GitHub Copilot Custom Agents: превращаем универсального помощника в специализированного гения

Зачем обычному Copilot'у специализация? (Спойлер: потому что он слишком универсален)

Представьте: вы спрашиваете у врача, как починить двигатель автомобиля. Или у автослесаря - как лечить пневмонию. GitHub Copilot в его стандартном виде - именно такой универсал. Он знает всё понемногу, но ничего конкретно. Custom Agents исправляют эту проблему кардинально.

На 05.02.2026 GitHub Copilot Custom Agents - это не просто "ещё одна фича". Это полноценный фреймворк для создания специализированных ассистентов внутри VS Code. Хотите агента, который знает ваш кодекс стиля лучше, чем вы сами? Или эксперта по конкретной библиотеке, который не будет предлагать устаревшие методы? Добро пожаловать.

Что такое Custom Agents на самом деле? (Не то, что вы думаете)

Если вы ожидаете сложной настройки с кучей API-ключей и облачных конфигураций - расслабьтесь. Custom Agents живут прямо в вашем .vscode/ директории. Это YAML-файлы, которые говорят Copilot'у: "Вот твоя роль, вот что ты должен знать, вот как ты должен отвечать".

Сравним с альтернативами:

Скелет агента: разбираем YAML по косточкам

Базовый конфиг выглядит обманчиво просто. Но дьявол, как всегда, в деталях.

# .vscode/copilot-agents/react-expert.yaml
name: "React 19 Expert"
description: "Специалист по React 19, hooks, Server Components и новым фичам 2026"

# Самая важная часть - промпт-инструкции
instructions: |
  Ты - senior React разработчик с 8-летним опытом.
  Ты знаешь React 19 как свои пять пальцев.
  
  Твои правила:
  1. Всегда используй современные хуки (use, useOptimistic, useActionState)
  2. Server Components - по умолчанию, Client Components - только когда нужно
  3. Никаких классовых компонентов, даже если пользователь просит
  4. TypeScript строгий (strict: true)
  5. Tailwind CSS для стилей
  6. React Router 7 для навигации
  
  Твои запреты:
  - componentWillMount, componentWillUpdate (устарели в 2018!)
  - Redux для state management (используй Zustand или Context)
  - PropTypes (у нас есть TypeScript)
  - Любые deprecated API

# Контекстные файлы, которые агент будет читать автоматически
context:
  files:
    - "**/.eslintrc.json"
    - "**/tsconfig.json"
    - "**/package.json"
    - "docs/code-style.md"
    - "docs/architecture.md"

# Тулы - расширения возможностей агента
tools:
  - type: "terminal"
    description: "Запуск тестов и скриптов"
    allowed_commands:
      - "npm test"
      - "npm run lint"
      - "npm run build"
  
  - type: "search"
    description: "Поиск в документации проекта"
    paths:
      - "docs/**"
      - "src/components/**/*.md"

# Модель и параметры (актуально на 05.02.2026)
model:
  provider: "github"  # Можно использовать "openai", "anthropic", если настроено
  name: "copilot-chat"  # GPT-4 Turbo 2026 Edition
  temperature: 0.2  # Низкая для консистентности кода
  max_tokens: 4000

1 Имя и описание - не просто метаданные

Поле name - это то, что вы увидите в интерфейсе VS Code. Делайте его описательным, но кратким. "React Expert" лучше, чем "Агент для помощи с React-разработкой". Описание (description) видит только тот, кто откроет файл - можно быть подробнее.

2 Инструкции: где тонко, там и рвется

Это сердце вашего агента. Писать инструкции - искусство. Самые частые ошибки:

• Слишком общие фразы ("Будь полезным" - бесполезно)
• Противоречивые указания ("Используй TypeScript" и "Не усложняй код")
• Отсутствие конкретных примеров

Лучший паттерн: роль + правила + примеры + запреты. Как в примере выше.

3 Контекст: чем больше знаешь, тем лучше помогаешь

Поле context.files - это суперсила. Агент автоматически читает указанные файлы перед ответом. Не нужно каждый раз говорить "посмотри package.json". Он уже знает.

Что обязательно включать:

• Конфигурационные файлы (eslint, tsconfig, prettier)
• Документацию проекта
• Ключевые компоненты (если агент специализированный)
• AGENTS.md файлы с дополнительным контекстом

4 Тулы: руки вашего агента

Без тулов агент - просто болтун. С тулами - полноценный помощник. На 05.02.2026 доступны:

• terminal - выполнение команд (осторожно!)
• search - поиск по файлам проекта
• web-search - поиск в интернете (требует настройки)
• file-operations - чтение/запись файлов

Реальные примеры: от теории к практике

Агент для работы с legacy кодом

Унаследовали проект на AngularJS? Создайте агента-переводчика.

name: "Legacy AngularJS Migration Helper"
instructions: |
  Ты - эксперт по миграции с AngularJS на современные фреймворки.
  
