Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

copilot-sdk

GitHub Copilot SDKを使ってエージェント型アプリケーションを構築します。アプリへのAIエージェント組み込み、カスタムツールの作成、ストリーミングレスポンスの実装、セッション管理、MCPサーバーへの接続、カスタムエージェントの作成などの場面で活用できます。Copilot SDKやプログラマブルエージェントに関する実装全般に対応します。

description の原文を見る

Build agentic applications with GitHub Copilot SDK. Use when embedding AI agents in apps, creating custom tools, implementing streaming responses, managing sessions, connecting to MCP servers, or creating custom agents. Triggers on Copilot SDK, GitHub SDK, agentic app, embed Copilot, programmable agent, MCP server, custom agent.

SKILL.md 本文

GitHub Copilot SDK

Python、TypeScript、Go、.NET を使用して、任意のアプリケーションに Copilot のエージェント型ワークフローを組み込めます。

概要

GitHub Copilot SDK は Copilot CLI の背後にあるエンジンと同じものを公開します。本番環境でテスト済みのエージェント実行時で、プログラム的に呼び出すことができます。独自のオーケストレーションを構築する必要はありません。エージェントの動作を定義すれば、Copilot が計画、ツール起動、ファイル編集などを処理します。

前提条件

  1. GitHub Copilot CLI がインストール済みで認証されていること(インストールガイド
  2. 言語ランタイム: Node.js 18+、Python 3.8+、Go 1.21+、または .NET 8.0+

CLI の確認: copilot --version

インストール

Node.js/TypeScript

mkdir copilot-demo && cd copilot-demo
npm init -y --init-type module
npm install @github/copilot-sdk tsx

Python

pip install github-copilot-sdk

Go

mkdir copilot-demo && cd copilot-demo
go mod init copilot-demo
go get github.com/github/copilot-sdk/go

.NET

dotnet new console -n CopilotDemo && cd CopilotDemo
dotnet add package GitHub.Copilot.SDK

クイックスタート

TypeScript

import { CopilotClient, approveAll } from "@github/copilot-sdk";

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
});

const response = await session.sendAndWait({ prompt: "What is 2 + 2?" });
console.log(response?.data.content);

await client.stop();
process.exit(0);

実行: npx tsx index.ts

Python

import asyncio
from copilot import CopilotClient, PermissionHandler

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
        "model": "gpt-4.1",
    })
    response = await session.send_and_wait({"prompt": "What is 2 + 2?"})

    print(response.data.content)
    await client.stop()

asyncio.run(main())

Go

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "os"
    copilot "github.com/github/copilot-sdk/go"
)

func main() {
    client := copilot.NewClient(nil)
    if err := client.Start(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer client.Stop()

    session, err := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
        OnPermissionRequest: copilot.PermissionHandler.ApproveAll,
        Model:               "gpt-4.1",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    response, err := session.SendAndWait(copilot.MessageOptions{Prompt: "What is 2 + 2?"}, 0)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Println(*response.Data.Content)
    os.Exit(0)
}

.NET (C#)

using GitHub.Copilot.SDK;

await using var client = new CopilotClient();
await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    OnPermissionRequest = PermissionHandler.ApproveAll,
    Model = "gpt-4.1",
});

var response = await session.SendAndWaitAsync(new MessageOptions { Prompt = "What is 2 + 2?" });
Console.WriteLine(response?.Data.Content);

実行: dotnet run

ストリーミングレスポンス

より良いユーザー体験のためにリアルタイムの出力を有効化します:

TypeScript

import { CopilotClient, approveAll, SessionEvent } from "@github/copilot-sdk";

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
    streaming: true,
});

session.on((event: SessionEvent) => {
    if (event.type === "assistant.message_delta") {
        process.stdout.write(event.data.deltaContent);
    }
    if (event.type === "session.idle") {
        console.log(); // New line when done
    }
});

await session.sendAndWait({ prompt: "Tell me a short joke" });

await client.stop();
process.exit(0);

Python

import asyncio
import sys
from copilot import CopilotClient, PermissionHandler
from copilot.generated.session_events import SessionEventType

