如何快速编写 HVE Core 自定义 Prompt${input}模板与Agent引用实战指南【免费下载链接】hve-coreA refined collection of Hypervelocity Engineering components (instructions, prompts, agents, and skills) to start your project off right, or upgrade your existing projects to get the most out of GitHub Copilot项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hv/hve-coreHVE Core是微软开源的 GitHub Copilot 组件精选库提供指令instructions、提示词prompts、智能体agents和技能skills帮你把 Copilot 用到极致。本文带你从零上手编写 HVE Core 自定义 Prompt掌握${input:变量}模板语法学会通过agent字段把任务委托给专用 Agent10 分钟写出团队可复用的工作流。一、Prompt 是什么单次执行的工作流定义在 HVE Core 中AI 组件分为三类定位各不相同组件类型工作方式典型场景Prompt单次会话执行一次调用完成生成发布说明、写提交信息Agent多轮对话有完整阶段协议需求规划、代码审查Instructions被动指导文件编辑时自动生效编码规范约束Prompt 文件统一放在.github/prompts/目录下按包分子目录组织例如.github/prompts/ ├── hve-core/ │ ├── pull-request.prompt.md │ └── rpi.prompt.md └── security/ └── your-prompt.prompt.md在 Copilot Chat 中输入/即可唤起命令选择器按文件名查找并调用你的 Prompt。 完整入门说明见官方文档 docs/customization/prompts.md。二、一键创建 Prompt 文件命名与目录规范新建 Prompt 只需 3 步选位置放入.github/prompts/包名/子目录文件名使用小写短横线命名 .prompt.md后缀起好名字文件名就是/命令名务必具体。❌workflow.prompt.md→ ✅security-plan-from-prd.prompt.md写内容YAML frontmatter元信息 Markdown 正文提示词模板例如仓库自带的 PR 描述生成器 .github/prompts/hve-core/pull-request.prompt.md它的 frontmatter 是标准写法description: Generate pull request descriptions from branch diffs agent: agent argument-hint: [branchorigin/main] [createPullRequestfalse] [excludeMarkdown{true|false}]frontmatter 字段速查字段必填作用description✅一行说明显示在命令选择器中10–200 字符argument-hint⬜选择器中的输入提示keyvalue表示命名参数{A|B}表示枚举agent⬜内置模式ask/agent/plan或自定义 Agent 名称model⬜指定偏好模型适合机械类操作以降低成本tools⬜限制该 Prompt 可用的工具 命名规范、字段取值范围的完整标准见 docs/contributing/prompts.md。三、${input:varName} 变量模板让 Prompt 变成参数化工具这是 HVE Core 自定义 Prompt 的核心技巧。变量语法有两种形态${input:varName}——必填用户未提供时由 Copilot 从对话或附件中推断${input:varName:defaultValue}——可选带默认值看一个代码审查 Prompt 的实战写法# Code Review: ${input:moduleName} Review the module at ${input:modulePath:src/} for the following criteria: * Adherence to ${input:styleguide:TypeScript} conventions * Error handling completeness * Test coverage gaps三个变量各司其职${input:moduleName}必填自动从上下文推断要审查的模块${input:modulePath:src/}未指定时默认src/${input:styleguide:TypeScript}默认按 TypeScript 规范最佳实践在正文中加一个## Inputs区块把每个变量标注为(Required)或(Optional, defaults to ...)团队成员一目了然。仓库里的 .github/prompts/hve-core/rpi.prompt.md 就是范例## Inputs * ${input:task}: (Required) Task description or target outcome. * ${input:continue}: (Optional) Resume the active task from its durable RPI artifacts.四、agent 引用实战把 Prompt 委托给专用 Agentagent字段决定 Prompt 由谁执行分两种用法4.1 内置模式简单任务直接跑取值适用场景ask只回答问题不做编辑规划agent自主选择工具、执行多步骤任务plan先出实施计划再改代码省略agent时使用当前 Agent若声明了tools则默认回退为agent。4.2 委托自定义 Agent协议复用不重写当任务复杂、已有专用 Agent 时直接填 Agent 的name:值即可description: Plans implementation tasks from a requirements document agent: RPI Agent委托后Agent 的完整协议阶段、步骤、工具限制接管执行流程Prompt 正文只负责提供上下文和范围避免重复造轮子。例如上文的 RPI 工作流agent: RPI Agent # RPI 1. Use ${input:task} as the primary task context and start with research readiness. 2. Sequence rpi-research, rpi-plan, rpi-implement, and rpi-review as needed.这就是逻辑在 Agent、上下文在 Prompt的分层思想团队改工作流只动 Agent改调用入口只动 Prompt。五、进阶#file: 注入完整文件内容当 Prompt 需要参考团队规范文件时用#file:在运行时注入全文Review the changes in #file:src/api/handlers.ts against the standards defined in #file:.github/instructions/coding-standards/typescript.instructions.md.注意区分两种引用方式${input:xxx}—— 用户提供的运行时参数#file:路径—— 静态拉取的文件全文另外跨组件引用请按名称引用如name:字段值不要硬编码路径这样 Prompt 打包分发到其他环境后依然可用。六、质量把关让团队放心复用写完后建议过三道质量门结构自检H1 标题 → Overview → Prerequisites → Workflow Steps → Success Criteria步骤用祈使句、编号清晰用 hve-builder 技能评审对已有 Prompt 运行 review 模式它会给出目标、激活方式、架构与问题严重度的只读报告新建时可用 create 模式一次走完编写 质检生命周期手动验证按步骤手动走一遍流程逻辑再用真实场景让 AI 执行核对输出产物与规格一致发布 Prompt 前运行npm run plugin:sync与npm run plugin:validate可把新命令自动登记到根目录 plugin.json 清单中。七、资源导航继续深入 HVE Core你想做的事去哪里看Prompt 编写完整指南docs/customization/prompts.md贡献标准与验证清单docs/contributing/prompts.md浏览现成 Prompt 范例.github/prompts/hve-core/自定义 Agent 编写docs/contributing/custom-agents.md组件总览与安装README.md小结HVE Core 自定义 Prompt description说清用途 ${input:变量}参数化 agent委托专用智能体。掌握这套组合拳你的团队就能把重复性的 AI 工作流固化成一条/命令人人可用、开箱即跑。✅【免费下载链接】hve-coreA refined collection of Hypervelocity Engineering components (instructions, prompts, agents, and skills) to start your project off right, or upgrade your existing projects to get the most out of GitHub Copilot项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hv/hve-core创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何快速编写 HVE Core 自定义 Prompt：${input}模板与Agent引用实战指南
如何快速编写 HVE Core 自定义 Prompt${input}模板与Agent引用实战指南【免费下载链接】hve-coreA refined collection of Hypervelocity Engineering components (instructions, prompts, agents, and skills) to start your project off right, or upgrade your existing projects to get the most out of GitHub Copilot项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hv/hve-coreHVE Core是微软开源的 GitHub Copilot 组件精选库提供指令instructions、提示词prompts、智能体agents和技能skills帮你把 Copilot 用到极致。本文带你从零上手编写 HVE Core 自定义 Prompt掌握${input:变量}模板语法学会通过agent字段把任务委托给专用 Agent10 分钟写出团队可复用的工作流。一、Prompt 是什么单次执行的工作流定义在 HVE Core 中AI 组件分为三类定位各不相同组件类型工作方式典型场景Prompt单次会话执行一次调用完成生成发布说明、写提交信息Agent多轮对话有完整阶段协议需求规划、代码审查Instructions被动指导文件编辑时自动生效编码规范约束Prompt 文件统一放在.github/prompts/目录下按包分子目录组织例如.github/prompts/ ├── hve-core/ │ ├── pull-request.prompt.md │ └── rpi.prompt.md └── security/ └── your-prompt.prompt.md在 Copilot Chat 中输入/即可唤起命令选择器按文件名查找并调用你的 Prompt。 完整入门说明见官方文档 docs/customization/prompts.md。二、一键创建 Prompt 文件命名与目录规范新建 Prompt 只需 3 步选位置放入.github/prompts/包名/子目录文件名使用小写短横线命名 .prompt.md后缀起好名字文件名就是/命令名务必具体。❌workflow.prompt.md→ ✅security-plan-from-prd.prompt.md写内容YAML frontmatter元信息 Markdown 正文提示词模板例如仓库自带的 PR 描述生成器 .github/prompts/hve-core/pull-request.prompt.md它的 frontmatter 是标准写法description: Generate pull request descriptions from branch diffs agent: agent argument-hint: [branchorigin/main] [createPullRequestfalse] [excludeMarkdown{true|false}]frontmatter 字段速查字段必填作用description✅一行说明显示在命令选择器中10–200 字符argument-hint⬜选择器中的输入提示keyvalue表示命名参数{A|B}表示枚举agent⬜内置模式ask/agent/plan或自定义 Agent 名称model⬜指定偏好模型适合机械类操作以降低成本tools⬜限制该 Prompt 可用的工具 命名规范、字段取值范围的完整标准见 docs/contributing/prompts.md。