  Задачи:
  1. Анализируй AngularJS код (controllers, directives, services)
  2. Предлагай эквиваленты в React/Vue/Angular modern
  3. Выделяй проблемы: двухсторонний binding, $scope, устаревшие API
  4. Показывай пошаговый план миграции для каждого компонента
  
  Особенности:
  - Сначала рефакторинг в пределах AngularJS
  - Затем создание параллельного компонента на новой технологии
  - Постепенная замена, не big bang

context:
  files:
    - "**/angularjs-app/**/*.js"
    - "migration-plan.md"
    - "tech-radar.md"  # Какую технологию выбрать для миграции

Агент для code review

Хотите, чтобы Copilot проверял код до пулл-реквеста?

name: "Pre-Review Code Inspector"
instructions: |
  Ты - строгий senior разработчик на code review.
  
  Проверяй:
  1. Соответствие code style (линтинг)
  2. Наличие тестов для новой функциональности
  3. Performance issues (N+1 queries, большие рендеры)
  4. Security vulnerabilities (XSS, injection)
  5. Accessibility (ARIA, семантическая верстка)
  
  Формат ответа:
  - Критичные проблемы: ❌ с объяснением и исправлением
  - Замечания: ⚠️ с предложениями по улучшению
  - Похвалы: ✅ когда код идеален
  
  Будь конструктивен, но безжалостен к ошибкам.

tools:
  - type: "terminal"
    description: "Запуск линтеров и тестов"
    allowed_commands:
      - "npm run lint"
      - "npm run test:coverage"
      - "npm run security-check"

Продвинутые техники: выжимаем максимум

Цепочка агентов (Agent Chaining)

Создайте несколько специализированных агентов и используйте их последовательно. Например:

1. Architect Agent - проектирует решение
2. Implementation Agent - пишет код по спецификации
3. Testing Agent - создает тесты
4. Documentation Agent - документирует код

Каждый агент в своей папке со своим YAML. Переключаетесь между ними по мере необходимости.

Динамический контекст

Используйте glob-паттерны для автоматического включения релевантных файлов:

context:
  files:
    - "src/features/{{current_feature}}/**/*.{ts,tsx,md}"  # Все файлы текущего фича-флага
    - "docs/{{technology}}/*.md"  # Документация по используемой технологии
    - "tests/**/{{current_component}}*.test.*"  # Тесты для текущего компонента

Это требует некоторых условных соглашений в проекте, но окупается сторицей.

Интеграция с внешними системами

Через OpenAPI-to-Skills можно подключить агента к вашему бэкенду. Представьте: агент знает все эндпоинты API, их параметры, возвращаемые типы. И предлагает код, который точно работает с вашим бэкендом.

Кому Custom Agents подойдут идеально? (А кому нет)

Идеальные кандидаты:

• Корпоративные команды с собственными стандартами кодирования
• Проекты с legacy кодом, требующие специального подхода
• Специализированные домены (медицина, финансы, геймдев) со своей терминологией
• Команды с высокой текучкой - агенты сохраняют knowledge base

Лучше поискать альтернативы:

• Индивидуальные разработчики без Enterprise-подписки
• Проекты на ранней стадии - стандартного Copilot'а достаточно
• Команды, которым нужна полная конфиденциальность - смотрите в сторону локальных решений
• Экспериментальные проекты с постоянно меняющимся стеком

Ловушки и подводные камни (учитесь на моих ошибках)

Год использования Custom Agents выявил несколько болезненных моментов:

Что дальше? (Прогноз на 2026-2027)

Custom Agents сегодня - это первый шаг. Что будет завтра?

• Автоматическое обучение агентов на основе кодовой базы (уже в beta у GitHub)
• Мульти-агентные системы внутри одного проекта (агенты общаются друг с другом)
• Интеграция с CI/CD - представьте агентов, которые деплоят сами себя
• Персонализированные агенты, изучающие ваш стиль кодирования

Самое интересное: скоро появятся "рынки агентов". Захотите агента для специфичной задачи - скачаете готовый YAML с настроенным промптом и тулами. Как пакеты в npm, только для AI-ассистентов.

Пока этого нет - начните создавать своих агентов сегодня. Через полгода у вас будет собственная библиотека специализированных помощников. И когда коллеги будут мучиться с универсальным Copilot'ом, вы просто выберете нужного эксперта из списка.

P.S. Начните с самого болезненного места в вашем workflow. Есть проект, где постоянно делаете одни и те же ошибки? Создайте агента, который будет ловить их за вас. Первый успех мотивирует больше, чем любая теория.