GitHub Copilot Custom Skills: как превратить рутины разработчика в исполняемые сценарии ИИ — VogueTech

Что нового

GitHub добавил в Copilot новый уровень кастомизации — Custom Skills. Это не просто подсказки в редакторе, а полноценные сценарии, которые Copilot может запускать сам по себе по одному текстовому запросу.

Что именно появилось:

Навык как папка в репозитории: каждый skill — это каталог с файлом SKILL.md и дополнительными скриптами, шаблонами, конфигами.
Единый формат SKILL.md: YAML-фронтматтер + подробная инструкция, когда и как запускать процедуру.
Автоматический запуск по фразе: Copilot читает описание навыка и подгружает его, когда запрос в чате совпадает с триггерными фразами.
Автономное выполнение пайплайнов: Copilot сам переходит в нужную папку, запускает скрипты, подставляет аргументы и собирает результат.
Открытый стандарт Agent Skills: один и тот же навык работает в:
- GitHub Copilot в VS Code (чат и Agent mode),
- GitHub Copilot CLI,
- GitHub Copilot coding agent,
- совместимых агентах вроде Claude Code и Gemini CLI через .claude/skills/ и .agents/skills/.
Интеграция со слэш-командами: все навыки автоматически появляются как команды /skill-name в Copilot Chat.
Быстрое создание навыков: команда /create-skill в чате генерирует структуру папок и SKILL.md по текстовому описанию.
Гранулярный контроль загрузки: параметры user-invocable и disable-model-invocation в фронтматтере управляют, когда навык доступен и как его можно вызвать.
Поддержка нескольких мест хранения: навыки могут быть проектными (в репозитории) или персональными (в домашней директории), плюс настраиваемые пути через chat.skillsLocations в VS Code.

Цифр по скорости или цене Microsoft не приводит, но в примере типичная рутина на 15–30 минут превращается в один запрос к Copilot с выполнением за пару минут.

Как это работает

Базовая идея: SKILL.md — это контракт между вами и Copilot. Вы описываете процедуру, Copilot orchestration берёт на себя.

Структура навыка

Навык — это папка, например:

.github/skills/my-skill/
├── SKILL.md                          # Инструкции (обязательно)
└── references/
    ├── resources/
    │   ├── run.py                    # Скрипт автоматизации
    │   ├── query-template.sql        # Шаблон запроса
    │   └── config.yaml               # Конфиг
    └── reports/
        └── report_template.html      # Шаблон отчёта
``

Ключевой файл — `SKILL.md`. У него фиксированная структура:

```markdown
---
name: my-skill
description: 'What this does and when to use it. Include trigger
  phrases so Copilot knows when to load it. USE FOR: specific
  task A, task B. Trigger phrases: "keyword1", "keyword2".'
argument-hint: 'What inputs the user should provide.'
---

# My Skill

## When to Use
- Situation A
- Situation B

## Quick Start

```powershell
cd .github/skills/my-skill/references/resources
py run.py <arg1> <arg2>

What It Does

| Step | Action | Purpose | |------|--------|---------| | 1 | Fetch data from source | Gather raw input | | 2 | Process and transform | Apply business logic | | 3 | Generate report | Produce actionable output |

Output

Description of what the user gets back.


### Как Copilot находит и загружает навыки

Загрузка идёт по шагам:

1. **Сканирование навыков**. Copilot просматривает только `name` и `description` у всех доступных `SKILL.md`. Это примерно 100 токенов на навык.
2. **Описание = поиск**. Поле `description` — единственный источник, по которому Copilot решает, подходит ли навык под запрос. Поэтому туда нужно упаковать ключевые слова и триггерные фразы.
3. **Прогрессивная загрузка**:
   - сначала — только `name` и `description`;
   - если навык подходит — Copilot загружает полный текст `SKILL.md`;
   - файлы из `references/` он читает только тогда, когда процедура явно их использует.
4. **Исполнение**. Copilot в Agent mode запускает команды, описанные в `SKILL.md`: заходит в нужную директорию, вызывает Python/Node/.NET/CLI, читает конфиги и шаблоны, формирует результат.

Copilot не «угадывает» команды. Он следует инструкции в `SKILL.md`. Скрипты выполняют тяжёлую работу, ИИ управляет последовательностью действий.

