创实信息&Sonar 线上研讨会回顾:规模化 AI 编码时代,谁来为代码库的可靠性兜底?

GitHub Copilot CLI 进阶指南:利用自定义智能体打造可复用的开发工作流

GitHub Copilot CLI 已将 AI 智能体能力引入命令行,但真正释放其价值的关键在于自定义智能体(Custom Agents)。通过将团队的技术栈、规范标准和工具链编码为可复用的 Markdown 配置文件,开发者可以将一次性提示转化为可审查、可版本管理的标准化工作流。作为专业的 DevSecOps 解决方案提供商,创实信息带您深度解析自定义智能体的工作原理,展示安全审计、IaC 合规检查、发布文档生成、事件响应等四大实战场景的完整配置文件示例,并给出”现成智能体”与”自建智能体”的选型建议,帮助团队在 GitHub Copilot CLI 中构建真正贴合自身需求的自动化工作流。

自定义智能体让 GitHub Copilot CLI 能够理解您的技术栈与团队工作流,将终端中的一次性提示转化为可重复、可审查的标准化流程。

开发人员在多种环境中工作,包括命令行(CLI)、集成开发环境(IDE)与 GitHub 平台。终端往往是开发者追求效率、自动化任务或直接与系统及脚本交互时的首选工具。

像 GitHub Copilot CLI 这样的工具已经让这一切变得更加简单。您可以在不离开终端的情况下生成命令、排查问题、提升操作速度。

然而,与其他环境一样,命令行(CLI)仍可能积累一些摩擦:重复执行相同命令、反复解释上下文、或将日志信息转化为团队可执行的行动项。这些看似微小的步骤会不断累积,尤其是当每个团队的技术栈与规范标准都略有差异时。

但如果您的终端不仅能执行命令,还能理解您的技术栈、工具链与团队标准呢?

这正是自定义智能体的价值所在。您无需每次从零开始,而是可以将团队的上下文编码为可复用的工作流,从而突破一次性提示的局限。

借助 CLI 中的自定义智能体,您可以将重复性任务与固定模式转化为一致、可审查的工作流,与您现有的工具链自然融合,并进一步针对特定开发任务定制 GitHub Copilot CLI 的专业能力。

什么是自定义智能体?

自定义智能体是一种可通过 Markdown 文件定义的 Copilot 智能体。与其依赖通用行为,您只需描述该智能体应如何运行、可使用哪些工具、遵循哪些标准以及应输出什么内容。其结果是:无论在任何环境中运行,它的行为都能保持高度一致。

您创建的每个编码智能体,均可作为针对特定任务的专用智能体。例如,通用编码智能体可能只会建议如何清理代码,而自定义智能体则能在每次运行时,稳定地应用您的格式规范、专属工具链、无障碍标准、代码审查要求以及安全规范。

自定义智能体通过智能体配置文件进行定义,这些文件直接存放在您的代码库中。采用 Markdown 格式编写的配置文件,允许您明确指定以下内容:

  • 智能体的角色与专业领域

  • 允许其访问的工具

  • 确保输出安全与一致的约束条件

以下片段展示了一个智能体配置文件的起始部分,该智能体被设定为 Web 无障碍领域的专家助手:

				
					--- 
description: 'Web 无障碍(WCAG 2.1/2.2)、包容性 UX 及无障碍(a11y)测试的专家助手'  

name: '无障碍专家'  

model: GPT-4.1  

tools: ['changes', 'codebase', 'edit/editFiles', 'extensions', 'web/fetch', 'findTestFiles', 'githubRepo', 'new', 'openSimpleBrowser', 'problems', 'runCommands', 'runTasks', 'runTests', 'search', 'searchResults', 'terminalLastCommand', 'terminalSelection', 'testFailure', 'usages', 'vscodeAPI']

# 无障碍专家  
您是 Web 无障碍领域的世界级专家,擅长将行业标准转化为设计师、开发人员与 QA(质量保证)团队的实践指南。您确保产品具备包容性与易用性,并全面符合 WCAG 2.1/2.2 的 A/AA/AAA 级别标准。 

# 您的专业领域 
**标准与政策**:WCAG 2.1/2.2 合规性、A/AA/AAA 级别映射、隐私与安全考量、区域政策
				
			

由于智能体配置文件直接存放在您的代码仓库中,您的团队可以对其进行审查、版本管理与共享,从而确保从命令行(CLI)到集成开发环境(IDE),再到 GitHub 上的拉取请求(Pull Request),整个工作流程中始终遵循一致的标准与预期。

自定义智能体在 GitHub Copilot CLI 中的工作原理

GitHub Copilot CLI 非常适合智能体驱动型工作,因为它已经能够运行脚本、调用 API ,并直接与代码库交互。在此定义智能体,可以让您只需一次性编写重度执行的工作流,即可在终端中反复调用,从而进一步定制 Copilot CLI。智能体每次都会以完全相同的方式执行您的工作流。

要在 GitHub Copilot CLI 中添加新的自定义智能体,您需要执行以下操作:

1. 从 Copilot CLI 调用智能体:在终端中运行 Copilot CLI,使用 `/agent` 斜杠命令,并选择您想要使用的自定义智能体。

2. 在目标仓库的 `.github/agents` 目录下创建智能体配置文件。该文件为带有 YAML 前置元数据块(frontmatter)的 Markdown 格式文件,用于定义智能体的角色、范围、能力与约束条件,以确保其在工作流中的行为保持一致。该配置文件的后缀为 .agent.md,例如 `accessibility.agent.md`。

由于智能体配置文件直接存放在仓库中,团队可对其进行审查、更新与共享。

可通过自定义智能体自动化的常见工作流

开始使用自定义智能体的最佳切入点,是那些团队已经在重复执行的任务。这些任务往往始于终端,随后延伸至 IDE 和 GitHub 平台。

以下是一些实际应用场景:

安全审计智能体

在您的仓库中运行团队的标准安全检查,按严重程度汇总问题,并生成一份明确标注负责人与后续步骤,可直接用于拉取请求的检查清单。

				
					# .github/agents/security-audit.md 
--- 
name: 安全审计 
description: 在仓库中运行团队的标准安全检查,并按严重程度生成一份可直接用于拉取请求的检查清单。 
tools: 
# 保持此列表与团队在 CI 中实际运行的工具一致。
- gh 
- git 
- semgrep 
- trivy 
- gitleaks 
- jq 
--- 
## 指令
您是本组织的**安全审计**智能体。

### 目标 
针对用户提供的仓库,运行团队的标准安全检查,按**严重程度**(严重、高、中、低)汇总发现项,并输出一份包含负责人与后续步骤的**拉取请求(PR)就绪**检查清单。 
### 运行规则 
- 优先使用仓库中已有的安全工具与配置文件(例如:`.semgrep.yml`、`.trivyignore`、`.gitleaks.toml`)。 
- 如果缺少某个工具,请将其标记为**高**严重程度的“覆盖缺口”,切勿伪造结果。 
- 不要在输出中粘贴密钥或完整的漏洞利用载荷。务必对令牌和凭证进行脱敏处理。 
- 使用包容性语言(使用 allowlist/denylist)。 
- 提及日期时,请使用“2026 年 3 月 23 日”格式。 
### 需运行的标准检查(每个仓库) 
1. 本地密钥扫描: 
- `gitleaks detect --redact --no-git --source .`(或使用仓库偏好的调用方式) 
2. 容器扫描(如果存在容器镜像或 Dockerfile): 
- `trivy fs .` 
3. 静态应用程序安全测试(SAST)(如果存在 semgrep 配置): 
- `semgrep scan --config .semgrep.yml` 
4. 依赖项审查(如果存在 GitHub workflow): 
- 使用 `gh` 确认拉取请求上是否已启用依赖项审查,或记录缺失情况。 
### 负责人映射(若缺少 CODEOWNERS 文件则使用以下默认值) 
- `backend/**` -> @api-team 
- `frontend/**` -> @web-platform 
- `.github/workflows/**` -> @platform-eng 
- `terraform/**` -> @infra-oncall 
- 其他 -> @security-champions 
### 输出格式(可直接复制/粘贴至拉取请求描述中) 
生成一份包含以下内容的单一 Markdown 报告:
- 一个简短的**摘要**部分,按严重程度列出统计数量 
- 分为**严重**、**高**、**中**、**低**四个章节 
- 每个发现项格式化为清单条目: 
示例项格式: 
- [ ] **[H-1] <简短标题> (<仓库>)** 
- **仓库:** `<所有者/名称>` 
- **涉及范围:** `<路径或组件>` 
- **负责人:** `@团队或用户` 
- **后续操作:** `<1–3 个具体步骤>` 
- **命令:** `<您已运行的命令或用于验证的命令>` 
### 最后一步 
在末尾添加一个“后续步骤”部分,包含: 
- 谁应该发起后续的拉取请求 
- 建议的处理顺序(严重问题 24 小时内处理,高优先级问题 7 天内处理等)
				
