Custom Skills для Copilot: автоматизируем GitHub

В этом видео я показываю, как я разработал собственные AI-скиллы для GitHub Copilot, которые помогают мне работать с GitHub быстрее и эффективнее. Теперь Copilot: — генерирует качественные описания для Pull Request — анализирует комментарии с Code Review — предлагает фиксы — помечает комментарии как resolved — и даже помогает отвечать на ревью от моего имени [00:01] — Введение в Agent Skills. Что такое скиллы, как они работают и почему это открытый стандарт, который поддерживается Anthropic и GitHub Copilot. [00:40] — Зачем нужны кастомные скиллы. Способ «дообучить» ИИ-агента специализированным функциям для конкретных рабочих задач. [01:34] — Автоматизация обработки комментариев в PR. Демонстрация того, как агент может автоматически находить все неразрешенные комментарии в пул-реквесте. [02:27] — Структура папок со скиллами. Как устроены файлы инструкций (Markdown) и скрипты (например, обертки для CLI-команд GitHub), которые использует агент. [03:54] — Демонстрация работы в реальном времени. Агент анализирует пять комментариев, решает, какие из них актуальны, и начинает их исправлять. [04:40] — Автоматическое исправление кода. Пример того, как Copilot сам удаляет неиспользуемые зависимости и пишет ответы на комментарии в GitHub. [05:43] — Результат автоматизации. Все исправления запушены в ветку, комментарии помечены как решенные (resolved), и добавлены ссылки на соответствующие коммиты. [07:30] — Обзор созданных скиллов. Автор подробнее описывает свои скиллы: генерация описаний к PR на русском языке, Resolve Threads и Fixed Comments. [08:46] — Преимущество скиллов перед обычными промптами. Почему лучше давать агенту готовую инструкцию, чем каждый раз просить его искать способ решения задачи вручную.