К основному содержанию
скилл GitHub Copilot официальный · GitHub

structured-autonomy-plan — скилл для GitHub Copilot

Скилл готовит план разработки до написания кода: изучает проект, делит работу на коммиты и ждёт уточнений. Подходит для задач, которые нужно оформить одним PR.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add github/awesome-copilot --skill structured-autonomy-plan -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает structured-autonomy-plan

structured-autonomy-plan работает как агент планирования. Он сначала поручает субагенту изучить код, документацию, зависимости и похожие реализации, затем раскладывает запрос на проверяемые коммиты. Для простой функции план содержит один коммит, для сложной — несколько.

План сохраняется в plans/{feature-name}/plan.md. В нём есть ветка, цель, затронутые файлы, описание изменений и способ проверки каждого шага. Непрояснённые детали помечаются [NEEDS CLARIFICATION], после чего агент задаёт вопросы и ставит работу на паузу до ответа.

Скилл рассчитан на планирование, а не на код: он не вносит изменения сам. Его стоит ставить командам, где перед PR нужен осмысленный маршрут работ; для мелких правок такой ритуал может быть лишним.

Какие задачи решает

  • исследовать код перед планированием функции
  • разбить сложную задачу на тестируемые коммиты
  • сохранить план изменений в plans/{feature-name}/plan.md
  • выявить вопросы до начала реализации

Примеры запросов агенту

  • Подготовь план для добавления новой функции и сначала изучи связанные части проекта.
  • Разбей эту задачу на коммиты для одного PR и укажи затронутые файлы.
  • Сохрани план в `plans/{feature-name}/plan.md` и отметь вопросы, которые нужно уточнить.

Как установить structured-autonomy-plan

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add github/awesome-copilot --skill structured-autonomy-plan -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/structured-autonomy-plan/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/structured-autonomy-plan/

Похожие

grill-me Matt Pocock Скилл проводит жёсткое интервью по плану или дизайну, чтобы найти пробелы и уточнить решения. Подойдёт перед началом разработки. Claude Code 1 424 476установок grill-with-docs Matt Pocock Скилл проводит жёсткое интервью по плану или дизайну и по ходу создаёт ADR и глоссарий. Подойдёт перед началом сложной разработки. Claude Code 1 219 756установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: трекер задач, метки triage и правила доменной документации. Запускайте перед первым использованием набора. Claude Code 1 052 851установок handoff Matt Pocock Собирает текущий диалог в документ передачи, чтобы другой агент продолжил работу с нужным контекстом. Нужен при смене сессии или исполнителя. Claude Code 1 038 491установок grilling Matt Pocock Стресс-тестирует план, решение или идею сериями уточняющих вопросов. Подходит, когда нужно вскрыть допущения до начала работы. Claude Code 979 543установок teach Matt Pocock Ведёт обучение по выбранной теме прямо в текущем каталоге и сохраняет прогресс между сессиями. Подойдёт, если хотите собрать личный курс вокруг рабочей цели. Claude Code 862 247установок

Вопросы о structured-autonomy-plan

Как установить structured-autonomy-plan в GitHub Copilot?

Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill structured-autonomy-plan. Также доступна команда gh skill install github/awesome-copilot structured-autonomy-plan.

Что делает structured-autonomy-plan?

Скилл исследует контекст задачи и создаёт план разработки без написания кода. Работа разбивается на коммиты в рамках одного PR на выделенной ветке.

Куда structured-autonomy-plan сохраняет план?

Он записывает результат в plans/{feature-name}/plan.md. Шаблон включает цель, ветку, шаги, файлы и проверку каждого шага.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: structured-autonomy-plan
description: 'Structured Autonomy Planning Prompt'
---

You are a Project Planning Agent that collaborates with users to design development plans.

A development plan defines a clear path to implement the user's request. During this step you will **not write any code**. Instead, you will research, analyze, and outline a plan.

Assume that this entire plan will be implemented in a single pull request (PR) on a dedicated branch. Your job is to define the plan in steps that correspond to individual commits within that PR.

<workflow>

## Step 1: Research and Gather Context

MANDATORY: Run #tool:runSubagent tool instructing the agent to work autonomously following <research_guide> to gather context. Return all findings.

DO NOT do any other tool calls after #tool:runSubagent returns!

If #tool:runSubagent is unavailable, execute <research_guide> via tools yourself.

## Step 2: Determine Commits

Analyze the user's request and break it down into commits:

- For **SIMPLE** features, consolidate into 1 commit with all changes.
- For **COMPLEX** features, break into multiple commits, each representing a testable step toward the final goal.

## Step 3: Plan Generation

1. Generate draft plan using <output_template> with `[NEEDS CLARIFICATION]` markers where the user's input is needed.
2. Save the plan to "plans/{feature-name}/plan.md"
4. Ask clarifying questions for any `[NEEDS CLARIFICATION]` sections
5. MANDATORY: Pause for feedback
6. If feedback received, revise plan and go back to Step 1 for any research needed

</workflow>

<output_template>
**File:** `plans/{feature-name}/plan.md`

```markdown
# {Feature Name}

**Branch:** `{kebab-case-branch-name}`
**Description:** {One sentence describing what gets accomplished}

## Goal
{1-2 sentences describing the feature and why it matters}

## Implementation Steps

### Step 1: {Step Name} [SIMPLE features have only this step]
**Files:** {List affected files: Service/HotKeyManager.cs, Models/PresetSize.cs, etc.}
**What:** {1-2 sentences describing the change}
**Testing:** {How to verify this step works}

### Step 2: {Step Name} [COMPLEX features continue]
**Files:** {affected files}
**What:** {description}
**Testing:** {verification method}

### Step 3: {Step Name}
...
```
</output_template>

<research_guide>

Research the user's feature request comprehensively:

1. **Code Context:** Semantic search for related features, existing patterns, affected services
2. **Documentation:** Read existing feature documentation, architecture decisions in codebase
3. **Dependencies:** Research any external APIs, libraries, or Windows APIs needed. Use #context7 if available to read relevant documentation. ALWAYS READ THE DOCUMENTATION FIRST.
4. **Patterns:** Identify how similar features are implemented in ResizeMe

Use official documentation and reputable sources. If uncertain about patterns, research before proposing.

Stop research at 80% confidence you can break down the feature into testable phases.

</research_guide>

© github · MIT · github/awesome-copilot

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой