agent-customization

โดย microsoft

**ทักษะเวิร์กโฟลว์** — สร้าง อัปเดต ตรวจสอบ แก้ไข หรือดีบักไฟล์ปรับแต่งเอเจนต์ของ VS Code (.instructions.md, .prompt.md, .agent.md, SKILL.md,…)

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-copilot-chat --skill agent-customization

Agent Customization

Decision Flow

PrimitiveWhen to Use
Workspace InstructionsAlways-on, applies everywhere in the project
File InstructionsExplicit via applyTo patterns, or on-demand via description
MCPIntegrates external systems, APIs, or data
HooksDeterministic shell commands at agent lifecycle points (block tools, auto-format, inject context)
Custom AgentsSubagents for context isolation, or multi-stage workflows with tool restrictions
PromptsSingle focused task with parameterized inputs
SkillsOn-demand workflow with bundled assets (scripts/templates)

Quick Reference

Consult the reference docs for templates, domain examples, advanced frontmatter options, asset organization, anti-patterns, and creation checklists. If the references are not enough, load the official documentation links for each primitive.

TypeFileLocationReference
Workspace Instructionscopilot-instructions.md, AGENTS.md.github/ or rootLink
File Instructions*.instructions.md.github/instructions/Link
Prompts*.prompt.md.github/prompts/Link
Hooks*.json.github/hooks/Link
Custom Agents*.agent.md.github/agents/Link
SkillsSKILL.md.github/skills/<name>/, .agents/skills/<name>/, .claude/skills/<name>/Link

User-level: {{VSCODE_USER_PROMPTS_FOLDER}}/ (*.prompt.md, *.instructions.md, *.agent.md; not skills) Customizations roam with user's settings sync

Creation Process

If you need to explore or validate patterns in the codebase, use a read-only subagent. If the ask-questions tool is available, use it to interview the user and clarify requirements.

Follow these steps when creating any customization file.

1. Determine Scope

Ask the user where they want the customization:

  • Workspace: For project-specific, team-shared customizations → .github/ folder
  • User profile: For personal, cross-workspace customizations → {{VSCODE_USER_PROMPTS_FOLDER}}/

2. Choose the Right Primitive

Use the Decision Flow above to select the appropriate file type based on the user's need.

3. Create the File

Create the file directly at the appropriate path:

  • Use the location tables in each reference file
  • Include required frontmatter as needed
  • Add the body content following the templates

4. Validate

After creating:

  • Confirm the file is in the correct location
  • Verify frontmatter syntax (YAML between --- markers)
  • Check that description is present and meaningful

Edge Cases

Instructions vs Skill? Does this apply to most work, or specific tasks? Most → Instructions. Specific → Skill.

Skill vs Prompt? Both appear as slash commands in chat (type /). Multi-step workflow with bundled assets → Skill. Single focused task with inputs → Prompt.

Skill vs Custom Agent? Same capabilities for all steps → Skill. Need context isolation (subagent returns single output) or different tool restrictions per stage → Custom Agent.

Hooks vs Instructions? Instructions guide agent behavior (non-deterministic). Hooks enforce behavior via shell commands at lifecycle events like PreToolUse or PostToolUse — they can block operations, require approval, or run formatters deterministically. See hooks reference.

Common Pitfalls

Description is the discovery surface. The description field is how the agent decides whether to load a skill, instruction, or agent. If trigger phrases aren't IN the description, the agent won't find it. Use the "Use when..." pattern with specific keywords.

YAML frontmatter silent failures. Unescaped colons in values, tabs instead of spaces, name that doesn't match folder name — all cause silent failures with no error message. Always quote descriptions that contain colons: description: "Use when: doing X".

applyTo: "**" burns context. This means "always included for every file request" — it loads the instruction into the context window on every interaction, even when irrelevant. Use specific globs (**/*.py, src/api/**) unless the instruction truly applies to all files.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development