К основному содержанию
скилл GitHub Copilot официальный · GitHub

semantic-kernel — скилл для GitHub Copilot: что делает

Помогает создавать и разбирать приложения на Semantic Kernel, сверяясь с актуальной документацией. Пригодится для работы с плагинами, вызовом функций и интеграциями ИИ.

Установить в GitHub Copilot · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernel
Открыть на GitHub

Что делает semantic-kernel

Скилл сначала определяет язык проекта по файлам или запросу: для .NET использует отдельный справочник, для Python — свой. Если в репозитории есть оба языка, ориентируется на редактируемые файлы. Советы по API сверяет с актуальной документацией Semantic Kernel и примерами Microsoft.

Общие рекомендации охватывают асинхронные операции, обработку ошибок, логирование и вызов функций. Для Azure-аутентификации предлагается DefaultAzureCredential, когда он подходит задаче. Скилл рассчитан на проекты с Semantic Kernel; он не заменяет документацию. Ставьте его, если агенту нужно создавать, обновлять, объяснять или проверять такие решения.

Какие задачи решает

  • выбрать справочник Semantic Kernel для .NET или Python
  • разобрать поток вызова функций в приложении
  • обновить интеграцию ИИ с учётом текущего API
  • проверить обработку ошибок и логирование

Примеры запросов агенту

  • Проверь этот проект на Semantic Kernel и выбери подходящий справочник для его языка.
  • Обнови вызов функций в этом приложении, сверившись с актуальной документацией Semantic Kernel.
  • Объясни, как здесь устроена интеграция Semantic Kernel, и проверь обработку ошибок.

Как установить semantic-kernel

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernel

2GitHub CLI

gh skill install github/awesome-copilot semantic-kernel

3Вручную: положить файлы

.github/skills/semantic-kernel/SKILL.md

Из того же набора554

Весь набор →
git-commit официальный github Скилл разбирает изменения Git, выбирает связанные файлы и создаёт коммит в формате Conventional Commits. Пригодится, когда нужно закоммитить одну или несколько логических частей изменений. GitHub Copilot 47 165установок excalidraw-diagram-generator официальный github Скилл превращает описание на обычном языке в диаграмму Excalidraw. Подойдёт, когда нужно показать процесс, связи между объектами или устройство системы. GitHub Copilot 31 639установок multi-stage-dockerfile официальный github Скилл помогает создавать многоэтапные Dockerfile для разных языков и фреймворков. Пригодится, когда важны размер и состав runtime-образа. GitHub Copilot 29 688установок documentation-writer официальный github Скилл для создания технической документации по фреймворку Diátaxis: туториалы, гайды, справки и объяснения. Предлагает структуру перед написанием. GitHub Copilot 27 757установок prd официальный github Собирает из идеи структурированный PRD с пользовательскими историями, техническими требованиями и рисками. Подходит для планирования новых функций, в том числе с AI. GitHub Copilot 24 035установок refactor официальный github Скилл помогает менять структуру кода без изменения внешнего поведения. Подойдёт для постепенной уборки сложных функций, дублирования и кодовых запахов. GitHub Copilot 22 321установок java-springboot официальный github Задаёт практики разработки Spring Boot-приложений: от структуры проекта до тестов и безопасности. Пригодится, когда Copilot пишет или проверяет Java-код. GitHub Copilot 21 272установок create-readme официальный github Скилл изучает проект и создаёт структурированный README.md. Подойдёт, когда документацию нужно собрать по коду и файлам проекта. GitHub Copilot 19 081установок

Похожие

secops-cases официальный Google LLC Скилл управляет кейсами Google Security Operations SOAR: от просмотра и группировки алертов до комментариев, обновлений и закрытия расследования. Claude Code Gemini CLI CX Codex 1 900установок recsys-pipeline-architect Seth Hobson Скилл проектирует пайплайны рекомендаций, ранжирования и лент по схеме из шести этапов. Подойдёт для систем, которые выбирают top K элементов для пользователя и контекста. Claude Code CX Codex Cursor 4 200установок skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. Claude Code Claude.ai 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. Claude Code 466 719установок media-use heygen-com Находит и генерирует ассеты для видео в HyperFrames — музыку, дикторский голос, аватары и эффекты. Сохраняет всё локально в assets. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 100 000установок mcp-builder официальный anthropics Скилл проводит через создание MCP-сервера на TypeScript или Python: от изучения протокола до тестов и оценки качества. Claude Code Claude.ai 130 949установок subagent-driven-development Jesse Vincent Скилл выполняет план через отдельных субагентов для каждой задачи и проверяет результат после каждого шага. Подходит для независимых задач в одной сессии. Claude Code CX Codex 237 746установок orchestration stablyai Координирует воркеров Orca через DAG задач, циклы супервизора и цепочки сообщений. Пригодится для распределения сложной работы между агентами. Claude Code CX Codex Cursor +1 349 200установок

Вопросы о semantic-kernel

Как установить semantic-kernel в GitHub Copilot?

Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill semantic-kernel. Также доступна команда gh skill install github/awesome-copilot semantic-kernel.

Что делает semantic-kernel?

Скилл помогает создавать, обновлять, объяснять и проверять решения на Semantic Kernel. Он выбирает рекомендации для .NET или Python и сверяется с текущей документацией.

Как скилл выбирает между .NET и Python?

Он смотрит на файлы проекта или на язык, указанный в запросе. Если присутствуют обе экосистемы, ориентируется на редактируемые файлы или указанную цель.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: semantic-kernel
description: 'Create, update, refactor, explain, or review Semantic Kernel solutions using shared guidance plus language-specific references for .NET and Python.'
---

# Semantic Kernel

Use this skill when working with applications, plugins, function-calling flows, or AI integrations built on Semantic Kernel.

Always ground implementation advice in the latest Semantic Kernel documentation and samples rather than memory alone.

## Determine the target language first

Choose the language workflow before making recommendations or code changes:

1. Use the **.NET** workflow when the repository contains `.cs`, `.csproj`, `.sln`, or other .NET project files, or when the user explicitly asks for C# or .NET guidance. Follow [references/dotnet.md](references/dotnet.md).
2. Use the **Python** workflow when the repository contains `.py`, `pyproject.toml`, `requirements.txt`, or the user explicitly asks for Python guidance. Follow [references/python.md](references/python.md).
3. If the repository contains both ecosystems, match the language used by the files being edited or the user's stated target.
4. If the language is ambiguous, inspect the current workspace first and then choose the closest language-specific reference.

## Always consult live documentation

- Read the Semantic Kernel overview first: <https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/>
- Prefer official docs and samples for the current API surface.
- Use the Microsoft Docs MCP tooling when available to fetch up-to-date framework guidance and examples.

## Shared guidance

When working with Semantic Kernel in any language:

- Use async patterns for kernel operations.
- Follow official plugin and function-calling patterns.
- Implement explicit error handling and logging.
- Prefer strong typing, clear abstractions, and maintainable composition patterns.
- Use built-in connectors for Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, and other AI services, while preferring Azure AI Foundry services for new projects when that fits the task.
- Use the kernel's memory and context-management capabilities when they simplify the solution.
- Use `DefaultAzureCredential` when Azure authentication is appropriate.

## Workflow

1. Determine the target language and read the matching reference file.
2. Fetch the latest official docs and samples before making implementation choices.
3. Apply the shared Semantic Kernel guidance from this skill.
4. Use the language-specific package, repository, sample paths, and coding practices from the chosen reference.
5. When examples in the repo differ from current docs, explain the difference and follow the current supported pattern.

## References

- [.NET reference](references/dotnet.md)
- [Python reference](references/python.md)

## Completion criteria

- Recommendations match the target language.
- Package names, repository paths, and sample locations match the selected ecosystem.
- Guidance reflects current Semantic Kernel documentation rather than stale assumptions.

© github · MIT · github/awesome-copilot

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой