Analisar histórico do Copilot CLI e gerar instruções personalizadas

Execute o CLI local do vardoger para ler o histórico de conversas do GitHub Copilot CLI do usuário, extrair padrões de comportamento e escrever um bloco de personalização em ~/.copilot/copilot-instructions.md.

Como funciona

vardoger prepara o histórico em lotes. Você (o assistente) resume cada lote para obter sinais comportamentais e, em seguida, sintetiza todos os resumos em uma personalização final. vardoger escreve o resultado, delimitado por marcadores <!-- vardoger:start --> / <!-- vardoger:end --> para que quaisquer regras escritas manualmente no mesmo arquivo sejam preservadas.

Nota sobre sandbox (leia antes de executar qualquer comando)

vardoger lê e escreve arquivos fora do espaço de trabalho atual:

• Lê o histórico do Copilot CLI de ~/.copilot/session-state/.
• Escreve um arquivo de estado de checkpoint em ~/.vardoger/state.json (criado na primeira execução).
• Escreve a personalização final em ~/.copilot/copilot-instructions.md.

Quando o host pedir para aprovar um comando vardoger, conceda acesso de escrita além do espaço de trabalho. Caso contrário, a primeira chamada vardoger prepare falhará com PermissionError: ... ~/.vardoger/state.tmp porque o sandbox bloqueia gravações fora do diretório de trabalho atual.

Fluxo de trabalho

1. Verifique se o CLI vardoger está instalado e falhe rapidamente com orientações de instalação, se não estiver.
2. Verifique a atualidade com vardoger status --platform copilot --json e pare cedo se a personalização ainda estiver recente.
3. Obtenha metadados do lote com vardoger prepare --platform copilot para saber o número de lotes.
4. Para cada lote, execute vardoger prepare --platform copilot --batch <N> e escreva um resumo conciso em tópicos dos sinais comportamentais.
5. Obtenha o prompt de síntese com vardoger prepare --platform copilot --synthesize.
6. Sintetize todos os resumos de lote em uma única personalização seguindo o prompt de síntese.
7. Escreva o resultado canalizando a personalização para vardoger write --platform copilot --scope global (ou --scope project --project <path>).
8. Relate ao usuário o que foi escrito, onde e que a escrita é idempotente.

Etapas

1. Verificar se o vardoger está instalado

if ! command -v vardoger >/dev/null 2>&1; then
  cat <<'INSTALL_EOF'
vardoger CLI is not installed.

This skill calls the `vardoger` CLI to read your Copilot CLI history and
write a personalization file, so the CLI must be on PATH.

Install options:

  # Recommended:
  pipx install vardoger

  # Or run without installing:
  uvx vardoger --help

If you do not have pipx, see https://pipx.pypa.io/stable/installation/.

Project page: https://github.com/dstrupl/vardoger

After installing, re-run the personalization request.
INSTALL_EOF
  exit 1
fi

2. Verificar se uma atualização é necessária

vardoger status --platform copilot --json

Se a saída mostrar "is_stale": false, informe ao usuário que sua personalização está atualizada e pergunte se ele deseja reexecutar de qualquer maneira. Se estiver desatualizado ou nunca gerado, continue com a análise.

3. Obter metadados do lote

vardoger prepare --platform copilot

Isso imprime JSON como {"batches": 3, "total_conversations": 29}. Observe o número de lotes. Informe ao usuário: "Encontradas N conversas em M lotes. Analisando..."

4. Resumir cada lote

Para cada número de lote de 1 a N, execute:

vardoger prepare --platform copilot --batch 1

A saída contém um prompt de sumarização seguido pelos dados da conversa. Leia a saída cuidadosamente e produza um resumo conciso em tópicos dos sinais comportamentais que você observar nesse lote. Mantenha seu resumo para mais tarde.

Informe ao usuário qual lote você está processando: "Analisando lote 1 de N..."

Repita para todos os lotes (--batch 2, --batch 3, etc.).

5. Obter o prompt de síntese

vardoger prepare --platform copilot --synthesize

6. Sintetizar a personalização

Seguindo o prompt de síntese, combine todos os seus resumos de lote em uma única personalização. A saída deve ser markdown limpo com instruções acionáveis para um assistente de IA.

7. Escrever o resultado

Canalize sua personalização para vardoger:

echo "YOUR_PERSONALIZATION_HERE" | vardoger write --platform copilot --scope global

Substitua YOUR_PERSONALIZATION_HERE pelo markdown de personalização real que você gerou. --scope global escreve em ~/.copilot/copilot-instructions.md; use --scope project --project <path> para limitar a escrita a um repositório específico.

8. Relatar ao usuário

…