SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC copilot-sdk

Создавайте агентные приложения с помощью GitHub Copilot SDK. Используйте при встраивании ИИ-агентов в приложения, создании пользовательских инструментов, реализации потоковых ответов, управлении сеансами, подключении к серверам MCP или создании пользовательских агентов. Активируется по запросам Copilot SDK, GitHub SDK, агентное приложение, встроить Copilot, программируемый агент, сервер MCP, пользовательский агент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build agentic applications with GitHub Copilot SDK. Use when embedding…»

Build agentic applications with GitHub Copilot SDK. Use when embedding AI agents in apps, creating custom tools, implementing streaming responses, managing sessions, connecting to MCP servers, or creating custom agents. Triggers on Copilot SDK, GitHub SDK, agentic app, embed Copilot, programmable agent, MCP server, custom agent.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 6 171 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 14 ч назад

Создавайте агентные приложения с помощью GitHub Copilot SDK.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6171 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6171 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 24. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 63 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (41 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.