gen-specs-as-issues
Ce skill, issu du repository communautaire github/awesome-copilot, fournit un workflow structuré en six phases pour jouer le rôle d'un assistant Product Manager. Son objectif est d'aider GitHub Copilot à analyser un projet existant, identifier les lacunes fonctionnelles, puis générer des spécifications formelles directement sous forme de GitHub issues.
Ce que fait ce skill
Le SKILL.md contient un prompt opérationnel complet et bien défini — ce n'est pas un squelette vide. Il décrit une méthodologie en plusieurs étapes :
- Phase 1 – Compréhension du projet : lecture de la structure, du README et du code pour cerner la finalité du projet.
- Phase 2 – Analyse des écarts : comparaison entre ce qui est documenté et ce qui est réellement implémenté, avec identification des placeholders ou fonctionnalités incomplètes.
- Phase 3 – Priorisation : application d'une matrice de scoring (impact utilisateur, alignement stratégique, faisabilité, effort, risque) pour sélectionner les 3 gaps les plus prioritaires.
- Phase 4 – Rédaction des spécifications : pour chaque fonctionnalité retenue, élaboration d'une spec détaillée couvrant le périmètre, les exigences techniques, le plan d'implémentation et les critères d'acceptation.
- Phase 5 – Création des GitHub issues : génération d'issues structurées avec titre, corps formaté, labels et cartographie des dépendances entre issues.
- Phase 6 – Revue finale : synthèse des spécifications créées et suggestion d'un ordre d'implémentation logique.
Comment l'utiliser
Pour exploiter ce skill dans GitHub Copilot, il suffit de l'activer dans un contexte de projet existant et de demander à Copilot d'analyser les fonctionnalités manquantes. Le workflow peut être lancé sur n'importe quel repository : Copilot suivra les phases décrites pour produire des issues prêtes à être intégrées dans un backlog.
Ce skill s'intègre dans la collection awesome-copilot, qui regroupe des instructions, agents et skills communautaires destinés à enrichir l'expérience GitHub Copilot. Il convient particulièrement aux équipes souhaitant accélérer la phase de discovery et de spécification produit en s'appuyant sur l'IA.