“Microsoft Copilot” 共 479 个结果
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples
当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。
io.github.microsoft/generative-ai-for-beginners/azure-openai-to-responses
把 Python 应用从 Azure OpenAI Chat Completions 迁移到 Responses API。涵盖 AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI 客户端迁移到 v1 端点、流式输出、tools、结构化输出、多轮对话、EntraID 鉴权以及模型兼容性检查。专注 Python、专注 Azure OpenAI。适用：迁移到 responses API、从 chat completions 切换、升级 openai SDK、gpt-5 迁移、AzureOpenAI 切到 OpenAI client 等。不适用：从零新建应用（直接用 responses）、Node/TypeScript/C#/Java/Go 迁移（本 skill 仅限 Python）、Azure 基础设施搭建（用 azure-prepare）、部署模型（用 microsoft-foundry）。
io.github.github/awesome-copilot/planning-oracle-to-postgres-migration-integration-testing
为 Oracle 到 PostgreSQL 数据库迁移中的 .NET 数据访问代码制定集成测试计划。分析单个项目，识别与数据库交互的仓储、DAO 和服务层，产出结构化测试计划。适用于为迁移后的项目规划集成测试覆盖、确定哪些数据访问方法需要测试，或准备 Oracle 到 PostgreSQL 的迁移验证。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples
当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents
使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/azure-openai-to-responses
将 Python 应用从 Azure OpenAI Chat Completions 迁移到 Responses API。涵盖 AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI 客户端向 v1 端点的迁移、流式输出、工具、结构化输出、多轮对话、EntraID 认证与模型兼容性检查。聚焦 Python，针对 Azure OpenAI。适用于：迁移到 Responses API、从 chat completions 切换、openai responses、升级 openai SDK、Responses API 迁移、从 completions 转向 responses、gpt-5 迁移、azure openai python 迁移、chat completions 转 responses、AzureOpenAI 转 OpenAI 客户端、python azure openai 升级。不适用于：从零构建新应用（直接用 responses）、Node/TypeScript/C#/Java/Go 迁移（本 skill 仅支持 Python）、Azure 基础设施搭建（用 azure-prepare）、部署模型（用 microsoft-foundry）。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents
使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/azure-openai-to-responses
将 Python 应用从 Azure OpenAI Chat Completions 迁移到 Responses API。涵盖 AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI 客户端向 v1 端点的迁移、流式输出、工具、结构化输出、多轮对话、EntraID 认证与模型兼容性检查。聚焦 Python，针对 Azure OpenAI。适用于：迁移到 Responses API、从 chat completions 切换、openai responses、升级 openai SDK、Responses API 迁移、从 completions 转向 responses、gpt-5 迁移、azure openai python 迁移、chat completions 转 responses、AzureOpenAI 转 OpenAI 客户端、python azure openai 升级。不适用于：从零构建新应用（直接用 responses）、Node/TypeScript/C#/Java/Go 迁移（本 skill 仅支持 Python）、Azure 基础设施搭建（用 azure-prepare）、部署模型（用 microsoft-foundry）。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.microsoft/apm/python-architecture
在 APM CLI 代码库中创建新模块、重构类层次、引入设计模式，或进行横跨 3 个以上文件的改动时启用。
io.github.microsoft/apm/python-architecture
在 APM CLI 代码库中创建新模块、重构类层次、引入设计模式，或进行横跨 3 个以上文件的改动时启用。
io.github.microsoft/agent-framework/python-package-management
管理 Agent Framework Python monorepo 中包的指南，包括新建连接器包、版本管理与 lazy-loading 模式。在添加、修改或发布包时使用。
io.github.microsoft/vscode/agent-host-logs
分析 Agent Host 调试日志导出。在拿到 ah-logs 或 ahp-logs 压缩包/目录、Export Agent Host Debug Logs 导出的内容、events.jsonl、AHP JSONL 传输日志、Agent Host.log、remote-agenthost.log 或 copilot-logs 时使用。
io.github.microsoft/vscode/code-oss-logs
查找并读取 Code OSS 开发版构建中带时间戳的进程日志，包括 main.log、renderer.log、扩展宿主日志与 agenthost.log。若日志来自 Export Agent Host Debug Logs 导出的压缩包，请改用 agent-host-logs。
io.github.github/awesome-copilot/mcp-implementation-security-review
