suggest-awesome-github-copilot-agents

bởi github

Đề xuất các tệp GitHub Copilot Custom Agents liên quan từ kho lưu trữ awesome-copilot dựa trên ngữ cảnh kho lưu trữ hiện tại và lịch sử trò chuyện, tránh…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill suggest-awesome-github-copilot-agents

Suggest Awesome GitHub Copilot Custom Agents

Analyze current repository context and suggest relevant Custom Agents files from the GitHub awesome-copilot repository that are not already available in this repository. Custom Agent files are located in the agents folder of the awesome-copilot repository.

Process

  1. Fetch Available Custom Agents: Extract Custom Agents list and descriptions from awesome-copilot README.agents.md. Must use fetch tool.
  2. Scan Local Custom Agents: Discover existing custom agent files in .github/agents/ folder
  3. Extract Descriptions: Read front matter from local custom agent files to get descriptions
  4. Fetch Remote Versions: For each local agent, fetch the corresponding version from awesome-copilot repository using raw GitHub URLs (e.g., https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/agents/<filename>)
  5. Compare Versions: Compare local agent content with remote versions to identify:
    • Agents that are up-to-date (exact match)
    • Agents that are outdated (content differs)
    • Key differences in outdated agents (tools, description, content)
  6. Analyze Context: Review chat history, repository files, and current project needs
  7. Match Relevance: Compare available custom agents against identified patterns and requirements
  8. Present Options: Display relevant custom agents with descriptions, rationale, and availability status including outdated agents
  9. Validate: Ensure suggested agents would add value not already covered by existing agents
  10. Output: Provide structured table with suggestions, descriptions, and links to both awesome-copilot custom agents and similar local custom agents AWAIT user request to proceed with installation or updates of specific custom agents. DO NOT INSTALL OR UPDATE UNLESS DIRECTED TO DO SO.
  11. Download/Update Assets: For requested agents, automatically:
    • Download new agents to .github/agents/ folder
    • Update outdated agents by replacing with latest version from awesome-copilot
    • Do NOT adjust content of the files
    • Use #fetch tool to download assets, but may use curl using #runInTerminal tool to ensure all content is retrieved
    • Use #todos tool to track progress

Context Analysis Criteria

🔍 Repository Patterns:

  • Programming languages used (.cs, .js, .py, etc.)
  • Framework indicators (ASP.NET, React, Azure, etc.)
  • Project types (web apps, APIs, libraries, tools)
  • Documentation needs (README, specs, ADRs)

🗨️ Chat History Context:

  • Recent discussions and pain points
  • Feature requests or implementation needs
  • Code review patterns
  • Development workflow requirements

Output Format

Display analysis results in structured table comparing awesome-copilot custom agents with existing repository custom agents:

Awesome-Copilot Custom AgentDescriptionAlready InstalledSimilar Local Custom AgentSuggestion Rationale
amplitude-experiment-implementation.agent.mdThis custom agent uses Amplitude's MCP tools to deploy new experiments inside of Amplitude, enabling seamless variant testing capabilities and rollout of product features❌ NoNoneWould enhance experimentation capabilities within the product
launchdarkly-flag-cleanup.agent.mdFeature flag cleanup agent for LaunchDarkly✅ Yeslaunchdarkly-flag-cleanup.agent.mdAlready covered by existing LaunchDarkly custom agents
principal-software-engineer.agent.mdProvide principal-level software engineering guidance with focus on engineering excellence, technical leadership, and pragmatic implementation.⚠️ Outdatedprincipal-software-engineer.agent.mdTools configuration differs: remote uses 'web/fetch' vs local 'fetch' - Update recommended

Local Agent Discovery Process

  1. List all *.agent.md files in .github/agents/ directory
  2. For each discovered file, read front matter to extract description
  3. Build comprehensive inventory of existing agents
  4. Use this inventory to avoid suggesting duplicates

Version Comparison Process

  1. For each local agent file, construct the raw GitHub URL to fetch the remote version:
    • Pattern: https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/agents/<filename>
  2. Fetch the remote version using the fetch tool
  3. Compare entire file content (including front matter, tools array, and body)
  4. Identify specific differences:
    • Front matter changes (description, tools)
    • Tools array modifications (added, removed, or renamed tools)
    • Content updates (instructions, examples, guidelines)
  5. Document key differences for outdated agents
  6. Calculate similarity to determine if update is needed

Requirements

  • Use githubRepo tool to get content from awesome-copilot repository agents folder
  • Scan local file system for existing agents in .github/agents/ directory
  • Read YAML front matter from local agent files to extract descriptions
  • Compare local agents with remote versions to detect outdated agents
  • Compare against existing agents in this repository to avoid duplicates
  • Focus on gaps in current agent library coverage
  • Validate that suggested agents align with repository's purpose and standards
  • Provide clear rationale for each suggestion
  • Include links to both awesome-copilot agents and similar local agents
  • Clearly identify outdated agents with specific differences noted
  • Don't provide any additional information or context beyond the table and the analysis

Icons Reference

  • ✅ Already installed and up-to-date
  • ⚠️ Installed but outdated (update available)
  • ❌ Not installed in repo

Update Handling

When outdated agents are identified:

  1. Include them in the output table with ⚠️ status
  2. Document specific differences in the "Suggestion Rationale" column
  3. Provide recommendation to update with key changes noted
  4. When user requests update, replace entire local file with remote version
  5. Preserve file location in .github/agents/ directory

Thêm skills từ github

console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…
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
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official