Semantic Kernel

Utilisez cette skill quand vous travaillez avec des applications, plugins, des flux de function-calling ou des intégrations IA construites sur Semantic Kernel.

Basez toujours les conseils d'implémentation sur la dernière documentation et les exemples Semantic Kernel plutôt que sur la mémoire seule.

Déterminez d'abord le langage cible

Choisissez le workflow de langage avant de faire des recommandations ou des changements de code :

Utilisez le workflow .NET quand le repository contient des fichiers .cs, .csproj, .sln ou d'autres fichiers de projet .NET, ou quand l'utilisateur demande explicitement des conseils C# ou .NET. Suivez references/dotnet.md.
Utilisez le workflow Python quand le repository contient .py, pyproject.toml, requirements.txt, ou quand l'utilisateur demande explicitement des conseils Python. Suivez references/python.md.
Si le repository contient les deux écosystèmes, associez le langage utilisé par les fichiers en cours de modification ou l'objectif déclaré de l'utilisateur.
Si le langage est ambigu, inspectez d'abord l'espace de travail actuel, puis choisissez la référence la plus proche spécifique au langage.

Consultez toujours la documentation en direct

Lisez d'abord l'aperçu Semantic Kernel : https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/
Préférez la documentation officielle et les exemples pour la surface API actuelle.
Utilisez les outils MCP Microsoft Docs quand ils sont disponibles pour récupérer les conseils et exemples de framework à jour.

Conseils partagés

Quand vous travaillez avec Semantic Kernel dans n'importe quel langage :

Utilisez les patterns asynchrones pour les opérations kernel.
Suivez les patterns officiels de plugin et de function-calling.
Implémentez une gestion des erreurs et une journalisation explicites.
Préférez le typage fort, les abstractions claires et les patterns de composition maintenables.
Utilisez les connecteurs intégrés pour Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI et autres services IA, en privilégiant les services Azure AI Foundry pour les nouveaux projets quand c'est approprié pour la tâche.
Utilisez les capacités de mémoire et de gestion du contexte du kernel quand elles simplifient la solution.
Utilisez DefaultAzureCredential quand l'authentification Azure est appropriée.

Workflow

Déterminez le langage cible et lisez le fichier de référence correspondant.
Récupérez la dernière documentation officielle et les exemples avant de faire des choix d'implémentation.
Appliquez les conseils Semantic Kernel partagés de cette skill.
Utilisez les packages spécifiques au langage, les chemins du repository, les emplacements d'exemples et les pratiques de codage du choix de référence.
Quand les exemples du repo diffèrent de la documentation actuelle, expliquez la différence et suivez le pattern actuellement supporté.

Références

Critères de complétude

Les recommandations correspondent au langage cible.
Les noms de package, chemins du repository et emplacements d'exemples correspondent à l'écosystème sélectionné.
Les conseils reflètent la documentation Semantic Kernel actuelle plutôt que des hypothèses obsolètes.