skill-creator

โดย microsoft

คู่มือสำหรับการสร้าง GitHub Copilot skills (.github/skills/) ที่มีประสิทธิภาพใน repository นี้ ใช้เมื่อสร้าง skill ใหม่ อัปเดต skill ที่มีอยู่ หรือเมื่อ…

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

Skill Creator for GitHub Copilot

Create and maintain skills in .github/skills/ that extend GitHub Copilot's capabilities with project-specific knowledge.

What Are Skills

Skills are SKILL.md files that provide specialized, procedural knowledge that Copilot doesn't inherently have. They turn Copilot from a general assistant into a domain expert for specific tasks in this codebase.

Skills provide:

  • Specialized workflows — multi-step procedures for project-specific domains
  • Domain expertise — architecture patterns, conventions, business logic
  • Bundled references — detailed docs loaded only when needed

Skill Anatomy

.github/skills/
└── skill-name/
    ├── SKILL.md              (required — frontmatter + instructions)
    └── references/           (optional — detailed docs, loaded on demand)

SKILL.md Structure

---
name: my-skill-name
description: What this skill does and WHEN to use it. Include trigger words and scenarios. This is the primary mechanism for Copilot to decide whether to load the skill body.
---

# Skill Title

Concise instructions for using this skill.

## When to Use

- Bullet list of triggering scenarios

## Core Content

(workflow, patterns, examples)

Wiring the Skill

After creating the SKILL.md, register it in .github/copilot-instructions.md under the <skills> section:

<skill>
<name>my-skill-name</name>
<description>Same or similar description as in SKILL.md frontmatter</description>
<file>${workspaceFolder}\.github\skills\my-skill-name\SKILL.md</file>
</skill>

Note: Replace ${workspaceFolder} with the absolute path to the repository root on your machine (e.g. \home\user\repos\vscode-documentdb). VS Code resolves skill file paths at runtime and currently requires absolute paths.

Copilot reads skill metadata (name + description) to decide when to trigger. The SKILL.md body is loaded only after triggering.

Core Principles

1. Concise is Key

The context window is shared with conversation history, other instructions, and user requests. Challenge each paragraph: "Does Copilot already know this?" and "Does this justify its token cost?"

  • Prefer concise examples over verbose explanations
  • Only include what Copilot doesn't already know — skip general TypeScript/React knowledge
  • Target under 300 lines for SKILL.md body; split into references if larger

2. Progressive Disclosure

Use a three-level loading system:

  1. Metadata (name + description) — always visible (~50 words)
  2. SKILL.md body — loaded when skill triggers
  3. References — loaded on demand by Copilot when deeper detail is needed

For skills with multiple variants or extensive reference material, keep the core workflow in SKILL.md and move details to references/:

## Advanced Topics

- **Detailed format spec**: See [FORMAT.md](./FORMAT.md)
- **Migration patterns**: See [references/migration.md](./references/migration.md)

3. Match Freedom to Task Fragility

Freedom LevelWhenExample
High (text guidance)Multiple valid approachesArchitecture recommendations
Medium (patterns with examples)Preferred pattern existstRPC router creation
Low (exact steps)Fragile, error-proneRelease note formatting

4. Do NOT Include

  • README.md, CHANGELOG.md, or auxiliary documentation
  • Setup/installation instructions for the skill itself
  • User-facing documentation — skills are for Copilot, not humans
  • Information Copilot already knows (general language features, common libraries)

Skill Creation Workflow

Step 1: Understand the Domain

Identify concrete scenarios the skill addresses:

  • What tasks trigger it?
  • What does Copilot get wrong without it?
  • What project-specific knowledge is needed?

Step 2: Plan Contents

For each scenario, determine:

  • What code patterns or templates are repeatedly needed?
  • What reference material should be available?
  • What pitfalls must be called out?

Step 3: Write the Skill

  1. Create .github/skills/{skill-name}/SKILL.md
  2. Write frontmatter: name and description (description is the trigger — be comprehensive about when to use)
  3. Write body: Core workflow, patterns, examples. Keep it lean.
  4. Add references (optional): Split out detailed format specs, schemas, or variant-specific docs
  5. Register in .github/copilot-instructions.md

Step 4: Validate

  • Ensure the description covers all trigger scenarios
  • Verify code examples follow project conventions (see .github/copilot-instructions.md and .github/instructions/)
  • Check that referenced files exist and paths are correct
  • Confirm the skill doesn't duplicate information already in .github/instructions/ files

Existing Skills Reference

SkillPurpose
writing-release-notesRelease notes and changelog generation
accessibility-aria-expertAccessibility issues in React/Fluent UI webviews
webview-trpc-messagingtRPC communication between extension host and webviews

Example: Minimal Skill

---
name: my-pattern
description: Implements the XYZ pattern for this codebase. Use when creating new XYZ instances, modifying existing XYZ behavior, or debugging XYZ-related issues.
---

# XYZ Pattern

## When to Use

- Creating a new XYZ
- Modifying XYZ behavior
- Debugging XYZ issues

## Pattern

\`\`\`typescript
// core pattern example
\`\`\`

## Common Pitfalls

- Don't do X because Y
- Always do Z when W

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