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
        "model": "gpt-4.1",
        "streaming": True,
    })

    def handle_event(event):
        if event.type == SessionEventType.ASSISTANT_MESSAGE_DELTA:
            sys.stdout.write(event.data.delta_content)
            sys.stdout.flush()
        if event.type == SessionEventType.SESSION_IDLE:
            print()

    session.on(handle_event)
    await session.send_and_wait({"prompt": "Tell me a short joke"})
    await client.stop()

asyncio.run(main())

Go

session, err := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
	OnPermissionRequest: copilot.PermissionHandler.ApproveAll,
    Model:     "gpt-4.1",
    Streaming: true,
})

session.On(func(event copilot.SessionEvent) {
    if event.Type == "assistant.message_delta" {
        fmt.Print(*event.Data.DeltaContent)
    }
    if event.Type == "session.idle" {
        fmt.Println()
    }
})

_, err = session.SendAndWait(copilot.MessageOptions{Prompt: "Tell me a short joke"}, 0)

.NET

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    OnPermissionRequest = PermissionHandler.ApproveAll,
    Model = "gpt-4.1",
    Streaming = true,
});

session.On(ev =>
{
    if (ev is AssistantMessageDeltaEvent deltaEvent)
        Console.Write(deltaEvent.Data.DeltaContent);
    if (ev is SessionIdleEvent)
        Console.WriteLine();
});

await session.SendAndWaitAsync(new MessageOptions { Prompt = "Tell me a short joke" });

カスタムツール

Copilot が推論中に起動できるツールを定義します。ツールを定義するときは、Copilot に以下を伝えます:

  1. ツールの機能 (説明)
  2. 必要なパラメータ (スキーマ)
  3. 実行するコード (ハンドラ)

TypeScript (JSON Schema)

import { CopilotClient, approveAll, defineTool, SessionEvent } from "@github/copilot-sdk";

const getWeather = defineTool("get_weather", {
    description: "Get the current weather for a city",
    parameters: {
        type: "object",
        properties: {
            city: { type: "string", description: "The city name" },
        },
        required: ["city"],
    },
    handler: async (args: { city: string }) => {
        const { city } = args;
        // In a real app, call a weather API here
        const conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"];
        const temp = Math.floor(Math.random() * 30) + 50;
        const condition = conditions[Math.floor(Math.random() * conditions.length)];
        return { city, temperature: `${temp}°F`, condition };
    },
});

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
    streaming: true,
    tools: [getWeather],
});

session.on((event: SessionEvent) => {
    if (event.type === "assistant.message_delta") {
        process.stdout.write(event.data.deltaContent);
    }
});

await session.sendAndWait({
    prompt: "What's the weather like in Seattle and Tokyo?",
});

await client.stop();
process.exit(0);

Python (Pydantic)

import asyncio
import random
import sys
from copilot import CopilotClient, PermissionHandler
from copilot.tools import define_tool
from copilot.generated.session_events import SessionEventType
from pydantic import BaseModel, Field

class GetWeatherParams(BaseModel):
    city: str = Field(description="The name of the city to get weather for")

@define_tool(description="Get the current weather for a city")
async def get_weather(params: GetWeatherParams) -> dict:
    city = params.city
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"]
    temp = random.randint(50, 80)
    condition = random.choice(conditions)
    return {"city": city, "temperature": f"{temp}°F", "condition": condition}

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
        "model": "gpt-4.1",
        "streaming": True,
        "tools": [get_weather],
    })

    def handle_event(event):
        if event.type == SessionEventType.ASSISTANT_MESSAGE_DELTA:
            sys.stdout.write(event.data.delta_content)
            sys.stdout.flush()

    session.on(handle_event)

    await session.send_and_wait({
        "prompt": "What's the weather like in Seattle and Tokyo?"
    })

    await client.stop()

asyncio.run(main())