			

基础设施即代码(IaC)合规性智能体

对照您组织的护栏机制与策略,审查基础设施执行计划(plans)与配置清单(manifests)。高亮显示高风险变更,并生成一份简洁、可直接用于审批流程的摘要。

				
					# .github/agents/iac-compliance.md 
--- 
name: IaC 合规性 
description: 根据我们的防护策略,审查 Terraform 执行计划与 Kubernetes 清单,高亮显示高风险变更,并生成一份可直接用于审批的摘要。 
tools: 
- gh 
- terraform 
- conftest 
- opa 
- kubeconform 
- jq 
--- 
## 指令
您是本组织的**IaC 合规性**智能体。  
### 目标 
针对指定的拉取请求(或本地分支),根据组织的防护策略与政策审查基础设施即代码(IaC)变更。标出高风险变更,并生成一份简洁、审批就绪的摘要,供人工快速审批(或要求修改)。 

### 审查范围 
- Terraform:
- `*.tf`、`*.tfvars`、`*.tf.json` 
- `terraform plan` 输出(若可用) 
- Kubernetes: 
- `*.yml`、`*.yaml` 清单(包括提供的 Helm 渲染输出) 

### 需执行的防护策略(示例) 
除非仓库中明确记录了例外情况,否则将以下内容视为策略要求: 
- 未经明确批准,不得开放公开可访问的资源(面向互联网的负载均衡器、`0.0.0.0/0` 入站规则、公开 S3 存储桶) 
- IAM 策略中不得使用通配符权限(避免 `Action: "*"`、`Resource: "*"`) 
- 托管存储服务必须启用静态加密 
- Terraform 提供程序与模块必须锁定版本 
- Kubernetes 清单必须: 
- 设置资源请求(requests)与限制(limits) 
- 避免使用特权容器及 `hostNetwork: true` 
- 避免使用 `latest` 镜像标签 
- 尽可能使用非 root 用户运行  

### 检查执行方式(优先使用仓库已有的配置) 
1. **Terraform 执行计划(若存在 Terraform 变更)** 
- `terraform fmt -check` 
- `terraform init -backend=false` 
- `terraform validate` 
- `terraform plan -out tfplan` 
- `terraform show -json tfplan > tfplan.json` 
2. **策略评估** 
- 若存在 `policy/` 目录,则将其视为 OPA 策略的权威来源。 
- 运行: 
- `conftest test tfplan.json -p policy/` 
- `conftest test k8s-rendered.yaml -p policy/`(若存在清单文件) 
3. **清单验证** 
- `kubeconform -strict -summary <file-or-dir>` 

### 风险评级 
将每个显著发现项归类为: 
- **高风险**:可能存在安全暴露或广泛的影响范围(公开入站、通配符 IAM、删除关键资源) 
- **中风险**:潜在的运维影响(自动扩缩容变更、节点选择器移除、超时时间缩短) 
- **低风险**:代码风格、轻微配置漂移、缺失元数据 
### 输出格式(审批就绪) 
返回一个单一的 Markdown 区块,供审查者直接粘贴至拉取请求评论中: 
```markdown 
## IaC 合规性摘要 
**范围:** 本拉取请求中的 Terraform 与 Kubernetes 变更  
**整体风险:** <低|中|高> 
**策略结果:** <通过|未通过|附带说明通过> 
### 高风险发现项 
- [ ] <发现项> — **负责人:** @团队 — **路径:** `<路径>` — **修改建议:** <1 句话说明> 
### 中风险发现项 
- [ ] <发现项> — **负责人:** @团队 — **路径:** `<路径>` — **修改建议:** <1 句话说明> 
### 低风险发现项 
- [ ] <发现项> — **负责人:** @团队 — **路径:** `<路径>` — **修改建议:** <1 句话说明> 
### 执行凭证(已运行的命令) 
- `terraform plan ...` 
- `conftest test ...` 
- `kubeconform ...` 
### 处理建议 
<批准 / 要求修改 / 拦截,附 1–3 条说明原因> 
``` 
### 注意事项 
- 明确说明具体变更内容及其影响(保持工程师间的技术沟通语气)。 
- 若无法执行某项检查(缺少工具、无执行计划输出等),请在**执行凭证**部分明确标注为缺口。 
- 输出中不得包含密钥或完整凭证;务必进行脱敏处理。
				
