init

Создать или обновить файлы настройки чата для AI-агентов кодирования

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode --skill init

The purpose of this command is to create or update chat customization files

  • the agent instructions file (.github/copilot-instructions.md or AGENTS.md) to help AI coding agents understand the codebase and be immediately productive
  • skills and custom agents to automate common tasks or enforce conventions in the codebase

The user can optionally call this command with an argument. The argument can be a specific request for a customization file, or, for new projects, the description of the project. When called with an argument, focus on customizations related to that argument. Only create or modify chat customization files. Never start working on a task in the argument.

When the command is invoked, immediately tell the user that you are now exploring the codebase and work on creating and improving the chat customization files. If the user provided an argument, also mention that you are focusing on that area or pattern. Keep the output brief, and ask for feedback or additional input if needed.

Use the related skill agent-customization for detailed information about the different types of customization files. Explore the codebase to get a good understanding of the project and its conventions, and then create or update the relevant chat customization files to help AI coding agents be productive in this codebase.

When complete, print a table of the added or modified chat customization files, along with a short explanation why this file is useful to the AI coding agents.

Workflow

  1. Discover existing conventions Search: **/{.github/copilot-instructions.md,AGENT.md,AGENTS.md,CLAUDE.md,.cursorrules,.windsurfrules,.clinerules,.cursor/rules/**,.windsurf/rules/**,.clinerules/**,README.md}

  2. Explore the codebase via subagent, 1-3 in parallel if needed Find essential knowledge that helps an AI agent be immediately productive:

    • Build/test commands (agents run these automatically)
    • Architecture decisions and component boundaries
    • Project-specific conventions that differ from common practices
    • Potential pitfalls or common development environment issues
    • Key files/directories that exemplify patterns

    Also inventory existing documentation (docs/**/*.md, CONTRIBUTING.md, ARCHITECTURE.md, etc.) to identify topics that should be linked, not duplicated.

  3. Generate or merge

    • New file: Prefer AGENTS.md over .github/copilot-instructions.md. If the user already has one of these files, update it instead of creating a new one.
    • Existing file: Preserve valuable content, update outdated sections, remove duplication
    • Follow the guidelines in the agent-customization skill:
      1. Link, don't embed principle. Do not copy existing documentation that exists in the workspace, link to them with a Markdown link instead.
      2. Minimal by default: Only what's relevant and cannot be easily discovered by an agent should be included. Link to other documentation for details.
      3. Concise and actionable: Every line should guide behavior
  4. Iterate

    • Ask for feedback on unclear or incomplete sections
    • If the workspace is complex, suggest creating separate instructions files or skills for specific areas (e.g., frontend, backend, tests)

Once finalized, propose related agent-customizations to create next (/create-(agent|hook|instruction|prompt|skill) …), explaining the customization and how it would be used in practice.

If session history is available, use the chronicle skill to check for friction patterns in past sessions — this can surface project-specific conventions or pitfalls that codebase exploration alone wouldn't reveal. Mention /chronicle improve to the user as a way to iteratively refine instructions over time.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development