### Технические требования

Чтобы всё это работало, нужно:

- **VS Code** — актуальная стабильная версия.
- **GitHub Copilot** — активная подписка (Individual, Business или Enterprise).
- **Agent mode** — в панели Copilot Chat нужно выбрать режим Agent (в новых версиях он по умолчанию).
- **Рантайм-инструменты** — всё, что используют ваши скрипты: Python, Node.js, .NET CLI, `az` CLI и т.д.

Сами навыки не требуют дополнительных расширений или облачных сервисов — это просто файлы в репозитории или в пользовательской директории.

---

## Что это значит для вас

### Какие задачи закрывает

Custom Skills полезны везде, где вы повторяете одни и те же многошаговые сценарии:

- **CLI-рутина**: последовательность команд, чтение вывода, ручной разбор JSON, формирование отчёта.
- **Интеграции с API**: запросы к нескольким сервисам, склейка данных, сводка результатов.
- **Тестирование**: запуск тестов, анализ падений, сравнение с предыдущим прогоном, отчёт с приоритизацией.
- **DevOps и SRE-процедуры**: health-check после деплоя, валидация конфигураций, поиск дрейфа инфраструктуры.
- **Отчётность**: релиз-ноты, отчёты по безопасности, анализ затрат в облаке.

Раньше вы хранили это в wiki или runbook и каждый раз копировали команды вручную. Теперь вы описываете процедуру один раз в `SKILL.md`, и Copilot запускает её по фразе в духе: «проверь здоровье деплоя staging».

### Когда это особенно полезно

- У вас **команда**, и вы хотите, чтобы все делали сложные операции одинаково. Навык живёт в `.github/skills` и версионируется вместе с кодом.
- У вас **много рутинных проверок**: регрессия, безопасность, перфоманс, инфраструктура. Каждую можно упаковать в отдельный skill.
- Вы **часто обучаете новичков**: вместо устных инструкций даёте им набор навыков, которые Copilot может выполнять и объяснять по ходу.

### Когда не стоит заморачиваться

- Задача разовая и вряд ли повторится.
- Процедура постоянно меняется, и вы не готовы поддерживать `SKILL.md` и скрипты в актуальном состоянии.
- Вы почти не пользуетесь Copilot Chat или Agent mode и не планируете менять процесс.

### Доступность из России

GitHub Copilot официально недоступен для аккаунтов из России. Для работы с Custom Skills нужен активный Copilot, так что без обходных путей (VPN, аккаунты в других регионах, корпоративные подписки через зарубежные юрлица) вы их не запустите.

---

## Место на рынке

Custom Skills — это часть экосистемы «агентов» вокруг GitHub Copilot.

На уровне рынка это конкурирует с:

- **Claude Code** (Anthropic) — поддерживает тот же формат навыков через `.claude/skills/`.
- **Gemini CLI** (Google) — совместим через `.agents/skills/`.
- **GitHub Copilot CLI и coding agent** — используют тот же стандарт.

Чётких цифр по скорости или стоимости относительно GPT-4o, Claude 3.5 или Gemini 1.5 Microsoft не приводит. Главное отличие — не в качестве модели, а в **стандарте описания процедур**, который работает сразу в нескольких инструментах.

Если вы уже живёте в экосистеме GitHub и VS Code, Custom Skills логично использовать как «формат runbook’ов», который умеет выполнять Copilot. Если вы строите процессы вокруг других ассистентов, плюс в том, что формат открытый и поддерживается не только Copilot.

---

## Как запустить: пример навыка для health-check деплоя

Разберём полноценный пример из Microsoft: навык, который проверяет здоровье деплоя, опрашивает health-эндпоинты, сравнивает задержки с базовыми значениями и генерирует HTML-отчёт.

### Шаг 1 — структура папок

```text
.github/skills/deployment-health/
├── SKILL.md
└── references/
    └── resources/
        ├── check_health.py
        └── endpoints.yaml

Шаг 2 — содержимое `SKILL.md`

---
name: deployment-health
description: 'Check deployment health across environments. Queries
  health endpoints, compares response times against baselines, and
  flags degraded services. USE FOR: deployment validation, health
  check, post-deploy verification, service status. Trigger phrases:
  "check deployment health", "is the deployment healthy",
  "post-deploy check", "service health".'
argument-hint: 'Provide the environment name (e.g., staging, production).'
---

# Deployment Health Check

## When to Use
- After deploying to any environment
- During incident triage to check service status
- Scheduled spot checks

## Quick Start

```bash
cd .github/skills/deployment-health/references/resources
python check_health.py <environment>

What It Does

Loads endpoint definitions from endpoints.yaml
Calls each endpoint, records response time and status code
Compares against baseline thresholds
Generates an HTML report with pass/fail status

Output

HTML report at references/reports/health_<environment>_<date>.html


Здесь видно несколько важных моментов:

- В `description` зашиты **конкретные триггерные фразы**: `"check deployment health"`, `"post-deploy check"`, `"service health"`.
- `argument-hint` подсказывает, что от пользователя нужен один аргумент — имя окружения.
- В разделе **Quick Start** есть точная команда, которую Copilot будет повторять.