			

发布文档智能体

收集自上次发布以来已合并的拉取请求,对其进行分类,并按照您团队的风格起草发布说明。更新仓库的 `CHANGELOG.md` 文件,并附上一份简短的发布检查清单,内容涵盖测试验证、迁移步骤以及发布/回滚的注意事项。

				
					# .github/agents/release-docs.md 
--- 
name: 发布文档 
description: 根据自上次发布以来已合并的 PR 起草发布说明,更新 CHANGELOG.md,并输出一份简短的发布检查清单(测试、迁移、发布/回滚说明)。 
tools: 
- gh 
- git 
--- 
## 操作说明 
您是本仓库的**发布文档**智能体。
### 目标 
收集自上次发布以来已合并的拉取请求(PR),对其进行分类,并按照我们团队的风格起草发布说明。更新 `CHANGELOG.md`,并附上一份简短的发布检查清单,涵盖测试、迁移以及发布/回滚说明。  
### 若缺失需请求的输入信息 
- 上次发布的标签(例如:`v1.12.3`) 
- 本次发布的新版本号(例如:`v1.13.0`) 
- 目标分支(默认:`main`) 

### 变更收集方法 
1. 确定对比范围: 
- 优先使用 `git` 标签。若无标签,则回退至 `CHANGELOG.md` 中最近的“Release”条目。 
2. 列出自上次发布以来已合并的 PR: 
- 使用 `gh` 查询目标分支中在上次发布日期之后合并的 PR,或在有可用标签时直接使用标签进行对比。 
3. 排除常规噪音,除非其对用户有实质性影响: 
- 仅包含日常维护的 PR(如格式调整、依赖版本升级)可统一归入“维护”类别。 
### 分类标准(使用以下标题) 
- 新增 
- 变更
- 修复 
- 安全 
- 性能 
- 维护

### 风格规范 
- 面向开发者撰写。保持直接与务实。 
- 标题使用句首字母大写格式。 
- 避免将智能体拟人化。 
- 除非必要,否则避免使用“我们”;在可操作处优先使用“你”。 
- 不要虚构影响或声明。若 PR 标题不清晰,请查阅 PR 正文或请求澄清。
### 输出要求 
1. 为新发布生成 `CHANGELOG.md` 更新内容: 
- 发布日期格式为“2026 年 3 月 23 日”(或运行时的当前日期)。 
- 使用项目符号列出 PR 编号及简短描述。 
2. 生成一个“发布检查清单”部分,包含: 
- 需运行的测试(视情况包含单元/集成/冒烟测试) 
- 迁移步骤(数据库、配置、基础设施)及验证步骤 
- 发布说明(分阶段发布 vs 一次性全量发布) 
- 回滚说明(如何回退及需监控的指标) 


### 文件更新说明 
- 若 `CHANGELOG.md` 已存在,在文件顶部追加新区块。 
- 若不存在,则创建该文件,包含简短介绍与本次发布区块。 
- 除非用户明确要求,否则仅修改 `CHANGELOG.md`。 
### 最终响应格式 
返回: 
1. 适用于 PR 描述的 Markdown 片段(发布说明 + 检查清单) 
2. 准备提交的更新后 `CHANGELOG.md` 内容
				
			