三、${input:varName} 变量模板让 Prompt 变成参数化工具这是 HVE Core 自定义 Prompt 的核心技巧。变量语法有两种形态${input:varName}——必填用户未提供时由 Copilot 从对话或附件中推断${input:varName:defaultValue}——可选带默认值看一个代码审查 Prompt 的实战写法# Code Review: ${input:moduleName} Review the module at ${input:modulePath:src/} for the following criteria: * Adherence to ${input:styleguide:TypeScript} conventions * Error handling completeness * Test coverage gaps三个变量各司其职${input:moduleName}必填自动从上下文推断要审查的模块${input:modulePath:src/}未指定时默认src/${input:styleguide:TypeScript}默认按 TypeScript 规范最佳实践在正文中加一个## Inputs区块把每个变量标注为(Required)或(Optional, defaults to ...)团队成员一目了然。仓库里的 .github/prompts/hve-core/rpi.prompt.md 就是范例## Inputs * ${input:task}: (Required) Task description or target outcome. * ${input:continue}: (Optional) Resume the active task from its durable RPI artifacts.四、agent 引用实战把 Prompt 委托给专用 Agentagent字段决定 Prompt 由谁执行分两种用法4.1 内置模式简单任务直接跑取值适用场景ask只回答问题不做编辑规划agent自主选择工具、执行多步骤任务plan先出实施计划再改代码省略agent时使用当前 Agent若声明了tools则默认回退为agent。4.2 委托自定义 Agent协议复用不重写当任务复杂、已有专用 Agent 时直接填 Agent 的name:值即可description: Plans implementation tasks from a requirements document agent: RPI Agent委托后Agent 的完整协议阶段、步骤、工具限制接管执行流程Prompt 正文只负责提供上下文和范围避免重复造轮子。例如上文的 RPI 工作流agent: RPI Agent # RPI 1. Use ${input:task} as the primary task context and start with research readiness. 2. Sequence rpi-research, rpi-plan, rpi-implement, and rpi-review as needed.这就是逻辑在 Agent、上下文在 Prompt的分层思想团队改工作流只动 Agent改调用入口只动 Prompt。五、进阶#file: 注入完整文件内容当 Prompt 需要参考团队规范文件时用#file:在运行时注入全文Review the changes in #file:src/api/handlers.ts against the standards defined in #file:.github/instructions/coding-standards/typescript.instructions.md.注意区分两种引用方式${input:xxx}—— 用户提供的运行时参数#file:路径—— 静态拉取的文件全文另外跨组件引用请按名称引用如name:字段值不要硬编码路径这样 Prompt 打包分发到其他环境后依然可用。六、质量把关让团队放心复用写完后建议过三道质量门结构自检H1 标题 → Overview → Prerequisites → Workflow Steps → Success Criteria步骤用祈使句、编号清晰用 hve-builder 技能评审对已有 Prompt 运行 review 模式它会给出目标、激活方式、架构与问题严重度的只读报告新建时可用 create 模式一次走完编写 质检生命周期手动验证按步骤手动走一遍流程逻辑再用真实场景让 AI 执行核对输出产物与规格一致发布 Prompt 前运行npm run plugin:sync与npm run plugin:validate可把新命令自动登记到根目录 plugin.json 清单中。七、资源导航继续深入 HVE Core你想做的事去哪里看Prompt 编写完整指南docs/customization/prompts.md贡献标准与验证清单docs/contributing/prompts.md浏览现成 Prompt 范例.github/prompts/hve-core/自定义 Agent 编写docs/contributing/custom-agents.md组件总览与安装README.md小结HVE Core 自定义 Prompt description说清用途 ${input:变量}参数化 agent委托专用智能体。掌握这套组合拳你的团队就能把重复性的 AI 工作流固化成一条/命令人人可用、开箱即跑。✅【免费下载链接】hve-coreA refined collection of Hypervelocity Engineering components (instructions, prompts, agents, and skills) to start your project off right, or upgrade your existing projects to get the most out of GitHub Copilot项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hv/hve-core创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考