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Expert knowledge for Azure AI Immersive Reader development including best practices, limits & quotas, security, configuration, and integrations & coding patterns. Use when tuning read-aloud/translation, storing user prefs, Entra auth setup, JS SDK integration, or language support, and other Azure AI Immersive Reader related development tasks. Not for Azure AI Language (use azure-language-service), Azure AI Speech (use azure-speech), Azure Translator (use azure-translator), Azure AI services (use microsoft-foundry-tools).

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Symbolicate the .NET runtime frames in an Android tombstone file. Extracts BuildIds and PC offsets from the native backtrace, downloads debug symbols from the Microsoft symbol server, and runs llvm-symbolizer to produce function names with source file and line numbers. USE FOR triaging a .NET MAUI or Mono Android app crash from a tombstone, resolving native backtrace frames in libmonosgen-2.0.so or libcoreclr.so to .NET runtime source code, or investigating SIGABRT, SIGSEGV, or other native signals originating from the .NET runtime on Android. DO NOT USE FOR pure Java/Kotlin crashes, managed .NET exceptions that are already captured in logcat, or iOS crash logs. INVOKES Symbolicate-Tombstone.ps1 script, llvm-symbolizer, Microsoft symbol server.

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Guides technology selection and implementation of AI and ML features in .NET 8+ applications using ML.NET, Microsoft.Extensions.AI (MEAI), Microsoft Agent Framework (MAF), GitHub Copilot SDK, ONNX Runtime, and OllamaSharp. Covers the full spectrum from classic ML through modern LLM orchestration to local inference. Use when adding classification, regression, clustering, anomaly detection, recommendation, LLM integration (text generation, summarization, reasoning), RAG pipelines with vector search, agentic workflows with tool calling, Copilot extensions, or custom model inference via ONNX Runtime to a .NET project. DO NOT USE FOR projects targeting .NET Framework (requires .NET 8+), the task is pure data engineering or ETL with no ML/AI component, or the project needs a custom deep learning training loop (use Python with PyTorch/TensorFlow, then export to ONNX for .NET inference).

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Use this skill before answering, planning, or editing whenever .NET tests or CI are switching from VSTest to Microsoft.Testing.Platform (MTP), or an MTP migration behaves differently. Triggers include "switch from VSTest"; MSTest/NUnit/xUnit MTP enablement; OutputType=Exe only for test projects in Directory.Build.props; EnableMSTestRunner, EnableNUnitRunner, UseMicrosoftTestingPlatformRunner, or YTest.MTP.XUnit2; .NET 10 global.json test.runner and TestingPlatformDotnetTestSupport; translating VSTest filters, logger, coverage, blame, or dump arguments; replacing VSTest@3; and exit code 8 or zero tests. Also use for xUnit v3 MTP filters during a v2-to-v3 upgrade. Do not use for framework conversion, TFM, UWP, or WinUI.

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Use the Microsoft.Extensions stack correctly across Generic Host, dependency injection, configuration, logging, options, HttpClientFactory, and other shared infrastructure patterns. USE FOR: wiring dependency injection, configuration, logging, or options; introducing Generic Host patterns into non-web .NET apps; cleaning up service registration, typed HTTP. DO NOT USE FOR: unrelated stacks; generic tasks that do not need this specific guidance. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Write, run, or repair .NET tests that use MSTest. Use when a repo uses `MSTest.Sdk`, `MSTest`, `[TestClass]`, `[TestMethod]`, `DataRow`, or Microsoft.Testing.Platform-based MSTest execution. USE FOR: the repo uses MSTest; you need to add, run, debug, or repair MSTest tests; the repo is moving between VSTest and Microsoft.Testing.Platform. DO NOT USE FOR: xUnit projects; TUnit projects. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Guide to implementing homomorphic encryption for privacy-preserving computation under GDPR. Covers scheme selection (BFV, BGV, CKKS, TFHE), Microsoft SEAL, IBM HELib, and Google FHE transpiler. Includes performance benchmarks, parameter tuning, and basic HE example code for encrypted arithmetic operations.

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Interact with Microsoft Teams — send and read messages, search conversations, look up people, check calendar, get meeting transcripts, and manage chats. Use this skill whenever the user mentions Teams, MS Teams, Microsoft Teams, wants to send a message, read chat history, search conversations, look up a colleague, check their calendar, find meeting recordings or transcripts, see direct reports or manager, or do anything involving Teams communication. Also trigger when the user asks about scheduling, org chart, people search, or wants to message someone.

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Azure Command Line Interface for managing Microsoft Azure resources. Use when the user needs to create VMs, manage storage accounts, deploy functions, configure resource groups, and automate Azure operations from the terminal.

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Azure OpenAI is Microsoft's hosted service for OpenAI models (GPT, gpt-image, Whisper, embeddings) on Azure infrastructure. Use when calling OpenAI models through Azure, authenticating with Managed Identity or Entra ID, setting up content filters, or deploying with enterprise compliance, regional data residency or private networking.

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Agent Framework Azure Hosted Agents workflow skill. Use this skill when the user needs Build persistent agents on Azure AI Foundry using the Microsoft Agent Framework Python SDK and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.

