init

tarafından microsoft

AI kodlama ajanları için sohbet özelleştirme dosyaları oluşturun veya güncelleyin

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.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development