GitHub Copilot становится умнее благодаря методам контекстной инженерии

Питер Чжан
23:03, 12 января 2026

GitHub представил три практических метода для разработчиков по улучшению результатов кодирования с помощью ИИ через пользовательские инструкции, многоразовые промпты и специализированные агенты.

GitHub побуждает разработчиков выйти за рамки базовых промптов с новым фреймворком, который называется контекстная инженерия — систематический подход к предоставлению ИИ-помощникам по кодированию правильной информации в нужное время. Руководство, опубликованное 12 января 2026 года, описывает три конкретных метода для получения лучших результатов от GitHub Copilot.

Эта концепция представляет то, что генеральный директор Braintrust Анкур Гоял описывает как предоставление "правильной информации (в правильном формате) для LLM". Это меньше связано с умными формулировками и больше со структурированной передачей данных.

Три метода, которые действительно работают

Харальд Киршнер, ведущий менеджер по продукту в Microsoft с глубокой экспертизой в VS Code и Copilot, представил этот подход на GitHub Universe прошлой осенью. Три метода:

Пользовательские инструкции позволяют командам определять соглашения о кодировании, стандарты именования и стили документации, которым Copilot следует автоматически. Они находятся в файлах .github/copilot-instructions.md или настройках VS Code. Например: как должны структурироваться компоненты React, как обрабатываются ошибки в сервисах Node или правила форматирования документации API.

Многоразовые промпты превращают частые задачи в стандартизированные команды. Хранящиеся в .github/prompts/*.prompts.md, они могут быть вызваны через слэш-команды, такие как /create-react-form. Команды используют их для проверки кода, генерации тестов и создания каркаса проекта — одинаковое выполнение каждый раз.

Пользовательские агенты создают специализированные ИИ-персоны с определенными обязанностями. ИИ-агент для проектирования API проверяет интерфейсы. Агент безопасности выполняет статический анализ. Агент документации переписывает комментарии. Каждый может включать свои собственные инструменты, ограничения и модели поведения с возможностью передачи между агентами для сложных рабочих процессов.

Почему это важно сейчас

Контекстная инженерия получила значительное распространение в индустрии ИИ в начале 2026 года, при этом множество корпоративных обсуждений возникло на той же неделе, что и руководство GitHub. Эта дисциплина устраняет фундаментальное ограничение: LLM работают значительно лучше, когда им предоставляется структурированная, релевантная справочная информация, а не необработанные запросы.

Генерация с расширенным поиском (RAG), системы памяти и оркестрация инструментов — все это подпадает под эту категорию. Цель заключается не только в улучшении результатов кода — это сокращение многократных промптов, которые нарушают поток работы разработчика.

Для команд, уже использующих Copilot, практическое преимущество заключается в согласованности между репозиториями и более быстром введении в курс дела. Новые разработчики наследуют настройку контекстной инженерии, а не изучают племенные знания о том, "как правильно составлять промпты для Copilot".

Документация GitHub включает руководства по настройке для каждого метода, что предполагает, что компания рассматривает контекстную инженерию как ключевую компетенцию для разработки с помощью ИИ в будущем.

Источник изображения: Shutterstock