### Шаг 3 — скрипт `check_health.py`

```python
# check_health.py
import sys, yaml, requests, time, json
from datetime import datetime

def main():
    env = sys.argv[1]
    with open("endpoints.yaml") as f:
        config = yaml.safe_load(f)

    results = []
    for ep in config["endpoints"]:
        url = ep["url"].replace("{env}", env)
        start = time.time()
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        elapsed = time.time() - start
        results.append({
            "service": ep["name"],
            "status": resp.status_code,
            "latency_ms": round(elapsed * 1000),
            "threshold_ms": ep["threshold_ms"],
            "healthy": resp.status_code == 200 and elapsed * 1000 < ep["threshold_ms"]
        })

    healthy = sum(1 for r in results if r["healthy"])
    print(f"Health check: {healthy}/{len(results)} services healthy")
    # ... generate HTML report ...

if __name__ == "__main__":
    main()

Copilot не переписывает этот код. Он просто запускает его с нужным аргументом, считывает вывод и может на основе него сформировать резюме в чате.

Шаг 4 — запуск навыка через Copilot

Дальше всё выглядит так:

Вы открываете VS Code, включаете Agent mode.
В Copilot Chat пишете: Check deployment health for staging.
Copilot:
- сопоставляет запрос с описанием deployment-health;
- загружает SKILL.md;
- выполняет команды из раздела Quick Start: python check_health.py staging в нужной папке;
- открывает сгенерированный отчёт;
- резюмирует результат в чате.

Примеры полезных навыков

Custom Skills не привязаны к конкретной доменной области. Microsoft приводит несколько типовых паттернов:

| Skill | Что автоматизирует | |-------|---------------------| | Test Regression Analyzer | Запускает тесты, парсит падения, сравнивает с последним успешным прогоном, генерирует diff-отчёт | | API Contract Checker | Сравнивает OpenAPI-спеки между ветками, подсвечивает ломающие изменения | | Security Scan Reporter | Запускает SAST/DAST, объединяет результаты, формирует приоритизированный отчёт | | Cost Analysis | Запрашивает биллинг-API облака, сравнивает затраты по периодам, ищет аномалии | | Release Notes Generator | Парсит git log между тегами, классифицирует изменения, генерирует changelog | | Infrastructure Drift Detector | Сравнивает живое состояние инфраструктуры с IaC-шаблонами, ищет дрейф | | Log Pattern Analyzer | Ходит в систему логов, находит аномальные паттерны, делает сводку | | Performance Benchmarker | Запускает бенчмарки, сравнивает с базовыми значениями, отмечает деградации | | Dependency Auditor | Сканирует зависимости, ищет уязвимости и устаревшие пакеты |

Общий шаблон: инструкции в SKILL.md + скрипты автоматизации + шаблон отчёта.

Где хранить навыки

Навыки могут быть общими для проекта или личными.

Проектные навыки (делятся с командой)

Хранятся в репозитории и попадают в Git:

.github/skills/<name>/
.agents/skills/<name>/
.claude/skills/<name>/

Они доступны всем, кто работает с этим репо.

Персональные навыки

Живут в домашней директории разработчика и не шарятся с командой:

~/.copilot/skills/<name>/
~/.agents/skills/<name>/
~/.claude/skills/<name>/

VS Code позволяет добавить дополнительные пути к навыкам через настройку chat.skillsLocations.

Как правильно писать SKILL.md

Делайте

Набивайте description ключевыми словами. Это единственное поле, по которому Copilot решает, какой навык ему нужен.
Пишите точные команды: cd path/to/dir && python script.py <args>.
Чётко описывайте вход и выход: какие аргументы нужны, какие файлы или отчёты появятся.
Используйте таблицы для многошаговых процедур — ИИ проще следовать структурированному плану.
Добавляйте заметки по таймзонам, если работаете со временем.
Кладите HTML-шаблоны отчётов в references/reports — визуальный вывод лучше сухого текста.

Не делайте

Не пишите расплывчатые описания вроде A useful skill — Copilot не поймёт, когда его вызывать.
Не полагайтесь на «контекст» — указывайте все пути, переменные окружения, prereqs.
Не тащите большие файлы в SKILL.md — складывайте их в references/.
Не хардкодьте секреты — используйте переменные окружения или, например, Azure Key Vault.
Не забывайте про ошибки — опишите типичные фейлы и что с ними делать.

Управление загрузкой навыков

Через фронтматтер в SKILL.md можно тонко настроить поведение навыка:

По умолчанию (оба флага отсутствуют):
- навык доступен как слэш-команда;
- Copilot может подгружать его автоматически, когда запрос подходит по смыслу.
user-invocable: false:
- навык не доступен как /команда;
- Copilot может использовать его как фоновое знание.
disable-model-invocation: true:
- навык можно вызвать только явно пользователем;
- Copilot сам его не подгрузит по смыслу запроса.
Оба флага включены:
- навык по сути выключен.

Это полезно, если вы хотите, чтобы какие-то навыки работали только по прямой команде или наоборот — тихо помогали модели в фоне.

Быстрое создание и слэш-команды

Каждый навык автоматически превращается в слэш-команду в Copilot Chat:

deployment-health → /deployment-health.

Можно сразу передавать аргументы:

/deployment-health staging
/webapp-testing for the login page

Для быстрого старта есть команда /create-skill. Вы описываете задачу словами, Copilot задаёт уточняющие вопросы и генерирует:

SKILL.md с корректным фронтматтером;
структуру папок;
при желании — наброски скриптов.

Ещё один сценарий — вы только что прошли сложный путь отладки в чате и говорите Copilot: create a skill from how we just debugged that. Он упакует весь разговор в многошаговую процедуру, которую потом можно запускать по запросу.

Как Custom Skills вписываются в настройку Copilot

Custom Skills — один из нескольких механизмов кастомизации поведения Copilot.

Workspace Instructions (.github/copilot-instructions.md) — общие правила для репозитория: кодстайл, архитектурные принципы.
File Instructions (.github/instructions/*.instructions.md) — правила для конкретных типов файлов, например для всех *.test.ts.
Prompts (.github/prompts/*.prompt.md) — одноразовые шаблоны задач с параметрами.
Skills (.github/skills/<name>/SKILL.md) — многошаговые сценарии с кодом и шаблонами.
Custom Agents (.github/agents/*.agent.md) — отдельные «саб-агенты» с ограниченным доступом к инструментам или многостадийными пайплайнами.
Hooks (.github/hooks/*.json) — гарантированные shell-команды на события жизненного цикла агента (например, автоформатирование или блокировка определённых действий).
Plugins — отдельные пакеты навыков из сообщества (например, awesome-copilot).

Custom Skills занимают нишу между простыми промптами и полноценными кастомными агентами: это именно исполняемые runbook’и.

Как начать

Создайте папку для навыка в репозитории:
```
.github/skills/<your-skill>/SKILL.md
```
Напишите насыщенное ключевыми словами description в YAML-фронтматтере.
Опишите процедуру и добавьте скрипты в references/resources и шаблоны отчётов в references/reports.
Откройте репозиторий в VS Code, включите Agent mode.
В Copilot Chat сформулируйте задачу обычным языком.
Посмотрите, как Copilot находит ваш навык, загружает инструкции и выполняет сценарий.

Если не хочется руками возиться со структурой, начните с /create-skill в чате и дайте Copilot текстовое описание задачи.

Custom Skills превращают документацию и runbook’и в исполняемые сценарии. Начните с самой болезненной рутины в вашем процессе, упакуйте её в SKILL.md и отдайте её Copilot.

Что нового

Как это работает

Структура навыка

What It Does

Output

Шаг 2 — содержимое SKILL.md

What It Does

Output

Шаг 4 — запуск навыка через Copilot

Примеры полезных навыков

Где хранить навыки

Проектные навыки (делятся с командой)

Персональные навыки

Как правильно писать SKILL.md

Делайте

Не делайте

Управление загрузкой навыков

Быстрое создание и слэш-команды

Как Custom Skills вписываются в настройку Copilot

Как начать

Читайте также

Шаг 2 — содержимое `SKILL.md`