copilot-sdk
Créer des applications IA avec le SDK GitHub Copilot
Les développeurs ont besoin d'un accès programmatique à GitHub Copilot pour des workflows IA personnalisés. Ce SDK fournit la gestion de sessions, des outils personnalisés, des hooks et l'intégration MCP pour Node.js, Python, Go et .NET.
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Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "copilot-sdk". Créer une session et demander à Copilot d'expliquer une fonction Python
Résultat attendu:
Session créée avec le modèle gpt-4.1. Copilot analyse la fonction et fournit une explication détaillée de son objectif, de ses paramètres, de sa valeur de retour et des améliorations possibles.
Utilisation de "copilot-sdk". Définir un outil météo et demander à Copilot les conditions dans une ville
Résultat attendu:
Outil personnalisé enregistré. Lorsqu'on lui demande des informations météo, Copilot appelle l'outil et retourne des données structurées incluant la ville, la température et les conditions.
Utilisation de "copilot-sdk". Activer le streaming et demander une révision de code
Résultat attendu:
La réponse arrive token par token en temps réel. Les commentaires de révision de code apparaissent progressivement avec une coloration syntaxique et des suggestions en ligne.
Audit de sécurité
SûrAll 192 static analysis findings are false positives. The scanner misinterpreted markdown code block delimiters (```) as shell backtick execution. The file contains documentation examples only, not executable code. URLs are reference links, environment variable mentions document authentication patterns. No actual security risks detected.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Outils de développement alimentés par l'IA
Créer des extensions IDE ou des outils CLI qui exploitent Copilot pour la génération de code, la révision et le refactoring avec des intégrations d'outils personnalisés.
Systèmes automatisés de révision de code
Créer des agents personnalisés pour l'analyse des pull requests, l'analyse de sécurité et la validation des meilleures pratiques avec des commentaires automatisés.
Workflows multi-agents
Orchestrer des agents IA spécialisés pour différentes tâches comme la documentation, les tests et le déploiement en utilisant l'intégration des serveurs MCP.
Essayez ces prompts
Créer un CopilotClient, démarrer une session avec le modèle gpt-4.1 et envoyer un message demandant une explication du code.
Définir un outil personnalisé qui récupère le contenu des fichiers du système de fichiers, puis créer une session qui peut utiliser cet outil pour répondre aux questions sur les fichiers du projet.
Configurer une session en streaming qui affiche des réponses en temps réel, gère les deltas de messages de l'assistant et journalise les événements de session inactive.
Configurer une session avec un serveur MCP pour l'accès à l'API GitHub, ajouter des hooks pour contrôler les permissions des commandes shell et implémenter une gestion des erreurs personnalisée.
Bonnes pratiques
- Utiliser des hooks pour implémenter des contrôles de permission pour les opérations sensibles comme les commandes shell et l'accès aux fichiers
- Activer la journalisation de débogage pendant le développement pour résoudre les problèmes de connexion et d'authentification
- Utiliser la persistance des sessions avec des ID personnalisés pour les workflows de longue durée qui peuvent dépasser les limites de contexte
Éviter
- Coder en dur les jetons GitHub dans le code source au lieu d'utiliser des variables d'environnement
- Créer de nouvelles sessions pour chaque demande au lieu de réutiliser les sessions pour des tâches connexes
- Ignorer les demandes de permission et approuver automatiquement tous les appels d'outils sans validation