responses API へ Python アプリを移行する - Python の OpenAI SDK の使用を最新の Azure OpenAI 用 API 形状にアップグレードする - Azure で Responses が必要な GPT-5 以降のモデルに備えて Python コードを準備する - AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI から標準の OpenAI/AsyncOpenAI クライアントの v1 エンドポイントに切り替える - AzureOpenAI のコンストラクターや api_version に関する廃止警告を修正する 移行前に、Azure OpenAI 配備が Responses API をサポートしているか確認してください。 <strong>注意</strong>: Azure OpenAI では max_output_tokens の<strong>最小値は16</strong>です。16未満は400エラーになります。スモークテストでは50以上を使用してください。 これが 404 を返す場合、その配備のモデルはまだ Responses に対応していません — 下記参照か対応モデルで再配備してください。

MicrosoftSkill

deploying-scalable-agents

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/deploying-scalable-agents/SKILL.md

レッスン16 – スケーラブルエージェントのデプロイの補助スキルです。 プロトタイプからスケーラブルで観測可能な本番環境デプロイへのエージェント移行を支援します。 すべての推奨はレッスン内容および実行可能なノートブックに基づき、FoundryのAPIは想定しないでください。 学習者が以下を望む時にこのスキルを起動します： - Microsoft Foundryにエージェントを<strong>ホストエージェント</strong>としてデプロイし、バージョン管理および観測可能にする。 - <strong>クライアントホスト型、ホストエージェント型、エージェントワークフロー型</strong>のデプロイパターンを選択する。 - レイテンシーとコストを制御するための<strong>モデルルーティング</strong>、<strong>レスポンスキャッシュ</strong>、または<strong>バウンデッドコンカレンシー</strong>を追加する。 - 悪いエージェントバージョンが出荷されないよう<strong>評価ゲート</strong>を追加する。 - 高リスク行動に対し<strong>ヒューマンインザループ承認</strong>ステップを追加する。 - 本番観測のために<strong>OpenTelemetry</strong>トレーシングでエージェントに計測を施す。 - デプロイ後のゲートとしてエージェントを<strong>スモークテスト</strong>する。 本番環境のエージェントは主にモデルの<em>周囲</em>の操作的なスケルトン（約80%）であって、 モデル自体ではありません。すべての推奨は次の関心事に結びつけてください： create → version → evaluate (gate) → deploy hosted → observe online → collect failures → repeat。 <strong>オフライン評価はゲートであって後回しではない</strong> — 閾値をクリアしないバージョンは出荷しない。 オンライン観測は実際の障害をオフラインテストセットにフィードバックする。 ノートブックの以下を学習者に指し示す 16-python-agent-framework.ipynb: デプロイ後、エンドポイントが実際に応答するか確認する（緑のデプロイでも応答しない場合がある）。 AI Smoke Test アクションを.github/workflows/smoke-test.yml と tests/ のカタログで使う。ランナーは各プロンプトをPOST {project_endpoint}/agents/{agent_name}/endpoint/protocols/openai/responsesにPOSTし、 応答テキストを検証する。アイデンティティはFoundryプロジェクト範囲で<strong>Azure AI User</strong>ロールが必要；トークンのオーディエンスはhttps://ai.azure.com/。

No other project uses it yet

MicrosoftSkill

jupyter-notebook

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.md

ユーザーが実験、探索、またはチュートリアル用の Jupyter Notebook（`.ipynb`）を作成、スキャフォールド、または編集するよう依頼したときに使用します。バンドルされたテンプレートを優先し、ヘルパースクリプト

Often used withfind-skills

MicrosoftSkill

local-ai-agents

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/local-ai-agents/SKILL.md

Lesson 17 – Creating Local AI Agents の補助スキルです。 学習者がエージェントを構築する際に役立ててください。推論、ツール呼び出し、ドキュメント検索をすべて自身のマシン上で行います — クラウド推論は使いません。すべての推奨事項はレッスン内容と実行可能なノートブックに基づいています。 学習者が以下を望むときにこのスキルを有効にします： - プライバシー、コスト、オフラインを理由に<strong>完全にデバイス上</strong>でエージェントを動作させたい。 - Foundry Local でローカルにモデルを提供し、OpenAI互換エンドポイント経由で接続したい。 - <strong>Qwenの関数呼び出しモデル</strong>を使って信頼できるローカルのツール呼び出しを行いたい。 - ローカルRAG（Chroma）や<strong>ローカルMCPサーバー</strong>を追加したい。 - <strong>ハイブリッド</strong>なローカル／クラウドルーティング戦略を設計したい。 SLMはプライバシー、コスト、オフライン運用のために範囲の広さを犠牲にします。勝利の戦略は：SLMにオーケストレーションを任せ、ツールに重い作業をさせることです。 モデルはコードベースを<em>知らなくても</em>良い — いつread_fileやsearch_docsを呼び出すかを知っていれば十分です。これによりSLMの強み（ツール選択のような限定的な意思決定）を活かし、弱み（広範な知識、長いマルチホップ推論）から離れられます。 ~8 GBのRAMが現実的な最低限です；GPU/NPUがあると便利ですが必須ではありません。 学習者にノートブックを指し示します 17-local-agent-foundry-local.ipynb： これはLesson 16のモデルルーティングの考えと対応し、ワークステーションをルートのひとつとしています。エージェントは完全失敗せず品質が落ちる程度に局所フォールバックする設計を推奨します。

No other project uses it yet

MicrosoftSkill

microsoft-docs

microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/ja/.agents/skills/microsoft-docs/SKILL.md

Microsoft テクノロジー エコシステムのリサーチスキル。learn.microsoft.com とその外側にあるドキュメント（VS Code、GitHub、Aspire、Agent Framework リポジトリ）をカバーします。 learn.microsoft.com 上の<strong>すべてのコンテンツ</strong>（Azure、.NET、M365、Power Platform、Agent Framework、Semantic Kernel、Windows など）にはこれらのツールを使用してください。これは大多数の Microsoft ドキュメントの問い合わせに対する主要なツールです。 完全なチュートリアルや全ての構成オプションが必要な場合、または検索抜粋が切り詰められている場合には検索後に microsoft_docs_fetch を使用してください。 以下のカテゴリは learn.microsoft.com の外側 にあります。代わりに指定されたツールを使用してください。 Aspire のドキュメントは aspire.dev にあり、Learn にはありません。最適なツールは Aspire CLI のバージョンによって異なります： CLI 13.2以降（推奨）— Aspire MCP サーバーには組み込みのドキュメント検索ツールがあります： これらは Aspire CLI 13.2 で提供されています（PR #14028）。アップデートには aspire update --self --channel daily を使用してください。 CLI 13.1 — MCP サーバーは統合の検索（list_integrations、get_integration_docs）は提供しますが、ドキュメント検索は<strong>提供しません</strong>。Fallback は Context7 を使用してください： VS Code のドキュメントは code.visualstudio.com にあり、Learn ではありません。 GitHub のドキュメントは docs.github.com と cli.github.com にあります。 Agent Framework のチュートリアルは learn.microsoft.com 上にあります（microsoft_docs_search を使用）が、GitHub リポジトリ には公開ドキュメントより先行するAPIレベルの詳細があります — 特に DevUI REST API…