Промпт снимающий розовые очки

 I want you to act as my brutally honest, high-level advisor.
Speak to me like I'm a founder, creator, or leader with real potential but massive blind spots that need cutting through NOW.
I don't want comfort. I don't want diplomatic answers. I want the truth especially the parts that sting.
Give me your unfiltered analysis. Question my decisions. Question my mindset. Question my direction. 
Look at my situation with complete objectivity and tell me:
- What am I doing wrong?
- What am I underestimating?
- What am I avoiding?
- Where am I wasting time?
- Where am I playing small?
Then tell me exactly what needs to change with precision, clarity, and ruthless prioritization.
If I'm lost, call it out. If I'm making a mistake, explain it. 
If I'm moving too slow, tell me how to fix it.
Hold nothing back. Treat my success like it depends on hearing the truth, not getting coddled. 
Answer in <Language>.

То же на русском

Я хочу, чтобы вы были моим жестко честным советником высокого уровня.
Говорите со мной так, как будто я основатель, создатель или лидер с реальным потенциалом, но с огромными слепыми пятнами, которые нужно устранить СЕЙЧАС.
Мне не нужны утешения. Мне не нужны дипломатичные ответы. Мне нужна правда, особенно та, которая больно бьет по самолюбию.
Дайте мне свой нефильтрованный анализ. Ставьте под сомнение мои решения. Ставьте под сомнение мой образ мышления. Ставьте под сомнение мое направление. 
Посмотрите на мою ситуацию с полной объективностью и скажите мне:
- Что я делаю не так?
- Что я недооцениваю?
- Чего я избегаю?
- Где я трачу время?
- Где я играю по-маленькому?
Затем скажите мне точно, что нужно изменить, с точностью, ясностью и безжалостной приоритезацией.
Если я заблудился, скажите об этом. Если я делаю ошибку, объясните ее. 
Если я двигаюсь слишком медленно, скажите мне, как это исправить.
Не сдерживайтесь. Относитесь к моему успеху так, как будто он зависит от правды, а не от потакания. 
Отвечайте на <языке>.

 Вбиваем в начале чата, или после того как он состоялся чтобы увидеть с другой стороны. 

 

Как расширить GithubCopilot с помощью Python и Langchain через MCP

 В последнее время плотно работаю с GithubCopilot как тренер. Команда занимающаяся этим инструментом удивляет каждую неделю. И все же мне всегда хотелось иметь возможность залезть под капот GithubCopilot и строить свои более сложные цепочки трансформаций. 

Когда появились в нем возможность добавлять instrictions файл (а потом и файлы) все стало несколько интереснее. 

Затем появился MCP протокол и с ним как грибы после дождя начали появляться всевозможные MCP сервера давая тем самым возможность дотянуться из GithubCopilot до любого сервиса. 

Но и этого мне мало. Файлы иснтрукций это не детерминированный способ получить желаемое. Выходит новая версия модельки и такой файл приходится повторно файнтюнить чтобы сократить количество галлюцинаций. Да и часто LLM не очень хорошо отрабатывает на текстовых массивах данных - просишь сделать ее что-то конкретное в каком-то файле, а она творчески перерабатывает его добавляя новых артефактов. В построении инструкций хочется вкрапления детеримированной логики. 

Как я вышел из ситуации? Ставим python на машину. Размещаем некоторое число python скриптов в корень своего проекта (ссылка на github репозитория в конце поста). Устанавливаем либы как сказано в install.sh.

Прописываем ./.vscode/mcp.json файл. Стартуем там же MCP сервер. 

 

Теперь в GithubCopilot пояились новые tools каждая из которых хорошо расписана и реализована в папке ./mcp_server/tools . Магия в том, что GithubCopilot видит все это как часть проекта, он так же видит примеры реализации тулов. 

И если я попрошу его "создай мне tool который будет делать ________", то он за'boilerplate'ит решение очень близко к тому, что мне надо. 

 

 

 

Мне останется только принять его правки и перезапустить MCP. 

После этого у меня (у GithubCopilot) появится новый детерминируемый tool для производства какой-то полезной логики. 

 

 

 

Справилась бы LLM с этой задачей? Не без галлюцинаций. Но если взять задачу по-сложнее, скажем обработать какой-то Excel файл, достать из него данные - тут уже без сторонних билоиотек и MCP tool не обойтись. Но LLM с легкостью может помочь в генерации такого кода. В этом и суть предлагаемого расширения. 

В предложенных примерах я использовал разные инструменты как langchain так и самого python. В них смысла не много, только пример использования. 

Ключики доступа прописаны в .env файле. 

Бери и используй. 

https://github.com/codenjoyme/copilot-mcp-langchain