GitHub Copilot Custom Agents + VS Code で「日報作成 Agent」を作成した

はじめに

突然ですが、日報って書いてますか?

日報を書くことがあり、「この作業、地味に時間溶かしてるよな…」と気になりました。

なので、VS Code の GitHub Copilot Chat の Custom Agents 機能 (VS Code 上で動く Copilot Chat の拡張ポイント) で「日報を自動化するエージェント」をぱっと作ってみました。

エージェントで生成したアウトプットが下記の感じ。

VS Code の Copilot Chat に日本語で話しかけると、裏で Python の CLI を叩いてタスク時間を記録し、最後に貼り付け用の表(PNG / HTML)を出してくれます。

リポジトリは下記です。
https://github.com/yukurash/daily-report-agent

必要なもの

必要なもの	用途
VS Code	エディタ本体
GitHub Copilot のサブスクリプション	Custom Agents を動かす LLM
GitHub Copilot Chat 拡張	チャット UI / Custom Agents の実行基盤
Python 3.10+	CLI(計測・集計・レポート生成)の実行環境
matplotlib	PNG 出力(初回 report 実行時に自動 pip install)

CLI 用も作成したので、CLI だけでよければ Copilot なしでも単体で動きます。「LLM に頼らず自分でコマンド叩く派」の人は Python と CLI だけあれば OK です。

動いてる様子

実際のチャットはこんな感じです。

私: 設計レビューに 1h つけといて
Bot: ✅「設計レビュー」に 1.0h を追加しました(累計 1.00h)。

私: 会議A 0.5h 足しといて
Bot: ✅「会議A」に 0.5h を追加しました(累計 0.50h)。

私: Training 始めた
Bot: ▶「Training」を開始しました。

(…3 時間後…)

私: 終わって。今の合計出して
Bot: ⏹「Training」を停止(このセッション 181.9 分)。
     ・設計レビュー: 1.0h
     ・朝会: 0.5h
     ・Training: 3.0h
     ・1on1: 1.0h

私: 設計レビュー再開して
Bot: ▶「設計レビュー」を再開しました。

私: 終わって。
Bot: ✅「設計レビュー」に 1.5h を追加しました(累計 2.50h)。

私: 日報出して
Bot: 📄 日報を生成しました(4 件)。
     outputs/YYYY-MM-DD/report.png
     outputs/YYYY-MM-DD/report.html

最後に出てくる PNG をエクスプローラからお好みのノートツール(OneNote / Notion / Confluence など)にドラッグ&ドロップして、終わり。所要時間 5 秒。

ポイントは「カチッとボタンを押す UI ではなく、会話で操作する」ところです。start と打つのと「始めた」と書くのとでは、心理的コストがけっこう違う。気軽に書ける分、打刻し忘れが減ります(理屈の上では。後述)。

設計でいちばん悩んだのは「LLM にどこまで触らせるか」

最初、全部 LLM にやらせる構成で組み始めました。data.json を渡して「ここに今日のタスクを足して、合計を計算して、HTML 作って」と。

5 分で諦めました。

理由は単純で:

任せたかったこと	実際に起きたこと
JSON を更新	キーが勝手に消える、数値が文字列で返ってくる
合計時間の計算	たまに合わない(特に小数の足し算)
同じ依頼への応答	毎回ちょっと違う形式で返る

日報って「完全に決定的に動いてほしい」処理なんですよね。0.5h を 3 つ足したら 1.5h、毎回。当たり前だけど LLM はそれが苦手。

なので、こう分けました。

役割分担はこう。

レイヤー	担当	例
Custom Agent (LLM)	意図解釈だけ	「設計レビューに 1h」→ add "設計レビュー" 1
Python CLI	状態管理・計算・出力。決定的に動く部分	0.5h 丸め、合計、PNG 生成

LLM には「考える役」だけやらせて、「やる役」は Python。これで JSON が破壊される事故はゼロになりました。

GitHub Copilot Chat の Custom Agents 機能の話

ご存知の方も多いと思いますが、GitHub Copilot Chat には Custom Agents という機能があります。(VS Code 上で動く Copilot Chat の拡張ポイント)
リポジトリに .github/agents/<name>.agent.md を置くだけで、Copilot Chat のエージェントピッカーから自分のエージェントを呼べます。

中身は YAML フロントマター + Markdown で下記が例です。

---
description: "日報を毎日書く人をサポートする日本語エージェント。USE WHEN: 日報、タスク開始、…"
name: "日報アシスタント"
tools: [execute, read, search]
model: ["Claude Sonnet 4.5 (copilot)", "GPT-5 (copilot)"]
---

あなたは **日報アシスタント** です。
ユーザーが「今日のタスクを記録して、終業時に日報を出す」のを助けるのが唯一の仕事です。

# 守るべき制約
- データを直接編集しない。必ず CLI 経由で変更する。
- 長い質問・フォームを出さない。聞くなら一度に 1 つ・短く。
...

ここで地味に効いてるのが tools: [execute, read, search] の行。edit を意図的に外しています。

つまり、LLM 自身は data.json を書き換えられない。書き換えたければ python src/daily_report.py を呼ぶしかない。「LLM の暴走を、ツール権限のレベルでガードする」 という設計です。プロンプトで「触るな」と言うより遥かに堅い。

公式ドキュメントの言い方を借りると、Custom Agent は「persistent persona with specific tool restrictions」。今回の用途にはぴったりでした。