Go

type WeatherParams struct {
    City string `json:"city" jsonschema:"The city name"`
}

type WeatherResult struct {
    City        string `json:"city"`
    Temperature string `json:"temperature"`
    Condition   string `json:"condition"`
}

getWeather := copilot.DefineTool(
    "get_weather",
    "Get the current weather for a city",
    func(params WeatherParams, inv copilot.ToolInvocation) (WeatherResult, error) {
        conditions := []string{"sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"}
        temp := rand.Intn(30) + 50
        condition := conditions[rand.Intn(len(conditions))]
        return WeatherResult{
            City:        params.City,
            Temperature: fmt.Sprintf("%d°F", temp),
            Condition:   condition,
        }, nil
    },
)

session, _ := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
	OnPermissionRequest: copilot.PermissionHandler.ApproveAll,
    Model:     "gpt-4.1",
    Streaming: true,
    Tools:     []copilot.Tool{getWeather},
})

.NET (Microsoft.Extensions.AI)

using GitHub.Copilot.SDK;
using Microsoft.Extensions.AI;
using System.ComponentModel;

var getWeather = AIFunctionFactory.Create(
    ([Description("The city name")] string city) =>
    {
        var conditions = new[] { "sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy" };
        var temp = Random.Shared.Next(50, 80);
        var condition = conditions[Random.Shared.Next(conditions.Length)];
        return new { city, temperature = $"{temp}°F", condition };
    },
    "get_weather",
    "Get the current weather for a city"
);

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    OnPermissionRequest = PermissionHandler.ApproveAll,
    Model = "gpt-4.1",
    Streaming = true,
    Tools = [getWeather],
});

ツールの仕組み

Copilot がツール呼び出しを決定すると:

  1. Copilot はパラメータ付きのツール呼び出しリクエストを送信します
  2. SDK はハンドラ関数を実行します
  3. 結果は Copilot に返送されます
  4. Copilot は結果をレスポンスに組み込みます

Copilot はユーザーの質問とツールの説明に基づいて、ツール呼び出しのタイミングを決定します。

インタラクティブな CLI アシスタント

完全なインタラクティブアシスタントを構築します:

TypeScript

import { CopilotClient, approveAll, defineTool, SessionEvent } from "@github/copilot-sdk";
import * as readline from "readline";

const getWeather = defineTool("get_weather", {
    description: "Get the current weather for a city",
    parameters: {
        type: "object",
        properties: {
            city: { type: "string", description: "The city name" },
        },
        required: ["city"],
    },
    handler: async ({ city }) => {
        const conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"];
        const temp = Math.floor(Math.random() * 30) + 50;
        const condition = conditions[Math.floor(Math.random() * conditions.length)];
        return { city, temperature: `${temp}°F`, condition };
    },
});

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
    streaming: true,
    tools: [getWeather],
});

session.on((event: SessionEvent) => {
    if (event.type === "assistant.message_delta") {
        process.stdout.write(event.data.deltaContent);
    }
});

const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout,
});

console.log("Weather Assistant (type 'exit' to quit)");
console.log("Try: 'What's the weather in Paris?'\n");

const prompt = () => {
    rl.question("You: ", async (input) => {
        if (input.toLowerCase() === "exit") {
            await client.stop();
            rl.close();
            return;
        }

        process.stdout.write("Assistant: ");
        await session.sendAndWait({ prompt: input });
        console.log("\n");
        prompt();
    });
};

prompt();

Python

import asyncio
import random
import sys
from copilot import CopilotClient, PermissionHandler
from copilot.tools import define_tool
from copilot.generated.session_events import SessionEventType
from pydantic import BaseModel, Field

class GetWeatherParams(BaseModel):
    city: str = Field(description="The name of the city to get weather for")

@define_tool(description="Get the current weather for a city")
async def get_weather(params: GetWeatherParams) -> dict:
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"]
    temp = random.randint(50, 80)
    condition = random.choice(conditions)
    return {"city": params.city, "temperature": f"{temp}°F", "condition": condition}

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
        "model": "gpt-4.1",
        "streaming": True,
        "tools": [get_weather],
    })

    def handle_event(event):
        if event.type == SessionEventType.ASSISTANT_MESSAGE_DELTA:
            sys.stdout.write(event.data.delta_content)
            sys.stdout.flush()

    session.on(handle_event)

    print("Weather Assistant (type 'exit' to quit)")
    print("Try: 'What's the weather in Paris?'\n")

    while True:
        try:
            user_input = input("You: ")
        except EOFError:
            break

        if user_input.lower() == "exit":
            break

        sys.stdout.write("Assistant: ")
        await session.send_and_wait({"prompt": user_input})
        print("\n")

    await client.stop()

asyncio.run(main())