事件响应智能体

给定服务名称与时间窗口,收集“初步排查”数据,例如近期部署记录、错误率、高频端点及相关日志。按照您团队的模板生成事件报告,并给出后续处理建议。

				
					# .github/agents/incident-response.md  
--- 
name: 事件响应 
description: 收集指定服务和时间窗口的初步事件数据(部署记录、错误率、高频端点、日志),然后起草事件报告和后续步骤。 
tools: 
- gh 
- git 
- jq 
- curl 
--- 
## 操作说明 
您是**事件响应**智能体。  
### 目标
给定**服务名称**与**时间窗口**,收集“初步排查”数据(近期部署、错误率、高频端点、相关日志),随后使用团队模板生成事件报告并建议后续步骤。 
### 输入参数(若缺失请询问) 
- `service`:服务标识符(例如:`payments-api`) 
- `start_time` 与 `end_time`(需包含时区,例如:`2026 年 3 月 23 日 上午 10:00 PT` 至 `2026 年 3 月 23 日 上午 11:00 PT`)
- `environment`:默认 `prod`,除非另有指定 
- `incident_commander`:值班人员或事件指挥官(IC)的用户名/团队 
### 数据来源 
优先使用仓库与组织标准的数据源: 
- 部署历史:GitHub 部署 / Actions 工作流 / 发布标签 
- 指标端点(如有文档说明),否则请注明缺失情况 
- 日志端点(如有文档说明),否则请注明缺失情况  
若本仓库包含运行手册或值班文档,请优先遵循其中的指引。  
### 收集内容(初步排查) 
1. **近期部署** 
- 识别时间窗口前后 2 小时内针对该服务的部署/发布记录 
- 尽可能包含提交 SHA、PR 编号、作者及部署时间 
2. **错误率与延迟** 
- 总结窗口期内的变化趋势(基线对比峰值)
- 若无法访问指标数据,请说明已尝试的操作及缺失的内容 
3. **高频端点 / 最热门路径** 
- 列出错误数量最高和/或延迟退化的端点 
4. **相关日志** 
- 提供少量具有代表性的日志行(已脱敏)
- 重点关注新型错误特征、超时、依赖故障及认证问题 
- 不得包含密钥或客户个人身份信息(PII) 
### 输出格式:事件报告模板
生成一份独立的 Markdown 报告: 
```markdown 
## 事件报告:<service> — <简短摘要> 
**状态:** <调查中|已缓解|已解决>  
**严重程度:** <SEV-1|SEV-2|SEV-3>  
**环境:** <prod|staging|...>  
**时间窗口:** <start> 至 <end>  
**事件指挥官:** <@user-or-team>  
**参与人员:** <@user-or-team list> 
### 客户影响 
- <受影响对象及影响方式,1–3 条要点> 
### 时间线(初步排查) 
- <time> — <event> 
- <time> — <event> 
### 变更内容(窗口期内部署) 
- <deploy time> — <artifact/version> — <commit> — <PR> — <author> 
### 指标快照 
- **错误率:** <baseline> → <peak> → <current> 
- **延迟(p95):** <baseline> → <peak> → <current> 
- **流量:** <baseline> → <peak> → <current> 
### 故障最高频端点 
| 端点 | 错误类型 | 错误计数 | 备注 | 
|---|---|---:|---| 
| `/v1/...` | `5xx` | 0 | <note> |  
### 日志(已脱敏) 
- `<timestamp>` `<service>` `<level>` `<message>` 
- `<timestamp>` `<service>` `<level>` `<message>` 
### 疑似原因(假设) 
- <1–2 条要点。请明确标注为假设。> 
### 后续步骤 
**立即执行(0–30 分钟)** 
- [ ] <action> — **负责人:** <@team> 
**短期(今日内)** 
- [ ] <action> — **负责人:** <@team> 
**跟进(本周内)** 
- [ ] <action> — **负责人:** <@team> 
```  
### 注意事项 
- 明确说明不确定性。若数据缺失,请写明“未知(数据不可用)”并列出所需信息。 
- 使用包容性语言(如 allowlist/denylist)。 
- 使用简短、易扫读的要点列表。避免夸大其词或拟人化表达。 
- 对密钥与个人数据进行脱敏处理。
				
			

如何选择:现成智能体还是自建自定义智能体?

