Copilot App - So bringt man Copilot die eigene Codebase bei

Code, der funktioniert, ist nur die halbe Miete – er soll auch zu den Konventionen des Teams passen. Im neuen Teil der Beginner-Serie zur GitHub Copilot App erklärt Developer Advocate Christopher Harrison vier Wege, wie man Copilot Projektwissen mitgibt.

1. Custom Instructions

Die Basis: .github/copilot-instructions.md enthält repo-weite Regeln wie Architektur, Naming und Test-Erwartungen. Zusätzlich lassen sich unter .github/instructions pfadspezifische Dateien anlegen, die per applyTo-Feld nur für passende Dateien greifen.

2. Agent Skills

Für wiederkehrende Abläufe – Qualitätschecks, Releases, Debugging fehlgeschlagener Workflows – gibt es Skills unter .github/skills/<name>/. Ein SKILL.md beschreibt, wann der Skill gilt, welche Skripte Tests und Linting starten und wie man typische Fehler behebt. Copilot lädt ihn nur, wenn er relevant ist, statt Befehle zu raten.

3. Custom Agents

Größere Spezialaufgaben, etwa ein Accessibility-Review über Komponenten, Templates und Styles hinweg, bekommen ein eigenes Agent-Profil in .github/agents – mit Zweck, Anweisungen, Tools und Kontext.

4. MCP-Server

MCP erweitert, was Copilot außerhalb des Repos erreicht: Doku-Server liefern Framework-Wissen, der Playwright-Server lässt Copilot die App im Browser öffnen und manuell testen – also prüfen, ob die UI wirklich tut, was sie soll.

Wo anfangen?

Harrison empfiehlt vier Leitfragen: Welche Konvention erkläre ich ständig? Welchen Ablauf wiederhole ich? Welche Aufgabe verdient einen eigenen Agenten? Welches externe Tool fehlt? Vorlagen gibt es im Community-Repo Awesome Copilot. Der pragmatische Tipp: mit einer einzigen Regel in copilot-instructions.md starten.

Quelle: GitHub Blog – How to teach Copilot about your codebase