对照安全基线评审 MCP（Model Context Protocol）server、客户端与工具处理器的实现源码——认证、会话、限流、输入 schema 校验、官方 SDK 使用、RCE 向量及 OWASP MCP Top 10——产出带文件/行证据的报告。适用场景：发布前评审 MCP server 实现的安全性；对照基线控制项（MCP-01 至 MCP-05）与 OWASP MCP Top 10 检查 server；审计工具中的 RCE 向量（命令/代码注入、不安全反序列化、路径穿越、SSTI、依赖劫持、SSRF）；验证网络暴露 server 的认证、会话、限流与输入校验；评审处理不可信 server 响应和会话 ID 的 MCP 客户端代码；以及"帮我做这个 MCP server 的安全评审""我的 MCP server 实现安全吗"之类请求。
io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldb-operations-cli
在 OLTP endpoint 上通过 sqlcmd 针对 Query Store、DMV、sys.dm_db_resource_stats 和 Extended Events 诊断 Fabric SQL database 的性能。识别资源消耗最高、最慢或代价最大的查询，处理查询性能排序、阻塞链、缺失索引与执行计划回退诊断。日常数据查询请用 sqldb-consumption-cli 技能；schema 变更请用 sqldb-authoring-cli 技能。触发语：query store slow query analysis sqldb top queries、top resource-consuming queries from query store sqldb、slowest queries sql database in Fabric query store、most expensive queries sqldb query store、sql database in Fabric blocked sessions head blocker chain sqlcmd、sqldb missing index recommendation、sqldb regressed plan instability sqlcmd、sqldb extended events trace。
io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldb-consumption-cli
通过 sqlcmd 查询 Fabric 中的 SQL database：在 OLTP 与 SQL 分析 endpoint 上进行交互式探索、向量相似度、JSON、时态查询与安全策略检查。schema 变更请使用 sqldb-authoring-cli 技能。触发语：sql database in Fabric query sys.tables sqlcmd、sql database in Fabric system view list user tables sqlcmd、list user tables sqldb、sys.tables sqldb、explore sqldb schema、vector similarity sqldb、RAG embedding sqldb、row level security sqldb inspect、audit log sqldb inspect、chat with sqldb、export sqldb rows、temporal as of sqldb、json openrowset sqldb。
io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldb-authoring-cli
创建并管理 Fabric 中的 SQL database 项，用 T-SQL 编写 DDL/DML，含约束、外键、触发器、索引和向量列。通过 SqlPackage（.dacpac/.bacpac）部署 schema，配置源代码管理、CI/CD 和 GraphQL API。触发语：sql database in Fabric create table sqlcmd ddl、sql database in Fabric primary key default getdate sqlcmd、create sqldb item、create table sqldb ddl、sqldb foreign key constraint、sqldb stored procedure、sqldb trigger create、sqldb vector column、SqlPackage dacpac deploy sqldb、bacpac sqldb、sqldb source control、graphql api sqldb、sqldb collation set、sp_invoke_external_rest_endpoint。
io.github.microsoft/PowerToys/powertoys-verification
使用 winapp CLI 在两种场景下端到端验证 PowerToys 行为：(A) 用模块的发布检查清单对照已安装版本；(B) PR 验证——依据 PR 描述与 diff 推导其检查清单再对照已安装版本执行（已合并/已发布的 PR，或整个 release/hotfix 集合），若 PR 尚未进入构建版本则构建并侧加载该模块。逐项通过 UIA invoke / Named Events / settings.json 编辑 / 剪贴板 / GPO / SendInput 驱动，并为每项输出带证据的结构化 PASS / FAIL / BLOCKED 结论（FAIL 需区分产品缺陷与过期/含糊的清单项）。当被要求验证模块检查清单、确认 PR、签署发布/hotfix 的 PR 或对安装/侧加载的 PowerToys 做 QA 时使用。结合通用 winapp ui 机制（references/winapp-ui-testing.md）与 PT 专属配方、分场景 playbook（references/scenarios/）以及本 skill 附带的辅助 .ps1 脚本。
io.github.microsoft/agent-framework/python-development
在 Agent Framework 仓库开发 Python 代码的标准、约定与模式。在编写或修改 python/ 目录下的 Python 源文件时使用。
io.github.microsoft/vcpkg/review-vcpkg-prs-today
审查 microsoft/vcpkg 中最近 30 天内有更新的非草稿开放 PR。当你需要批量分诊、逐 PR 的审查报告、按结论分组的索引，或把修改同一 port 的相互竞争 PR 归并分组时使用。
io.github.microsoft/vcpkg/review-vcpkg-pr
对 microsoft/vcpkg 的拉取请求做端到端审查。
io.github.microsoft/skills/deploy-model
统一的 Azure OpenAI 模型部署 skill，按意图智能路由。支持快捷预设部署、完全自定义部署（版本/SKU/容量/RAI 策略），以及跨地域与项目的容量查询。适用：deploy model、deploy gpt、创建部署、模型部署、部署 openai 模型、初始化模型、预置模型、查容量、查模型可用性、该在哪个地域部署、容量分析。不适用：列出现有部署（请用 foundry_models_deployments_list MCP 工具）、删除部署、创建 agent（用 agent/create）、创建项目（用 project/create）。
