Гайд · TNWS AI

Как создать пользовательский custom agent-планировщик в GitHub Copilot

Copilot

13 сентября 2026 7 мин—

Пользовательский custom agent для планирования в VS Code: User profile, .agent.md, tools read/search, готовый шаблон, пример задачи и проверка границ.

Задача и применимость

Цель этого руководства — создать персональный custom agent, доступный во всех workspace VS Code и специализирующийся на плане миграции без изменения файлов. Материал рассчитан на архитекторам и ведущим разработчикам, которым нужен одинаковый read-only планировщик в нескольких репозиториях без коммита профиля в каждый проект. Здесь важен не сам факт появления ответа Copilot, а воспроизводимый результат: понятная конфигурация, ограниченная область действия, контролируемое подтверждение и независимая проверка.

Актуальность интерфейса, имён команд и функций проверена 13 сентября 2026 года по официальной документации GitHub. Тарифы и числовые лимиты намеренно не приводятся: они не нужны для выполнения сценария и могут меняться. Если доступ выдан организацией, итоговое поведение также зависит от политики администратора.

Что подтверждает официальная документация

В VS Code официальный мастер предлагает область User profile для использования агента во всех workspace. Профиль — .agent.md с обязательным description; tools можно ограничить read и search. Проверено 13 сентября 2026 года.

Не переносите названия кнопок из старых скриншотов и не заменяйте команды похожими по смыслу. В автоматизируемом сценарии точное имя — часть контракта. Если интерфейс отличается от описанного, остановитесь и снова откройте источник по ссылке в конце статьи.

Результат, который считаем успешным

Успех проверяется наблюдаемыми признаками. Инструмент доступен в ожидаемой области; тестовая операция выполняется ровно один раз; пользователь понимает, какие данные читаются или изменяются; результат можно перепроверить вне ответа модели. Если хотя бы один признак отсутствует, не переходите к рабочему репозиторию.

Перед началом создайте безопасную тестовую область. Для локальной работы полезны чистый git status, небольшой репозиторий и отсутствие секретов в открытых файлах. Для операций GitHub заранее запишите правильные OWNER/REPO, ожидаемый тип действия и критерий отмены. Это превращает расплывчатую просьбу в проверяемую процедуру.

Готовый профиль migration-planner.agent.md

Скопируйте заготовку и замените только явно обозначенные данные:

---
name: migration-planner
description: Анализирует репозиторий и создаёт проверяемый план миграции без изменения файлов
tools: ["read", "search"]
target: vscode
---

Работай только на чтение. Сначала найди текущую точку интеграции и тесты. Затем составь план по этапам: изменение, зависимость, риск, проверка, откат. Любую неизвестную версию или возможность помечай «требует проверки», не угадывай.

Храните команду или профиль рядом с инструкцией команды, если это не персональный секрет. Токены, cookies и одноразовые коды нельзя помещать в Markdown, chat prompt, issue или git. Перед выполнением перечитайте шаблон как обычный код: какие процессы запускаются, какой ресурс указан и есть ли возможность записи.

Пошаговая настройка

Откройте Copilot Chat, затем agents dropdown и выберите Configure Custom Agents....
Нажмите Create new custom agent и выберите User profile. Это принципиальный шаг: профиль должен быть доступен во всех ваших workspace, но не попадать в репозиторий.
Введите filename migration-planner и откройте созданный .agent.md.
Вставьте профиль. tools: ["read", "search"] исключает редактирование и заставляет отделить анализ от реализации.
Сохраните файл. В agents dropdown выберите migration-planner и откройте репозиторий, который содержит код, тесты и конфигурацию текущей интеграции.
Отправьте тестовый запрос. Проверьте, что ответ содержит пути к найденным точкам интеграции, этапы проверки и отката, а git working tree остаётся неизменным.
Повторите тест во втором workspace. Если агент недоступен, убедитесь, что был выбран User profile, а не Workspace.

После каждого существенного шага фиксируйте простой факт: команда найдена, сервер запущен, профиль выбран, preview совпадает или публичная страница открылась. Не заменяйте такую проверку фразой модели «готово» — она описывает намерение, но не состояние системы.

Готовый промпт

Составь план миграции HTTP-клиента со старого модуля на новый. Найди точки создания клиента, retry-настройки и интеграционные тесты. Для каждого этапа укажи риск, команду проверки и откат. Файлы не меняй.

Промпт специально задаёт объект работы, границы и формат. В рабочем варианте добавьте критерий остановки: например, «ничего не создавай до подтверждения», «не меняй файлы» или «не выходи за изменённые функции». Для write-действий формулируйте preview и выполнение как два разных хода диалога.

