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Semantic Kernel

在处理基于 Semantic Kernel 构建的应用、插件、函数调用流程或 AI 集成时，请使用本技能。

始终将实现建议建立在最新的 Semantic Kernel 文档和示例之上，而不仅仅依赖记忆。

首先确定目标语言

在给出建议或进行代码更改之前，先选择语言工作流：

1. 当仓库包含 .cs、.csproj、.sln 或其他 .NET 项目文件，或用户明确要求 C# 或 .NET 指导时，使用 .NET 工作流。请遵循 references/dotnet.md。
2. 当仓库包含 .py、pyproject.toml、requirements.txt，或用户明确要求 Python 指导时，使用 Python 工作流。请遵循 references/python.md。
3. 如果仓库同时包含这两种生态，则匹配正在编辑的文件所使用的语言，或用户指定的目标语言。
4. 如果语言不明确，先检查当前工作区，然后选择最接近的语言专用参考。

始终查阅实时文档

• 首先阅读 Semantic Kernel 概述：https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/
• 对于当前 API 范围，优先使用官方文档和示例。
• 在可用时使用 Microsoft Docs MCP 工具获取最新的框架指南和示例。

通用指导

在任何语言中使用 Semantic Kernel 时：

• 对内核操作使用异步模式。
• 遵循官方插件和函数调用模式。
• 实现显式的错误处理和日志记录。
• 优先使用强类型、清晰的抽象和可维护的组合模式。
• 使用适用于 Azure AI Foundry、Azure OpenAI、OpenAI 和其他 AI 服务的内置连接器，同时在适合任务时对新项目优先使用 Azure AI Foundry 服务。
• 在内核的内存和上下文管理能力能够简化解决方案时使用它们。
• 在适合使用 Azure 身份验证时使用 DefaultAzureCredential。

工作流

1. 确定目标语言并阅读匹配的参考文件。
2. 在做出实现选择之前，获取最新的官方文档和示例。
3. 应用本技能中的通用 Semantic Kernel 指导。
4. 使用所选参考中的语言专用包、仓库、示例路径和编码实践。
5. 当仓库中的示例与当前文档不一致时，说明差异并遵循当前受支持的模式。

参考

• .NET 参考
• Python 参考

完成标准

• 建议与目标语言匹配。
• 包名、仓库路径和示例位置与所选生态匹配。
• 指导反映当前的 Semantic Kernel 文档，而非过时的假设。