GitHubがリポジトリ固有のワークフロー向けにCopilotをカスタマイズするガイドを公開

GitHubは2026-10-12に関するチュートリアルを公開し、開発者がCopilot AIアシスタントをプロジェクト固有の慣例に従い外部ツールにアクセスするように設定する方法を説明しています。このガイドはシニア開発者アドボケートのクリストファー・ハリソンによって執筆され、コードベースの標準の繰り返し説明を減らすための四カスタマイズ手法を説明しています。

四つのカスタマイズアプローチ

GitHubのブログ記事によると、同社はCopilotの挙動をカスタマイズするためのリポジトリのカスタム命令、エージェントスキル、カスタムエージェント、モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを文書化しています。リポジトリのカスタム命令は、アーキテクチャパターン、命名規則、コードベース全体に適用されるテスト期待を定義するために .github/copilot-instructions.md ファイルを使用します。パス固有の命令ファイルは、ファイル形式に合わせるガイダンスを制限するためにapplyToフィールドを付けて、 .github/instructions に入れることができます。

エージェントスキルは、繰り返し可能な手順をサブフォルダにまとめ .github/skills 。ハリソンの例は、どのスクリプトがテストやリンティングを実行し、各スクリプトが何を検証し、一般的な失敗のトラブルシューティング方法を記録した SKILL.md ファイルを含む品質チェックスキルを説明しています。この説明は、Copilotがスキルをいつ読み込むかを判断するのに役立ちます。

カスタムエージェントは、アクセシビリティレビューなど複数のファイルにまたがるタスクに対応しています。リポジトリレベルのエージェントプロファイルは .github/agents に存在し、エージェントの目的、指示、ツール、プロジェクトの文脈を定義していると投稿は述べています。

MCPサーバーを介した外部ツール統合

MCPサーバーはCopilotを外部ツール、データソース、リポジトリ以外のサービスに接続します。ハリソンはPlaywrightを例に挙げました。設定後、開発者はCopilotにPlaywright MCPサーバーを使って手動で機能をテストするよう指示でき、アシスタントはブラウザでアプリケーションを開きインターフェースとやり取りできます。投稿によると、利用可能なMCPサーバーはCopilotアプリ内で閲覧したり、カスタムサーバーとして追加したりできます。

2026-10-13年時点で確認されたGitHubのドキュメントでは、Copilotをインラインコード提案、コードベースの質問、コードレビュー、リポジトリの調査や人間のレビュー準備を行うエージェントを提供するAIアシスタントとして説明されています。システムはカーソル周辺のコードを前処理し、開いているエディタタブからのコンテキスト情報と組み合わせ、大規模な言語モデルにプロンプトを送信して提案された完了を生成させます。GitHubはコンテンツフィルタリングを適用し、公開コードに一致する提案をブロックまたは注釈付けすることがありますが、生成されたコードは依然として誤りや安全性に欠け、開発者のレビューが必要です。

コミュニティリソースおよび実施指針

チュートリアルでは、開発者が自分のプロジェクトに適応できる既製の指示やスキル、エージェントを集めたコミュニティリポジトリ「Awesome Copilot」を参照しています。ハリソンは、よく説明される慣例から始めて.github/copilot-instructions.md一に加え、Copilotがそのガイダンスをどのように適用するかを観察することを勧めています。

2026-10文書関連の更新による最近のGitHub Changelogエントリー。10月12日のクライアントテレメトリユーザー帰属や、10月10日のJetBrainsのCopilotにおける新しいコントロールとチャットの改善が含まれます。Copilotの機能の利用可能性は、プラン、クライアント、組織のポリシーによって異なります。

出典: github.blog。