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Foundry hosted agent を Agent 365 Autopilot として発行し、自分のメールアドレス・予定表・権限で働く『デジタルな同僚』を Teams / Microsoft 365 Copilot に公開する。初回 scaffold で AI チームメイト評価Hub（Code Apps）、通常会話を採点する Python EvaluationWorker、回帰テストを同時生成し、publish 時に Foundry Monitor/Evaluations の日次評価も自動構成する。複数 Autopilot は共通 Dataverse Hub を agentkey で安全に共有する。メール応対 / Dataverse 検索 / Web 検索 / 定期実行 / コード実行 / 成果物共有 / Teams プレゼンスの機能ブロックに対応し、自己ホスト経路も互換用途として残す。CI/CD・レビューゲートは alm スキルに委譲する。

architecture で選定したデータ基盤（Microsoft Fabric / Azure Databricks / Foundry IQ）を、事前確認 → plan と hash 承認 → デプロイ → セマンティック層 → runtime 検証 → 計算停止まで API で構築し、MCP 接続情報を Cowork / Copilot Studio / Foundry へ引き渡す。Dataverse は dataverse スキル、データ投入は data-migration スキルへ委譲する。

Power Apps Native Mobile Code Apps（Private Preview）を Microsoft 公式 Expo テンプレートから作成し、React Native UI、Power Platform 接続、ネイティブ機能、実機プレビュー、Wrap、デプロイまで実施する。

CSV / JSON などの既存データを Dataverse / Azure Databricks / Microsoft Fabric Lakehouse へ移行する。ソースのプロファイル → マッピング契約の生成とレビュー → 検証と hash 承認 → 冪等な投入（upsert / MERGE / 全件ロード）→ 件数・キー・列値の照合までをスクリプトで行う。投入先の作成は dataverse / data-platform スキルが担当する。

Power Platform のテナント / 環境ガバナンスを確認・設定する管理スキル。開発着手前の環境チェック（既定環境ではないか・マネージド環境・Dataverse / Code Apps / MCP の有効化・セキュリティ ロール・管理 API アクセス）と DLP 事前チェックを非対話スクリプトで実行し、必要ならマネージド環境設定・カスタムコネクタの DLP 分類・ACP（Advanced connector policies）の許可コネクタを dry-run 付きで変更する。Microsoft 第一者サービスだけを許可する ACP 推奨プロファイルの適用と、クラシック DLP から ACP への移行も支援する。クラシック DLP と ACP は既定の混成モードで併用され、より制限の厳しい方が適用されるため両方を確認する。オプションとして、既定環境 / 個人開発者環境 / 市民開発者環境 / AI CoE セントラル / AI CoE 内製開発の 5 グループからなるテナント全体の環境戦略を、読み取り専用スキャン → 移行プラン（admin-migration-plan.md）→ レビュー → 適用の順で策定・実行する。設定は環境グループのルールで行うのを原則とし、グループ ルールに無い項目（既定環境ルーティング・Dataverse for Teams 禁止・Dataverse 検索・グループへの割り当て・Copilot クレジット配分）だけをテナント設定・環境個別設定・Dataverse の組織設定で補う。IP 制限・テナント分離・監査ログ・ライセンス配分などの管理設定は references にまとめる。

Microsoft 365 と現場コックピットの情報を統合し、現場ごとの優先順位と次アクションを助言する。 Use when ユーザーが「今日何を優先すべき」「現場横断で次のアクションを教えて」と依頼したとき。

メールと Teams に届いた本部通達を読み、自店でやること・期限・担当・売場変更の段取りに分けて一覧にするスキル。チャットにグラフ（Render UI）と一覧、整理の考え方を説明した HTML レポートも作る。必要なら To Do / Planner への登録案も作る（登録は承認後）。 Use when ユーザーが「本部の通達を整理して」「今日やることをまとめて」「通達から売場変更の段取りを作って」と依頼したとき。 Microsoft 365 の標準機能（メール・Teams・To Do / Planner）を使う。Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）は「今日」の日付と、通達に関係する在庫を確かめるときだけ読み取りで使う。

Microsoft.Extensions.Options patterns including IValidateOptions, strongly-typed settings, validation on startup, and the Options pattern for clean configuration management.

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Compose, orchestrate, and trace production multi-agent workflows with Microsoft Agent Framework.

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The Azure CLI provides cross-platform command-line access to Microsoft Azure services for managing VMs, databases, Kubernetes, AI services, and hundreds of cloud resources with consistent hierarchical commands.

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AutoGen is Microsoft's open-source framework for building multi-agent systems where AI agents converse with each other and humans to solve tasks, with support for tool use and human-in-the-loop workflows.

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Build .NET AI agents and multi-agent workflows with Microsoft Agent Framework using the right agent type, threads, tools, workflows, hosting protocols, and enterprise guardrails.

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Use the Microsoft.Extensions stack correctly across Generic Host, dependency injection, configuration, logging, options, HttpClientFactory, and other shared infrastructure patterns.

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