structured-autonomy-plan

tarafından github

Yapılandırılmış planlama çerçevesi: geliştirme taleplerini test edilebilir, commit boyutunda uygulama adımlarına böler. Planlama öncesinde kod bağlamı, dokümantasyon, bağımlılıklar ve mevcut desenleri toplamak için zorunlu otonom araştırma aşaması yürütür. Özellikleri tek bir pull request boyutunda commit'lere ayırır; basit özellikler tek bir commit'te birleştirilir, karmaşık özellikler birden fazla test edilebilir adıma bölünür. Dosya listeleri, adım açıklamaları ve doğrulama yöntemleri içeren planlar oluşturur,...

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>

github tarafından daha fazla skill

console-rendering
github
Go'da struct etiketi tabanlı konsol renderlama sistemini kullanma talimatları
official
acquire-codebase-knowledge
github
Bu beceriyi, kullanıcı açıkça mevcut bir kod tabanını haritalamayı, belgelemeyi veya bu kod tabanına dahil olmayı istediğinde kullanın. "Bu kod tabanını haritala", "belgele…" gibi ifadeler için tetikleyin.
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
AgentRC talimatları komutu aracılığıyla özelleştirilmiş AI ajan talimat dosyaları oluşturur. .github/copilot-instructions.md dosyasını üretir (varsayılan, VS'de Copilot için önerilir…
official
acreadiness-policy
github
Kullanıcının bir AgentRC politikası seçmesine, yazmasına veya uygulamasına yardımcı olun. Politikalar, ilgisiz kontrolleri devre dışı bırakarak, etki/seviyeyi geçersiz kılarak, ayarlayarak…
official
add-educational-comments
github
We need to translate the given English text into Turkish, preserving the name "add-educational-comments" if it appears. The text is a description of an agent skill. We must not add any extra commentary, labels, or formatting. The translation should be accurate and natural in Turkish. The text: "Add educational comments to code files to transform them into effective learning resources. Adapts explanation depth and tone to three configurable knowledge levels: beginner, intermediate, and advanced Automatically requests a file if none is provided, with numbered list matching for quick selection Expands files by up to 125% using educational comments only (hard limit: 400 new lines; 300 for files over 1,000 lines) Preserves file encoding, indentation style, syntax correctness, and..." It seems cut off at the end. The original might have more, but we only have this. We'll translate what's given. Note: The name "add-educational-comments" does not appear in the text, so we don't include it. Translation: "Kod dosyalarına
official
adobe-illustrator-scripting
github
ExtendScript (JavaScript/JSX) kullanarak Adobe Illustrator otomasyon betiklerini yazın, hata ayıklayın ve optimize edin. Oluştururken veya değiştirirken kullanın…
official
agent-governance
github
Yapay zeka aracı erişimi ve davranışını kontrol etmek için bildirimsel politikalar, niyet sınıflandırması ve denetim izleri. Birleştirilebilir yönetişim politikaları, izin verilen/engellenen araçları, içerik filtrelerini, hız sınırlarını ve onay gereksinimlerini tanımlar — kod değil yapılandırma olarak saklanır. Anlamsal niyet sınıflandırması, araç yürütülmeden önce desen tabanlı sinyaller kullanarak tehlikeli istemleri (veri sızdırma, ayrıcalık yükseltme, istem enjeksiyonu) tespit eder. Araç düzeyinde yönetişim dekoratörü, politikaları işlevde u
official