semantic-kernel — скилл для GitHub Copilot: что делает
Помогает создавать и разбирать приложения на Semantic Kernel, сверяясь с актуальной документацией. Пригодится для работы с плагинами, вызовом функций и интеграциями ИИ.
npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernelЧто делает semantic-kernel
Скилл сначала определяет язык проекта по файлам или запросу: для .NET использует отдельный справочник, для Python — свой. Если в репозитории есть оба языка, ориентируется на редактируемые файлы. Советы по API сверяет с актуальной документацией Semantic Kernel и примерами Microsoft.
Общие рекомендации охватывают асинхронные операции, обработку ошибок, логирование и вызов функций. Для Azure-аутентификации предлагается DefaultAzureCredential, когда он подходит задаче. Скилл рассчитан на проекты с Semantic Kernel; он не заменяет документацию. Ставьте его, если агенту нужно создавать, обновлять, объяснять или проверять такие решения.
Какие задачи решает
- выбрать справочник Semantic Kernel для .NET или Python
- разобрать поток вызова функций в приложении
- обновить интеграцию ИИ с учётом текущего API
- проверить обработку ошибок и логирование
Примеры запросов агенту
- Проверь этот проект на Semantic Kernel и выбери подходящий справочник для его языка.
- Обнови вызов функций в этом приложении, сверившись с актуальной документацией Semantic Kernel.
- Объясни, как здесь устроена интеграция Semantic Kernel, и проверь обработку ошибок.
Как установить semantic-kernel
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernel2GitHub CLI
gh skill install github/awesome-copilot semantic-kernel3Вручную: положить файлы
.github/skills/semantic-kernel/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernel -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/semantic-kernel/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/semantic-kernel/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/semantic-kernel/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/semantic-kernel/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
Командой платформы
gemini skills install https://github.com/github/awesome-copilot --path skills/semantic-kernelВручную: положить файлы
.devin/skills/semantic-kernel/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора554
Весь набор →Похожие
Вопросы о semantic-kernel
Как установить semantic-kernel в GitHub Copilot?
Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernel. Также доступна команда gh skill install github/awesome-copilot semantic-kernel.
Что делает semantic-kernel?
Скилл помогает создавать, обновлять, объяснять и проверять решения на Semantic Kernel. Он выбирает рекомендации для .NET или Python и сверяется с текущей документацией.
Как скилл выбирает между .NET и Python?
Он смотрит на файлы проекта или на язык, указанный в запросе. Если присутствуют обе экосистемы, ориентируется на редактируемые файлы или указанную цель.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: semantic-kernel description: 'Create, update, refactor, explain, or review Semantic Kernel solutions using shared guidance plus language-specific references for .NET and Python.' --- # Semantic Kernel Use this skill when working with applications, plugins, function-calling flows, or AI integrations built on Semantic Kernel. Always ground implementation advice in the latest Semantic Kernel documentation and samples rather than memory alone. ## Determine the target language first Choose the language workflow before making recommendations or code changes: 1. Use the **.NET** workflow when the repository contains `.cs`, `.csproj`, `.sln`, or other .NET project files, or when the user explicitly asks for C# or .NET guidance. Follow [references/dotnet.md](references/dotnet.md). 2. Use the **Python** workflow when the repository contains `.py`, `pyproject.toml`, `requirements.txt`, or the user explicitly asks for Python guidance. Follow [references/python.md](references/python.md). 3. If the repository contains both ecosystems, match the language used by the files being edited or the user's stated target. 4. If the language is ambiguous, inspect the current workspace first and then choose the closest language-specific reference. ## Always consult live documentation - Read the Semantic Kernel overview first: <https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/> - Prefer official docs and samples for the current API surface. - Use the Microsoft Docs MCP tooling when available to fetch up-to-date framework guidance and examples. ## Shared guidance When working with Semantic Kernel in any language: - Use async patterns for kernel operations. - Follow official plugin and function-calling patterns. - Implement explicit error handling and logging. - Prefer strong typing, clear abstractions, and maintainable composition patterns. - Use built-in connectors for Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, and other AI services, while preferring Azure AI Foundry services for new projects when that fits the task. - Use the kernel's memory and context-management capabilities when they simplify the solution. - Use `DefaultAzureCredential` when Azure authentication is appropriate. ## Workflow 1. Determine the target language and read the matching reference file. 2. Fetch the latest official docs and samples before making implementation choices. 3. Apply the shared Semantic Kernel guidance from this skill. 4. Use the language-specific package, repository, sample paths, and coding practices from the chosen reference. 5. When examples in the repo differ from current docs, explain the difference and follow the current supported pattern. ## References - [.NET reference](references/dotnet.md) - [Python reference](references/python.md) ## Completion criteria - Recommendations match the target language. - Package names, repository paths, and sample locations match the selected ecosystem. - Guidance reflects current Semantic Kernel documentation rather than stale assumptions.
© github · MIT · github/awesome-copilot