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github/generate-custom-instructions-from-codebase

GitHub Copilot用の移行・コード進化指示書ジェネレーター。2つのプロジェクトバージョン(ブランチ、コミット、リリース)間の差分を分析し、テクノロジー移行や大規模リファクタリング、フレームワークのバージョンアップ時にCopilotが一貫性を維持できるよう、正確な指示を作成します。

generate-custom-instructions-from-codebase とは?

このスキルは、GitHub Copilot向けにカスタム指示を自動生成するツールです。プロジェクトの2つのバージョン(ブランチ、コミット、タグ)間の差分を分析し、その差分に基づいて、新しいコードベースのパターン、スタイル、API使用方法を反映した指示ファイル(例:.github/copilot-instructions.md)を作成します。これにより、Copilotが生成するコードが常に最新のプロジェクト規約に従うようになり、特に大規模なテクノロジースタックの移行やフレームワークのアップグレード時における一貫性の維持に役立ちます。主にGitHub Copilot上で動作し、ソースコードの差分解析、構造化された指示の生成、および生成された指示の検証をサポートします。開発者はこのツールを使って、古いコードパターンの再利用を防止し、新しいAPIやコーディング規約へのスムーズな移行を実現できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/generate-custom-instructions-from-codebase

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ドキュメント

generate-custom-instructions-from-codebase は何をしますか?

Migration and code evolution instructions generator for GitHub Copilot. Analyzes differences between two project versions (branches, commits, or releases) to create precise instructions allowing Copilot to maintain consistency during technology migrations, major refactoring, or framework version upgrades.

GitHub Copilot用の移行・コード進化指示書ジェネレーター。2つのプロジェクトバージョン(ブランチ、コミット、リリース)間の差分を分析し、テクノロジー移行や大規模リファクタリング、フレームワークのバージョンアップ時にCopilotが一貫性を維持できるよう、正確な指示を作成します。

概要

このツールは、コードベースの2つのバージョン(例:古いブランチと新しいブランチ、または2つのリリースタグ)を比較し、その差分を分析します。分析結果に基づいて、新しいコードベースで使用されているパターン、スタイル、APIを記述したカスタム指示を生成します。これにより、GitHub Copilotは新しいコードを生成する際に、古いパターンではなく、常に最新の規約に従うようになります。

仕組み

  1. ソースバージョン(例:古いブランチ)とターゲットバージョン(例:新しいブランチ)を指定します。
  2. ツールは2つのバージョン間のコード差分を分析します。
  3. 追加、変更、削除されたコードパターン、関数シグネチャ、インポートパス、APIの使用法などを特定します。
  4. 特定された変更点に基づいて、構造化された指示(通常はYAMLまたはMarkdown形式)を生成します。
  5. 生成された指示は、.github/copilot-instructions.md などのファイルに保存され、Copilotが参照できるようになります。

使用例

前提条件

  • Gitリポジトリがクローンされていること。
  • 比較する2つのリファレンス(ブランチ名、コミットハッシュ、タグ)が存在すること。

基本的な使い方

# 例: mainブランチとfeature/new-apiブランチを比較
# (実際のコマンドはスキルの実装に依存します)
/

設定

設定は主にスキルの呼び出し時にパラメータとして指定します。

  • sourceRef: 比較元のGitリファレンス(例: refs/heads/main)
  • targetRef: 比較先のGitリファレンス(例: refs/heads/feature/new-api)
  • outputPath: 生成された指示ファイルの出力先パス(例: .github/copilot-instructions.md)

出力例

生成される指示ファイルは、以下のような構造になります。

# Copilot Instructions

## プロジェクトのコンテキスト

このプロジェクトは、レガシーAPI `v1` から新しいAPI `v2` への移行中です。

## コーディング規約

-   新しいコードでは、`import { oldFunction } from 'old-lib'` ではなく、`import { newFunction } from 'new-lib'` を使用してください。
-   関数の戻り値の型として、`Promise<Result>` ではなく `Result` を使用してください。

## 避けるべきパターン

-   `deprecatedMethod()` の使用は避けてください。代わりに `modernMethod()` を使用してください。

注意事項

  • 生成された指示は自動的に作成されるものであり、必ず人間がレビューし、必要に応じて修正してください。
  • 大規模なコードベースの場合、差分分析に時間がかかることがあります。
  • このスキルは、GitHub Copilotとの併用を前提としています。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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