ai-team-orchestration — скилл для GitHub Copilot: как настроить
Настраивает команду из трех ИИ-агентов для ведения проекта. Помогает планировать задачи, писать код и сохранять контекст между сессиями.
npx skills add github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestrationЧто делает ai-team-orchestration
Скилл распределяет разработку между тремя ролями. @ai-team-producer уточняет требования и координирует слияние веток. @ai-team-dev пишет код, тесты и готовит pull request. @ai-team-qa проверяет поведение системы, если нужна независимая валидация. Внутри роли разработчика есть три угла зрения (Nova, Sage и Milo), но это не обязательные проектные слои, а режимы анализа.
Процесс подстраивается под масштаб. Мелкие правки идут сразу в код. Для крупных задач скилл предлагает создать PROJECT_BRIEF.md и составить план спринта. В файлах агентов намеренно нет привязки к конкретным моделям или инструментам. Вы сами выбираете LLM и подключаете нужные MCP-серверы в редакторе.
Контекст сохраняется между сессиями через заметки о решениях и блокерах прямо в репозитории. Этот скилл пригодится для структурной дисциплины в Copilot, а для быстрых правок в одну строку он избыточен.
Какие задачи решает
- распределить роли между планированием, реализацией и тестированием
- сохранить контекст проекта между прерванными сессиями
- сформировать
PROJECT_BRIEF.mdпри знакомстве с новым репозиторием - провести мозговой штурм по архитектуре с разных точек зрения
Примеры запросов агенту
- @ai-team-producer помоги составить план спринта для добавления авторизации
- @ai-team-dev реализуй задачу по плану и подготовь pull request
- Read the repository instructions, PROJECT_BRIEF.md, and continue from the recorded next action
Как установить ai-team-orchestration
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestration2GitHub CLI
gh skill install github/awesome-copilot ai-team-orchestration3Вручную: положить файлы
.github/skills/ai-team-orchestration/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestration -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ai-team-orchestration/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ai-team-orchestration/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/ai-team-orchestration/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ai-team-orchestration/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
Командой платформы
gemini skills install https://github.com/github/awesome-copilot --path skills/ai-team-orchestrationВручную: положить файлы
.devin/skills/ai-team-orchestration/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора554
Весь набор →Похожие
Вопросы о ai-team-orchestration
Как установить ai-team-orchestration в GitHub Copilot?
Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestration или команду gh skill install github/awesome-copilot ai-team-orchestration. Также можно скопировать файл манифеста в .github/skills/ai-team-orchestration/SKILL.md.
Что делает ai-team-orchestration?
Он задаёт правила взаимодействия трех агентов (Producer, Dev, QA) для поэтапного планирования, написания и проверки кода по стандартам репозитория.
Какие модели и MCP-инструменты требуются для работы?
В скилле намеренно не заданы жесткие поля model и tools. Вы сами выбираете используемую языковую модель и сохраняете доступ к активным инструментам IDE и MCP-серверам.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: ai-team-orchestration description: 'Bootstrap and run a lightweight multi-agent development team. Use when starting or adopting a project, planning work, coordinating implementation and optional QA, brainstorming with distinct perspectives, or preserving context across sessions.' --- # AI Team Orchestration Use three stable agents: | Agent | Purpose | |---|---| | `@ai-team-producer` | Clarify scope, plan proportionately, coordinate, and merge | | `@ai-team-dev` | Implement, test, self-review, and prepare the pull request | | `@ai-team-qa` | Independently test behavior when dedicated QA is useful | Nova, Sage, and Milo are perspectives inside the Dev agent, not mandatory project layers. ## Default Workflow **Plan -> Implement -> Test -> optional review or QA -> Merge -> update project state** Keep the workflow proportional: - Skip formal planning for small, obvious changes. - Use a short plan for multi-step or cross-cutting work. - Add independent review or QA when risk, uncertainty, or repository policy justifies it. - Let branch protection, required checks, permissions, and merge queues enforce repository merge policy. ## Start or Adopt a Project 1. Read existing repository instructions and documentation. 2. Discover the actual stack, architecture, commands, deployment model, and risks. 3. Create or update `PROJECT_BRIEF.md` only when durable cross-session context is useful. Start from the [project brief template](./references/project-brief-template.md) and omit irrelevant sections. 4. For substantial work, create a concise plan from the [sprint plan template](./references/sprint-plan-template.md). 5. Use a separate branch or clone when parallel sessions could conflict, following the repository's own Git policy. ## Execute ### Producer - Define the outcome, constraints, acceptance criteria, and explicit exclusions. - Choose review and QA based on risk rather than ceremony. - Keep durable project state concise and current. ### Dev - Follow repository conventions and implement the smallest complete solution. - Run relevant checks and inspect the final diff. - Open or update the pull request with summary, verification, and limitations. ### QA - Use only when dedicated behavioral verification adds value. - Test the requested change and important regressions. - Report reproducible findings and verify fixes. ## Brainstorms Use the [brainstorm format](./references/brainstorm-format.md) for product or architecture decisions that benefit from competing perspectives. For ordinary implementation choices, let Dev decide using repository conventions. ## Context Recovery Before ending a long or interrupted session: 1. Update the active plan or progress note if one exists. 2. Record material decisions, blockers, and the next action in repository context. 3. Use a cold-start prompt such as: ```text Read the repository instructions, then read whichever sources exist for this work: the active issue or request, PROJECT_BRIEF.md, and the active plan or progress note. Continue from the recorded next action. ``` ## Tool and Model Inheritance The bundled agents intentionally omit `tools` and `model` frontmatter: - available built-in, MCP, and extension tools remain usable; - developers keep control of model selection; - role boundaries are defined by instructions and normal trust, permission, authentication, and approval controls. If the environment exposes too many tools, deselect irrelevant tools or MCP servers, or use VS Code virtual-tool management. Do not add a machine-specific plugin allowlist. ## Principles - Prefer working software and clear handoffs over process artifacts. - Follow repository policy instead of embedding universal Git commands. - Preserve unknown work and ask before destructive or privileged actions. - Keep bugs and important decisions in durable project systems, not only chat. - See [anti-patterns](./references/anti-patterns.md) for concise lessons.
© github · MIT · github/awesome-copilot