MCP サーバーの統合

MCP (Model Context Protocol) サーバーに接続して、事前構築されたツールを使用します。GitHub の MCP サーバーに接続してリポジトリ、Issue、PR のアクセスを取得します:

TypeScript

const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
    mcpServers: {
        github: {
            type: "http",
            url: "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
});

Python

session = await client.create_session({
    "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
    "model": "gpt-4.1",
    "mcp_servers": {
        "github": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
})

Go

session, _ := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
	OnPermissionRequest: copilot.PermissionHandler.ApproveAll,
    Model: "gpt-4.1",
    MCPServers: map[string]copilot.MCPServerConfig{
        "github": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
})

.NET

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    OnPermissionRequest = PermissionHandler.ApproveAll,
    Model = "gpt-4.1",
    McpServers = new Dictionary<string, McpServerConfig>
    {
        ["github"] = new McpServerConfig
        {
            Type = "http",
            Url = "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
});

カスタムエージェント

特定のタスク用に専門的な AI パーソナを定義します:

TypeScript

const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
    customAgents: [{
        name: "pr-reviewer",
        displayName: "PR Reviewer",
        description: "Reviews pull requests for best practices",
        prompt: "You are an expert code reviewer. Focus on security, performance, and maintainability.",
    }],
});

Python

session = await client.create_session({
    "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
    "model": "gpt-4.1",
    "custom_agents": [{
        "name": "pr-reviewer",
        "display_name": "PR Reviewer",
        "description": "Reviews pull requests for best practices",
        "prompt": "You are an expert code reviewer. Focus on security, performance, and maintainability.",
    }],
})

システムメッセージ

AI の動作とパーソナリティをカスタマイズします:

TypeScript

const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
    systemMessage: {
        content: "You are a helpful assistant for our engineering team. Always be concise.",
    },
});

Python

session = await client.create_session({
    "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
    "model": "gpt-4.1",
    "system_message": {
        "content": "You are a helpful assistant for our engineering team. Always be concise.",
    },
})

外部 CLI サーバー

CLI をサーバーモードで別途実行し、SDK を接続します。デバッグ、リソース共有、カスタム環境に便利です。

CLI をサーバーモードで起動

copilot --server --port 4321

SDK を外部サーバーに接続

TypeScript

const client = new CopilotClient({
    cliUrl: "localhost:4321"
});

const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
});

Python

client = CopilotClient({
    "cli_url": "localhost:4321"
})
await client.start()

session = await client.create_session({
    "on_permission_request": PermissionHandler.approve_all,
    "model": "gpt-4.1",
})

Go

client := copilot.NewClient(&copilot.ClientOptions{
    CLIUrl: "localhost:4321",
})

if err := client.Start(); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

session, _ := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
	OnPermissionRequest: copilot.PermissionHandler.ApproveAll,
	Model:               "gpt-4.1",
})

.NET

using var client = new CopilotClient(new CopilotClientOptions
{
    CliUrl = "localhost:4321"
});

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    OnPermissionRequest = PermissionHandler.ApproveAll,
    Model = "gpt-4.1",
});

注記: cliUrl が指定されている場合、SDK は CLI プロセスを生成または管理せず、既存のサーバーに接続するだけです。

イベント型

イベント説明
user.messageユーザー入力が追加されました
assistant.messageモデルの完全なレスポンス
assistant.message_deltaストリーミングレスポンスのチャンク
assistant.reasoningモデルの推論 (モデル依存)
assistant.reasoning_deltaストリーミング推論のチャンク
tool.execution_startツール起動が開始されました
tool.execution_completeツール実行が完了しました
session.idleアクティブな処理がありません
session.errorエラーが発生しました

クライアント設定

オプション説明デフォルト
cliPathCopilot CLI 実行ファイルへのパスシステム PATH
cliUrl既存サーバーに接続 (例:"localhost:4321")なし
portサーバー通信ポートランダム
useStdioTCP の代わりに stdio トランスポートを使用true
logLevelログレベル"info"
autoStartサーバーを自動起動true
autoRestartクラッシュ時に再起動true
cwdCLI プロセスの作業ディレクトリ継承

