bug-reproduction-brief — скилл для GitHub Copilot: воспроизведение
Собирает из расплывчатого отчёта минимальное воспроизведение бага с подтверждающими данными. Пригодится, когда сбой зависит от окружения или возникает время от времени.
npx skills add github/awesome-copilot --skill bug-reproduction-briefЧто делает bug-reproduction-brief
Скилл фиксирует наблюдаемую ошибку, окружение и различие между ожидаемым и фактическим результатом. Затем он помогает убирать лишние данные и шаги, пока не останется минимальный сценарий, который всё ещё вызывает сбой. Для переменной ошибки нужно записать частоту и длительность, а не называть её детерминированной.
В итоговый brief входят цель и commit, окружение, шаги, минимальные тестовые данные, команды и выводы. Скилл предлагает остановиться после проверки воспроизведения: код реализации менять нельзя, а диагностика и исправление идут отдельно. Секреты и личные данные нужно исключить из логов; для проверки следует выбирать безопасные, обратимые действия. Ставьте его, если сначала нужно подтвердить сбой; если задача сразу требует исправить код, этот процесс остановится до ремонта.
Какие задачи решает
- свести плавающий сбой к минимальному сценарию
- отделить фактическое поведение от предполагаемой причины
- зафиксировать окружение и commit, связанные с ошибкой
- проверить повторяемость сбоя по командам и выводу
- собрать доказательства до начала исправления
Примеры запросов агенту
- Разбери отчёт о сбое checkout и найди минимальный безопасный сценарий воспроизведения. Код пока не меняй.
- Сравни ожидаемый и фактический результат теста, запиши команды и выводы.
- Составь Bug Reproduction Brief для этой ошибки и отдельно отметь неподтверждённые сведения.
Как установить bug-reproduction-brief
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill bug-reproduction-brief2GitHub CLI
gh skill install github/awesome-copilot bug-reproduction-brief3Вручную: положить файлы
.github/skills/bug-reproduction-brief/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill bug-reproduction-brief -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/bug-reproduction-brief/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/bug-reproduction-brief/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/bug-reproduction-brief/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/bug-reproduction-brief/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
Командой платформы
gemini skills install https://github.com/github/awesome-copilot --path skills/bug-reproduction-briefВручную: положить файлы
.devin/skills/bug-reproduction-brief/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 bug-reproduction-brief
Как установить bug-reproduction-brief в GitHub Copilot?
Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill bug-reproduction-brief или gh skill install github/awesome-copilot bug-reproduction-brief.
Что делает bug-reproduction-brief?
Помогает собрать минимальное воспроизведение бага и записать проверяемые свидетельства до диагностики или исправления.
Нужно ли менять код, пока скилл собирает отчёт?
Нет. Скилл требует остановиться после проверки воспроизведения: изменение кода может испортить свидетельства и смешать проверку с исправлением.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: bug-reproduction-brief description: 'Turn a vague, intermittent, or environment-specific bug report into a minimal evidence-backed reproduction before proposing a fix.' --- # Bug Reproduction Brief Use this skill when a bug report is incomplete, intermittent, environment-specific, or mixed with an assumed cause. The goal is to prove the smallest observable failure before diagnosis or repair begins. ## 1. Record the observed failure Capture the exact error, incorrect output, timestamp, affected route or command, and the smallest known input. Preserve relevant logs without secrets or personal data. Label second-hand descriptions as unverified. ## 2. Identify the environment Record only facts you can inspect: - repository and commit; - runtime and package-manager versions; - operating system or container; - dependency lockfile; - relevant feature flags; - whether the target is local, test, staging, or production. Never guess credentials or production configuration. ## 3. Separate expected from actual behaviour Write two explicit observable statements: ```text Expected: [observable result] Actual: [observable result, including status or error] ``` Do not put the suspected cause in either statement. ## 4. Reduce the reproduction Start from the reported path, then remove unrelated data, services, and steps one at a time. Keep the smallest fixture that still fails. If the failure stops, restore the last removed condition and record it. Prefer an isolated test, minimal script, or smallest safe request over reproducing against production. ## 5. Prove repeatability Run the minimal reproduction at least twice where safe. Record commands and outputs. If the failure is intermittent, report the observed frequency and duration instead of calling it deterministic. ## 6. Stop before repair A verified reproduction is the deliverable. Do not edit implementation code while building the brief because that can destroy the evidence or mix diagnosis with remediation. ## Output ```markdown # Bug Reproduction Brief - Target and commit: - Environment: - Expected: - Actual: - Minimal steps: - Minimal fixture: - Reproduced: yes / no / intermittent - Evidence: - Unknowns: - Safe next hypothesis to test: ``` ## Safety boundaries - Do not change production data merely to reproduce a bug. - Do not publish secrets, customer records, or private source. - Do not claim a root cause from correlation alone. - Use read-only or reversible discovery first. - Stop after a verified reproduction; diagnosis and repair are separate workflows. ## Example prompt ```text Use the Bug Reproduction Brief skill on the failing checkout test. Do not fix it yet. Reduce it to the smallest safe failing fixture and report the exact command evidence, expected result, actual result, and remaining unknowns. ``` ## Source and licence Adapted from the MIT-licensed workflow at https://github.com/skyestrela/ai-agent-skill-preview.
© github · MIT · github/awesome-copilot