CLI 側はただの普通のサブコマンド

エージェントが何をしているかというと、結局これらのコマンドを叩いてるだけです。

サブコマンド	用途
start "<name>"	計測開始(同名タスクなら累積で再開)
stop	停止
switch "<name>"	前を停止して別タスクへ
status	現在の状況
list	今日のタスク一覧
add "<name>" <h>	計測なしで時間を加算(=打刻し忘れの救済)
edit <No> <h>	累計時間を上書き
rename <No> "<新>"	タスク名変更
remove <No>	タスク削除
report	HTML / PNG を出力

add を入れた理由は、「打刻し忘れた」が現実には毎日起こるから。「30 分話してた会議、入れ忘れた…」って結局後付けで足すんですよね。最初は理想論で「ちゃんと start/stop しろ」と思ってましたが、現実に負けました。

ファイル配置はこんな感じで、1 日 = 1 フォルダ全部入り にしてます。

outputs/
├── 2026-05-08/
│   ├── data.json     ← その日の状態
│   ├── report.html
│   └── report.png
└── 2026-05-12/
    └── ...

「先週の月曜の日報もう一回見たい」が outputs/2026-05-04/report.png を開くだけで済む。捨てるのも Remove-Item 一発。これは作って良かった判断でした。

一日の例

ポイントは:

• 同じ名前で start を呼ぶと自動で再開・累積されるので、「Training 再開」は新しいタスクにならない
• 別タスクを start した時点で、前のタスクは自動で停止 (switch を呼ばなくていい)
• report を呼ぶと、計測中のタスクは自動で停止される (終業時の動作として自然)

このあたり、エージェント側で気を利かせて確認質問を増やすのではなく、CLI の挙動として「気を利かせる」 ようにしてあります。LLM に「再開しますか?」と聞かせると、対話が増えてイラつくので。

自分で使ってみての感想

良かった

• 「打刻し忘れた」が後付けでサクッと直せる。add 一発。これが思った以上に効いた
• 画像 1 枚で貼り付けが完結する。OneNote でも Notion でも Confluence でも、ドラッグ&ドロップだけ
• VS Code を開きっぱなしの人なら、Copilot Chat に話すコストがほぼゼロ。「ついで」で書ける

微妙だった

• 発話バリエーションの認識がたまに揺れる。「終わって」「ストップ」「いったん止めて」「ちょっと中断」あたりを全部 stop にマップするのに、システムプロンプトをだいぶ書く羽目になった
• outputs/* を gitignore してるので、データはマシンに紐づく。複数 PC で使いたいならクラウド同期フォルダに symlink を張る等の工夫が必要
• 0.5h 単位の丸めはやや粗い。ただ、日報の粒度としてはむしろ「これ以上細かいと書く気が失せる」ので、結果オーライ

LLM 部分のクセ

これは GitHub Copilot 全般の話ですが、モデルが裏でアップデートされた瞬間に応答の癖が変わるので、システムプロンプトを「これは絶対譲れない」レベルでガチガチに書いておかないと、ある日突然「念のため確認します。タスク名は『会議A』でよろしいですか?」みたいに冗長になります。実際なりました。

対策は「やってはいけないこと」セクションをエージェントの md に明記したこと。

## やってはいけないこと
- ❌ outputs/<日付>/data.json を直接 read/edit/書き換え
- ❌ 「これも記録しますか?」のような余計な提案
- ❌ CLI の長い出力をそのまま貼ること
- ❌ 同じことを何度も聞き返すこと

ネガティブ指示は無効だとよく言われますが、「冗長を許さない」みたいな運用ルール系は明示しておくとそこそこ効く印象です(諸説あり)。

「Toggl でよくない?」への回答

書いてて自分でも思ったので先回りして答えておきます。Toggl や Clockify と何が違うのか。

	Toggl / Clockify など	今回のエージェント
UI	Web / アプリ	GitHub Copilot Chat(VS Code 内)
操作	クリック中心	日本語で会話
出力	CSV / PDF(自分で整形)	貼り付け用の PNG / HTML を 1 コマンドで
既存ワークフロー	ブラウザの別タブ	VS Code + Copilot で完結
共有・チーム	◎	✕(個人専用)
前提コスト	サービスのサブスク	GitHub Copilot のサブスク(既に持ってる人にはタダ同然)

強いて差別化ポイントを挙げるなら 「VS Code と GitHub Copilot を一日中使ってる人間が、わざわざ別タブに行きたくない」 という、めちゃくちゃ個人的な事情向け、というところでしょうか。（何も考えずとりあえず作ってみただけなのでそこはご容赦を...）

逆に「チームで時間管理したい」「複数人で見たい」「経費精算と連携したい」みたいな用途なら、間違いなく既存の SaaS の方がいいです。これは万人向けじゃない。

「個人で日報を毎日書く・スクショ貼り付け運用・VS Code がメイン環境」という、まあまあ狭い条件にハマる人向け、くらいの温度感です。

まとめ

• 「LLM = 意図解釈」「決定的処理 = 普通のコード」の分離は正解だった。今後 LLM ベースで小さい個人ツール作るときも、この型を踏襲すると思います
• Custom Agent の tools 制限は、プロンプトより堅いガードレール。地味に重要
• 一方で、Custom Agent じゃなくて普通の GitHub Copilot Chat に投げても、CLI が定義されていれば似たことはできます。だから「Custom Agent ありき」というよりは、「ピン留めされた、文脈を維持した持続的人格」が欲しいかどうかで選べばいいと思います

最後に

「日報を自動化する」だけなら、ChatGPT のサイドパネル開いてコピペでもできなくはない。でも、毎日の摩擦をどれだけ削れるかで続くかどうかが決まる、という当たり前の話を改めて実感しました。

ここまで読んでいただきありがとうございました。GitHub Copilot Custom Agent のとっかかりとして、誰かの参考になれば幸いです。