Реалистичный пример входа и ожидаемого результата

Вход: В двух сервисах клиент создаётся через legacy_client.py, retry задан в config.yaml, интеграционные тесты находятся в tests/integration.

Ожидаемый результат: План перечисляет обе точки создания, выделяет конфигурацию retry, предлагает поэтапную замену и проверку тестами, но не придумывает версию новой библиотеки и не редактирует файлы.

Проверьте результат по первичному артефакту: git diff, списку MCP tools, URL GitHub, состоянию issue или локальным тестам. Если модель уверенно сообщает неподтверждённую версию, право доступа или факт выполнения, считайте это незавершённым шагом. Правильный результат допускает внешнюю проверку.

Как разобрать ответ и принять решение

Сначала отделите факты от рекомендаций. Факт должен иметь опору: путь к файлу, параметр вызова, номер issue, URL, diff или результат команды. Рекомендация может быть полезной, но не должна автоматически расширять задачу. Особенно внимательно проверяйте новые зависимости, изменения прав и команды, которые отправляют данные во внешний сервис.

Затем сравните ответ с исходными границами. Если просили read-only анализ, любое предложение немедленно изменить файл — повод отменить действие. Если разрешили один объект, убедитесь, что tool call не содержит пакетной операции. Если сценарий использует подтверждение, читайте имя инструмента и аргументы, а не только текст кнопки.

Наконец, повторите минимальную проверку без помощи модели. Для локального сценария это обычно git status, git diff и проектные тесты. Для GitHub — открытие прямого URL и сравнение title, body, labels или review comments. Такая тройная сверка обнаруживает частично выполненные операции и ошибки области действия.

Типовые ошибки и диагностика

User profile не распространяется через git, поэтому коллеги не получат его автоматически.
Даже read/search агент может читать чувствительные файлы открытого workspace; не открывайте секреты без необходимости.
Не добавляйте edit ради удобства: это меняет модель контроля и назначение профиля.

При сбое не повторяйте write-запрос вслепую: сначала проверьте, не был ли объект уже создан. Для локальной команды сначала выясните фактический путь исполняемого файла. Для MCP посмотрите список серверов, выбранный режим Agent, перечень tools и параметры подтверждения. Для custom agent откройте сам .agent.md и проверьте frontmatter.

Безопасность и командная эксплуатация

Принцип минимальных полномочий здесь практичен: включайте только необходимые tools, открывайте только нужный workspace и не передавайте секреты через prompt. Репозиторные конфигурации MCP и custom agents должны проходить code review, потому что они управляют командами и поведением агента. Персональные профили тоже нужно периодически перечитывать: они действуют в нескольких проектах и легко устаревают.

Разделяйте подготовку и изменение. На первом ходе агент собирает данные и показывает preview, на втором пользователь проверяет целевой ресурс, а на третьем разрешает ровно одно действие. После действия выполняется независимая проверка. Эта последовательность немного длиннее, зато оставляет понятный журнал решений и упрощает откат.

Чек-лист финальной проверки

Использован точный официальный путь, команда или пункт меню, актуальный на 13 сентября 2026 года.
Область действия соответствует задаче: пользователь, workspace, репозиторий или один pull request.
В шаблоне нет токенов, персональных данных, внутренних URL и случайных секретов.
Перед write-действием проверены preview, имя tool и его аргументы.
Операция выполнена не более одного раза и не создала дубль.
Результат подтверждён через git diff, список серверов, тесты или прямой URL.
Неожиданные рекомендации не расширили исходную задачу.
Изменения конфигурации готовы к обычному code review команды.

FAQ

Чем User profile отличается от Workspace?

User profile доступен пользователю во всех workspace; Workspace создаёт файл в .github/agents конкретного проекта.

Почему tools ограничены двумя значениями?

Планировщику достаточно чтения и поиска. Ограничение предотвращает случайную реализацию плана в той же сессии.

Можно ли выбрать модель?

Официальная конфигурация допускает свойство model в поддерживаемых IDE. В шаблоне оно не фиксируется, чтобы не зависеть от доступности конкретной модели.

Как поделиться профилем с командой?

Перенесите проверенный профиль в Workspace и закоммитьте .github/agents/*.agent.md через обычный review.

Официальные первоисточники

Источники и изменяемые детали проверены 13 сентября 2026 года. Перед повторением процедуры после заметного обновления GitHub Copilot или VS Code откройте ссылки снова и сравните имена команд, меню и требования.