Lição 5 - Personalizar e usar uma skill quality-checks

Escrever código envolve mais do que apenas escrever código. Conseguimos validar manualmente que o código funciona e usamos arquivos de instruções para garantir que ele siga nossos padrões. Mas e os testes? O lint? Todas as outras partes da integração contínua (CI)?

Para esses tipos de tarefa, as skills de agente são a melhor opção! As skills ajudam o Copilot a entender como executar corretamente operações como essas.

Nesta lição, você vai:

explorar a skill quality-checks existente.
personalizar o formato dos resultados.
executar a skill e revisar sua saída.

Cenário

A Tailspin Toys usa a skill quality-checks para testes de unidade, lint e verificações de tipos. A equipe quer melhorar o relatório para facilitar a leitura dos resultados.

Instruções, scripts e recursos

As skills de agente reúnem instruções de tarefas reutilizáveis, scripts executáveis e recursos de apoio que um agente carrega sob demanda. Em sua essência, elas são uma pasta com o nome da skill e um arquivo Markdown chamado SKILL.md. O Markdown contém um frontmatter com nome e descrição para definir a skill, uma visão geral do que ela faz e orientações sobre quando deve ser chamada. A pasta também pode conter subpastas com scripts e outros recursos que a skill pode usar quando for chamada.

Pastas e arquivos adicionais não são obrigatórios para uma skill! Em nosso exemplo, a skill executará comandos npm para rodar testes e linters. Portanto, não precisamos de arquivos de apoio adicionais.

As skills podem ficar na pasta .github/skills de um projeto para se tornarem um recurso do repositório compartilhado e reutilizado pelo restante da equipe ou na pasta raiz do Copilot, normalmente ~/.copilot/skills.

Explorar a skill

Vamos explorar a skill criada pela equipe da Tailspin Toys para executar testes de unidade, lint e verificações de tipos, chamada quality-checks.

Se você ainda não tiver um canvas de Files aberto, selecione + no painel de revisão e depois File.
Pesquise .github/skills/quality-checks/SKILL.md.
Leia name e description na parte superior. Observe a descrição, que ajuda o Copilot a entender quando chamar a skill.
Leia as instruções e observe como elas orientam o Copilot pelo processo de testes e lint.

Executar a skill antes de fazer uma alteração

As skills podem ser chamadas diretamente com um comando de barra (/) ou por meio de linguagem natural. Vamos pedir ao Copilot que execute as três verificações da skill.

Confirme que o Copilot está no modo Interactive, selecionando-o no menu suspenso de modo.

Use o prompt a seguir para chamar a skill:

Run the quality-checks skill for unit tests, lint, and type checks.

Observe o relatório ao final.

Personalizar o relatório

Queremos um relatório melhor, que mostre o que foi executado, se teve sucesso e o que as ferramentas realmente informaram. Vamos atualizar a skill para criar esse relatório!

Volte ao canvas de Files.
Se ainda não estiver aberto, abra .github/skills/quality-checks/SKILL.md.

Adicione a seção a seguir ao final do arquivo:

## Results output formatting

Upon completion, report each command that ran and whether it passed, failed, or was blocked. Include test counts, durations, errors, warnings, and other metrics only when the tool reports them. Identify the next action for any failure or blocker, and never describe a skipped or incomplete check as passed.

O arquivo será salvo automaticamente.

Executar a skill atualizada

Com a alteração feita, vamos vê-la em ação! Usaremos exatamente o mesmo prompt de antes.

Confirme que o Copilot está no modo Interactive, selecionando-o no menu suspenso de modo.

Use o prompt a seguir para chamar a skill:

Run the quality-checks skill for unit tests, lint, and type checks.

Observe o relatório ao final.

Resumo e próximos passos

Você personalizou e usou uma skill de agente existente. Nesta lição, você:

explorou a skill quality-checks para testes de unidade, lint e verificações de tipos.
personalizou o formato dos resultados.
executou a skill e revisou sua saída.

Essa alteração acompanhará a filtragem no PR do recurso. Em seguida, você permitirá que o Copilot interaja diretamente com o site por meio do servidor MCP do Playwright.

Mais exemplos de skills

Estes exemplos da comunidade são referências, não tarefas adicionais. Revise seus pré-requisitos e comportamento antes de adotá-los:

O exemplo original de contribuição se chama make-repo-contribution; modelos antigos do Tailspin usavam outro nome, make-contribution. Este workshop não depende de nenhuma dessas skills de contribuição.