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.
npx skills add github/awesome-copilot --skill structured-autonomy-plan -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/structured-autonomy-plan/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/structured-autonomy-plan/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/structured-autonomy-plan/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/structured-autonomy-plan/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill structured-autonomy-plan2GitHub CLI
gh skill install github/awesome-copilot structured-autonomy-plan3Вручную: положить файлы
.github/skills/structured-autonomy-plan/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/github/awesome-copilot --path skills/structured-autonomy-planВручную: положить файлы
.devin/skills/structured-autonomy-plan/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Похожие
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