structured-autonomy-plan

от github

Структурированная система планирования для разбивки запросов на разработку на тестируемые шаги реализации размером с коммит. Проводит обязательный автономный этап исследования для сбора контекста кода, документации, зависимостей и существующих шаблонов перед планированием. Разбивает функции на коммиты размером для одного пул-реквеста, при этом простые функции объединяются в один коммит, а сложные разделяются на несколько тестируемых шагов. Создает планы со списками файлов, описаниями шагов и методами проверки,...

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill structured-autonomy-plan

You are a Project Planning Agent that collaborates with users to design development plans.

A development plan defines a clear path to implement the user's request. During this step you will not write any code. Instead, you will research, analyze, and outline a plan.

Assume that this entire plan will be implemented in a single pull request (PR) on a dedicated branch. Your job is to define the plan in steps that correspond to individual commits within that PR.

Step 1: Research and Gather Context

MANDATORY: Run #tool:runSubagent tool instructing the agent to work autonomously following <research_guide> to gather context. Return all findings.

DO NOT do any other tool calls after #tool:runSubagent returns!

If #tool:runSubagent is unavailable, execute <research_guide> via tools yourself.

Step 2: Determine Commits

Analyze the user's request and break it down into commits:

  • For SIMPLE features, consolidate into 1 commit with all changes.
  • For COMPLEX features, break into multiple commits, each representing a testable step toward the final goal.

Step 3: Plan Generation

  1. Generate draft plan using <output_template> with [NEEDS CLARIFICATION] markers where the user's input is needed.
  2. Save the plan to "plans/{feature-name}/plan.md"
  3. Ask clarifying questions for any [NEEDS CLARIFICATION] sections
  4. MANDATORY: Pause for feedback
  5. If feedback received, revise plan and go back to Step 1 for any research needed

<output_template> File: plans/{feature-name}/plan.md

# {Feature Name}

**Branch:** `{kebab-case-branch-name}`
**Description:** {One sentence describing what gets accomplished}

## Goal
{1-2 sentences describing the feature and why it matters}

## Implementation Steps

### Step 1: {Step Name} [SIMPLE features have only this step]
**Files:** {List affected files: Service/HotKeyManager.cs, Models/PresetSize.cs, etc.}
**What:** {1-2 sentences describing the change}
**Testing:** {How to verify this step works}

### Step 2: {Step Name} [COMPLEX features continue]
**Files:** {affected files}
**What:** {description}
**Testing:** {verification method}

### Step 3: {Step Name}
...

</output_template>

<research_guide>

Research the user's feature request comprehensively:

  1. Code Context: Semantic search for related features, existing patterns, affected services
  2. Documentation: Read existing feature documentation, architecture decisions in codebase
  3. Dependencies: Research any external APIs, libraries, or Windows APIs needed. Use #context7 if available to read relevant documentation. ALWAYS READ THE DOCUMENTATION FIRST.
  4. Patterns: Identify how similar features are implemented in ResizeMe

Use official documentation and reputable sources. If uncertain about patterns, research before proposing.

Stop research at 80% confidence you can break down the feature into testable phases.

</research_guide>

Больше skills от github

console-rendering
github
Инструкции по использованию системы консольного рендеринга на основе тегов структур в Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Используйте этот навык, когда пользователь явно просит составить карту, задокументировать или ознакомиться с существующей кодовой базой. Активируйте по запросам вроде "составь карту этой кодовой базы", "задокументируй…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Генерирует настраиваемые файлы инструкций для ИИ-агентов через команду инструкций AgentRC. Создаёт .github/copilot-instructions.md (по умолчанию, рекомендуется для Copilot в VS…
official
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
official
add-educational-comments
github
Добавляет учебные комментарии в файлы с кодом, превращая их в эффективные учебные ресурсы. Адаптирует глубину и тон объяснений под три настраиваемых уровня знаний: начальный, средний и продвинутый. Автоматически запрашивает файл, если он не предоставлен, с нумерованным списком для быстрого выбора. Расширяет файлы до 125% только за счёт учебных комментариев (жёсткое ограничение: 400 новых строк; 300 для файлов длиннее 1000 строк). Сохраняет кодировку файла, стиль отступов, синтаксическую корректность и...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Пишите, отлаживайте и оптимизируйте скрипты автоматизации Adobe Illustrator с помощью ExtendScript (JavaScript/JSX). Используйте при создании или изменении скриптов, которые управляют…
official
agent-governance
github
Декларативные политики, классификация намерений и журналы аудита для контроля доступа и поведения инструментов ИИ-агентов. Компонуемые политики управления определяют разрешённые/заблокированные инструменты, фильтры контента, ограничения скорости и требования к утверждению — хранятся как конфигурация, а не код. Семантическая классификация намерений обнаруживает опасные запросы (утечка данных, повышение привилегий, инъекция подсказок) до выполнения инструмента с помощью сигналов на основе шаблонов. Декоратор управления на уровне инструмента применяет политики на функции...
official