Semantic Kernel

Semantic Kernel で構築されたアプリケーション、プラグイン、関数呼び出しフロー、または AI インテグレーションを扱う場合にこのスキルを使用します。

メモリだけに頼るのではなく、実装アドバイスは常に最新の Semantic Kernel ドキュメントとサンプルに基づいて行います。

対象言語を最初に確認する

推奨事項またはコード変更を行う前に、言語ワークフローを選択します:

1. リポジトリに .cs、.csproj、.sln などの .NET プロジェクトファイルが含まれている場合、またはユーザーが明示的に C# または .NET ガイダンスを求めている場合は、.NET ワークフローを使用します。references/dotnet.md に従ってください。
2. リポジトリに .py、pyproject.toml、requirements.txt が含まれている場合、またはユーザーが明示的に Python ガイダンスを求めている場合は、Python ワークフローを使用します。references/python.md に従ってください。
3. リポジトリに両方のエコシステムが含まれている場合は、編集中のファイルで使用されている言語またはユーザーの明示的なターゲットと一致させます。
4. 言語が曖昧な場合は、まず現在のワークスペースを検査してから、最も関連のある言語固有リファレンスを選択します。

常にライブドキュメントを参照する

• まず Semantic Kernel の概要を読みます: https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/
• 現在の API サーフェスについては公式ドキュメントとサンプルを優先します。
• 利用可能な場合は Microsoft Docs MCP ツーリングを使用して、最新のフレームワークガイダンスとサンプルを取得します。

共通ガイダンス

どの言語で Semantic Kernel を使用する場合でも:

• カーネル操作に非同期パターンを使用します。
• 公式なプラグインおよび関数呼び出しパターンに従います。
• 明示的なエラーハンドリングとログを実装します。
• 強い型付け、明確な抽象化、および保守可能な組成パターンを優先します。
• Azure AI Foundry、Azure OpenAI、OpenAI、その他の AI サービス用の組み込みコネクタを使用し、タスクに適切な場合は新しいプロジェクトに Azure AI Foundry サービスを優先します。
• ソリューションを簡素化するときはカーネルのメモリおよびコンテキスト管理機能を使用します。
• Azure 認証が適切な場合は DefaultAzureCredential を使用します。

ワークフロー

1. 対象言語を決定し、一致するリファレンスファイルを読みます。
2. 実装を選択する前に最新の公式ドキュメントとサンプルを取得します。
3. このスキルから共通の Semantic Kernel ガイダンスを適用します。
4. 選択したエコシステムから言語固有のパッケージ、リポジトリパス、コーディングプラクティスを使用します。
5. リポジトリ内のサンプルが現在のドキュメントと異なる場合は、その差異を説明し、現在サポートされているパターンに従います。

リファレンス

• .NET リファレンス
• Python リファレンス

完了基準

• 推奨事項が対象言語と一致しています。
• パッケージ名、リポジトリパス、およびサンプルの場所が選択されたエコシステムと一致しています。
• ガイダンスは古い想定ではなく現在の Semantic Kernel ドキュメントを反映しています。