init

bởi microsoft

Tạo hoặc cập nhật các tệp tùy chỉnh trò chuyện cho các tác nhân mã hóa AI

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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development