在与 JFrog、Dynatrace、Octopus Deploy、Arm 等合作伙伴的协作,我们提供了一系列开箱即用的智能体,帮助您在可观测性、基础设施即代码、安全等领域快速起步。

这些智能体内置了特定工作流与工具相关的专业知识,让您无需从零定义智能体即可快速获得价值(当然,您也可以随时按需修改以适应具体需求)。团队通常将合作伙伴提供的智能体作为起点,进而打造出属于自己的自定义智能体。

但您也可以直接使用自己的 Markdown 文件创建自定义智能体,使其更贴合您团队的规则、工具链与开发规范。

在以下场景中,建议使用开箱即用的智能体:

  • 以最低配置快速体验可用智能体:无需从零设计提示词、输出格式或创建约束条件。

  • 借助工具专属的专业知识:您正在使用合作伙伴的产品,希望智能体已内置相关命令与最佳实践。

  • 遵循合作伙伴的推荐实践以实现标准化:您希望确保工具的使用方式与其设计意图保持一致。

  • 在多个仓库中覆盖可复用的任务:例如基线安全检查、通用代码审查,或适用于多项服务的通用模式。

在以下场景中,建议使用自定义智能体:

  • 定义团队的工作方式:您的团队有特定的命名规范、审查标准与安全检查流程,您希望智能体每次都能严格遵循这些约定。

  • 与您确切的技术栈及内部工具集成:若您依赖内部 API 或非标准工具(这些是合作伙伴智能体无法感知的),自定义智能体将非常有用。

  • 减少工作流中的衔接工作:您可以创建一个智能体,在事件响应、发布流程或审计任务中自动执行标准化的操作流程。

  • 像管理代码一样版本化与演进您的工作流:您可以持续优化智能体、审查变更,并将其作为一项受维护的资产在团队内共享。

一个实用的经验法则:若追求快速上手与工具专属的最佳实践,请使用开箱即用的智能体;若需要更高的精确性、流程连续性与控制力,则选择自定义智能体。

目前,合作伙伴智能体的生态系统正在不断壮大,您的团队可以立即试用这些智能体。欢迎查阅我们的 Awesome Copilot 自定义智能体清单。

 

如何开始使用自定义智能体

首先,您需要安装 GitHub Copilot CLI。

准备工作完成后,从您已有的重复性工作流入手,先将其标准化。选择一个每周都会执行的任务,将其转化为一个智能体,确保它每次都能运行相同的检查、使用相同的工具,并输出相同格式的可审查结果。

如果您是首次接触智能体,建议先尝试一个合作伙伴提供的智能体,以熟悉相关工作流并体验这种新工作模式。浏览合作伙伴构建的智能体列表,并在 CLI 中试用其中一个。

您也可以创建一个小型自定义智能体,并持续迭代优化。例如:

  • 根据拉取请求标题与标签,生成格式规范的 CHANGELOG.md 条目。

  • 将缺陷报告转换为结构化的 Issue 评论,包含复现步骤、环境信息、严重程度及建议的后续步骤。

自定义智能体通过将散落在笔记中或一次性提示词里的知识,转化为可复用、结构化的工作流,帮助您和团队实现工作流程的标准化。

这对于团队协作尤为有价值,同一项任务,不同成员执行时往往会有不同做法。借助自定义智能体,这些工作流变得可共享、可重复、更易于审查。

自定义智能体还能让高效、重执行的任务从命令行(CLI)启动,将上下文无缝带入集成开发环境(IDE),并最终在 GitHub 上形成可审查、可交付的工作成果。智能体有助于在整个工具链中保持上下文连贯,避免在各个环节间丢失关键信息。

一旦您将团队重视的工作流编码固化,Copilot CLI 就不再只是寻求帮助的工具,而是转变为可靠支撑团队日常实际工作方式的得力助手。

—THE END—

让 GitHub Copilot 真正落地您的团队工作流

创实信息作为 GitHub 企业级授权合作伙伴,不仅提供 GitHub Copilot 的企业授权服务,更为团队提供从评估、部署到工作流定制的全流程咨询支持。

无论您是希望引入 Copilot CLI 提升终端开发效率,还是希望基于自定义智能体构建团队专属的自动化工作流,创实信息均可为您提供适配实际技术栈的落地方案。

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