セッション設定

オプション説明
model使用する LLM ("gpt-4.1"、"claude-sonnet-4.5" など)
sessionIdカスタムセッション識別子
toolsカスタムツール定義
mcpServersMCP サーバー接続
customAgentsカスタムエージェントペルソナ
systemMessageデフォルトシステムプロンプトをオーバーライド
streamingインクリメンタルレスポンスチャンクを有効化
availableTools許可されたツールのホワイトリスト
excludedTools無効化されたツールのブラックリスト

セッションの永続化

再起動後も会話を保存して再開します:

カスタム ID で作成

const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    sessionId: "user-123-conversation",
    model: "gpt-4.1"
});

セッションを再開

const session = await client.resumeSession("user-123-conversation", { onPermissionRequest: approveAll });
await session.send({ prompt: "What did we discuss earlier?" });

セッションをリストして削除

const sessions = await client.listSessions();
await client.deleteSession("old-session-id");

エラーハンドリング

try {
    const client = new CopilotClient();
    const session = await client.createSession({
        onPermissionRequest: approveAll,
        model: "gpt-4.1",
    });
    const response = await session.sendAndWait(
        { prompt: "Hello!" },
        30000 // timeout in ms
    );
} catch (error) {
    if (error.code === "ENOENT") {
        console.error("Copilot CLI not installed");
    } else if (error.code === "ECONNREFUSED") {
        console.error("Cannot connect to Copilot server");
    } else {
        console.error("Error:", error.message);
    }
} finally {
    await client.stop();
}

グレースフルシャットダウン

process.on("SIGINT", async () => {
    console.log("Shutting down...");
    await client.stop();
    process.exit(0);
});

一般的なパターン

マルチターン会話

const session = await client.createSession({
    onPermissionRequest: approveAll,
    model: "gpt-4.1",
});

await session.sendAndWait({ prompt: "My name is Alice" });
await session.sendAndWait({ prompt: "What's my name?" });
// Response: "Your name is Alice"

ファイル添付

await session.send({
    prompt: "Analyze this file",
    attachments: [{
        type: "file",
        path: "./data.csv",
        displayName: "Sales Data"
    }]
});

長時間操作を中止

const timeoutId = setTimeout(() => {
    session.abort();
}, 60000);

session.on((event) => {
    if (event.type === "session.idle") {
        clearTimeout(timeoutId);
    }
});

利用可能なモデル

実行時に利用可能なモデルをクエリします:

const models = await client.getModels();
// Returns: ["gpt-4.1", "gpt-4o", "claude-sonnet-4.5", ...]

ベストプラクティス

  1. 常にクリーンアップ: try-finally または defer を使用して client.stop() が呼び出されることを確認します
  2. タイムアウトを設定: 長時間操作の場合は sendAndWait でタイムアウトを使用します
  3. イベントを処理: 堅牢なエラーハンドリングのためにエラーイベントをサブスクライブします
  4. ストリーミングを使用: 長いレスポンスでより良い UX のためにストリーミングを有効化します
  5. セッションを永続化: マルチターン会話にカスタムセッション ID を使用します
  6. 明確なツールを定義: 説明的なツール名と説明を記述します

アーキテクチャ

Your Application
       |
  SDK Client
       | JSON-RPC
  Copilot CLI (server mode)
       |
  GitHub (models, auth)

SDK は CLI プロセスライフサイクルを自動的に管理します。すべての通信は stdio または TCP 上の JSON-RPC で行われます。

リソース

ステータス

このSDK はテクニカルプレビュー段階にあり、破壊的な変更がある可能性があります。本番環境での使用はまだ推奨されていません。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
github
リポジトリ
github/awesome-copilot
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/github/awesome-copilot / ライセンス: MIT

関連スキル

OpenAILLM・AI開発⭐ リポ 6,054

agent-browser

AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。

by JimmyLv
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

anyskill

AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

engram

AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 21,584

skyvern

AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。

by Skyvern-AI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,149

pinchbench

PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。

by pinchbench
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 4,693

openui

OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。

by thesysdev
本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: github · github/awesome-copilot · ライセンス: MIT