semantic-model-authoring

semantic-model-authoring — специализированный скилл Microsoft для авторинга и инспекции семантических моделей Power BI и их метаданных. Его область — перечисление таблиц, столбцов, measures и relationships, создание и изменение объектов модели, публикация и развёртывание в Fabric, обновление модели, настройка источников данных, параметров, подключений и разрешений, оптимизация DAX, а также подготовка модели к AI и Copilot. Это именно инструментальный маршрут для работы со структурой и настройками модели, а не универсальный ответчик по данным внутри модели. Скилл выбирается по явным задачам: создать модель, обнаружить метаданные, добавить или изменить DAX measure, table, column или relationship, улучшить производительность DAX, проверить best practices, подготовить модель к AI-потреблению, развернуть её в Fabric, запустить refresh, настроить permissions или connection, а также экспортировать определение в PBIP. В исходном описании отдельно зафиксированы границы: скилл не отвечает на естественно-языковые вопросы о данных модели, не создаёт визуализации отчётов, не управляет workspaces и не настраивает RLS/OLS roles. Такое разделение важно: запрос о содержимом данных нужно направлять в соответствующий data-consumption workflow, а не маскировать под авторинг. При выборе инструмента приоритет отдан подключённому powerbi-modeling-mcp: он используется и для чтения, и для изменений, потому что работает со структурированным объектным представлением модели. Если этот MCP недоступен, workflow допускает работу с PBIP/TMDL или Fabric REST через az rest, но для TMDL предусмотрены отдельные правила и актуализация определения через getDefinition/updateDefinition. При отсутствии MCP, PBIP и Fabric workspace скилл не должен имитировать авторинг: в такой конфигурации он останавливается и требует подходящее подключение. Для поиска workspace и item исходник требует сначала получить список workspaces, затем список элементов нужного типа и применить JMESPath-фильтрацию по имени. Для discovery метаданных предусмотрены INFO.VIEW.* и INFO.* функции: сначала оценивается объём, затем выбираются только нужные объекты. В документации отдельно запрещено подменять этот путь устаревающим GetSemanticModelSchema. Если запрос выполняется через Fabric API, каждый вызов к api.fabric.microsoft.com, включая LRO-poll и retry, обязан передавать заголовок x-ms-fabric-skill со значением semantic-model-authoring. Это техническое требование трассировки, а не декоративный пример. Скилл также содержит одноразовую проверку обновлений в начале сессии: для среды Codex рекомендуется сравнить локальную и удалённую версии package.json до дальнейшей работы. При создании или изменении модели нужно выбрать применимые reference-guidelines: modeling-guidelines обязательны перед построением объектов, а правила для Direct Lake, TMDL, PBIP или DAX подключаются по сценарию. Для новой модели исходник задаёт порядок: определить цель и источники, выбрать storage mode, спроектировать star schema, создать объекты, сохранить или развернуть модель и выполнить validation checklist. Для существующей модели сначала инвентаризируются таблицы, relationships и storage mode, затем планируются точечные изменения с проверкой конфликтов имён. Практически этот скилл подходит для управляемого авторинга семантического слоя, миграции определения в PBIP, диагностики метаданных и подготовки модели к Copilot; он не отменяет проверку разрешений, подключения и текущей документации Fabric.