Introduzione
L'introduzione dei file agents.md in GitHub Copilot segna un punto di svolta per l'automazione dello sviluppo. Questa funzionalità permette di superare il concetto di assistente generico per creare una squadra di \"specialisti\" virtuali: un @docs-agent per la documentazione, un @test-agent per il QA o un @security-agent per l'analisi delle vulnerabilità.
Tuttavia, configurare questi agenti non è banale. Un'analisi condotta su oltre 2.500 file agents.md pubblici ha evidenziato perché molti falliscono e quali sono invece le caratteristiche di quelli che portano valore reale ai team di sviluppo.
Contesto: A cosa serve il file agents.md
Il file agents.md funge da manuale operativo per il tuo agente AI. È qui che definisci la "persona" (il ruolo), lo stack tecnologico, la struttura del progetto e i flussi di lavoro. Attraverso il frontmatter e le istruzioni, trasformi Copilot da un suggeritore generico a un esperto del tuo repository.
Il Problema: Perché molti agenti falliscono
L'errore più comune è la vaghezza. Istruzioni come "Sei un assistente utile" non funzionano perché lasciano troppa libertà di interpretazione all'IA. I file che falliscono mancano di contesto specifico, portando a codice errato o modifiche indesiderate.
\"La mia analisi di oltre 2.500 file agents.md ha rivelato una chiara divisione tra quelli che falliscono e quelli che funzionano. Gli agenti di successo non sono solo aiutanti vaghi; sono specialisti.\"
GitHub Blog Analysis
Soluzione: Le regole d'oro per agents.md efficaci
Per creare un agente performante, è necessario seguire sei aree chiave emerse dall'analisi dei repository migliori:
1. Comandi eseguibili in primo piano
Inserisci i comandi rilevanti all'inizio del file. Non limitarti a npm test, ma includi flag specifici come pytest -v o npm run build. L'agente userà questi comandi per validare il proprio output.
2. Esempi di codice concreti
Mostra, non raccontare. Un blocco di codice che illustra il tuo stile (naming convention, gestione errori) è molto più efficace di una lunga descrizione testuale.
3. Confini rigidi (Boundaries)
Definisci chiaramente cosa l'agente non deve fare. Usa una struttura a tre livelli:
- Fai sempre: Scrivi i test in
tests/, esegui il linter. - Chiedi prima: Modifiche allo schema del database, aggiunta di dipendenze.
- Non fare mai: Committare segreti o chiavi API, modificare file nella cartella
vendor/.
4. Specificità dello Stack
Sii preciso: "React 18 con TypeScript e Tailwind CSS" è meglio di "Progetto React". Specifica versioni e librerie chiave per ridurre le allucinazioni.
Esempi di Agenti da implementare
Ecco tre agenti specializzati consigliati per iniziare:
- @docs-agent: Legge il codice in
src/e scrive documentazione indocs/. Confine chiave: non modificare mai il codice sorgente. - @test-agent: Scrive ed esegue test. Confine chiave: può aggiungere test, ma non deve mai rimuovere un test esistente solo perché fallisce.
- @lint-agent: Corregge lo stile del codice. Confine chiave: modifiche puramente stilistiche, nessuna alterazione della logica.
Conclusione
Costruire agenti efficaci richiede iterazione. Parti con un compito semplice, definisci una persona chiara e imposta confini rigorosi nel tuo file agents.md. Per approfondire, consulta l'articolo originale e i template sul blog di GitHub.
FAQ
Ecco le risposte alle domande più frequenti sulla configurazione di agents.md e l'uso degli agenti in GitHub Copilot.
Cos'è esattamente un file agents.md?
È un file di configurazione in formato Markdown che definisce la persona, le competenze, i comandi eseguibili e i limiti operativi di un agente AI personalizzato all'interno di GitHub Copilot, trasformandolo in uno specialista del tuo progetto.
Come posso evitare che l'agente AI faccia danni al codice?
Devi impostare dei \"confini\" (boundaries) espliciti nel file agents.md. Usa sezioni chiare come \"Non fare mai\" per proibire azioni specifiche, come il commit di chiavi segrete, la modifica di file di configurazione critici o la cancellazione di test che falliscono.
Qual è l'errore più comune nella creazione di questi agenti?
L'errore principale è essere troppo vaghi. Un prompt generico come \"Sei un assistente di codifica\" è inefficace. Gli agenti funzionano meglio quando hanno un ruolo iperspecializzato (es. \"Sei un technical writer esperto in Markdown\") e istruzioni dettagliate.
Quali sono i primi agenti che dovrei creare?
Si consiglia di iniziare con agenti a basso rischio e alto impatto: un @docs-agent per generare documentazione automatica, un @test-agent per la scrittura di unit test e un @lint-agent per correggere automaticamente lo stile del codice.