FrameworksFähigkeiten 🇷🇺 27.07.2026 08:02

Fähigkeiten für KI-Agenten erstellen: Mechaniken, Best Practices und Umwandlung in ein Plugin

AnthropicAnthropic
Der Artikel erklärt, wie man Fähigkeiten für KI-Agenten richtig erstellt: ihre Struktur, Beschreibungsprinzipien und Tests. Außerdem wird behandelt, wie man eine Fähigkeit als Plugin für einen Marktplatz verpackt. Es werden Praktiken von Anthropic und Tipps zur Token-Optimierung durch die Verwendung englischer Beschreibungen gegeben.
Der Autor, Entwickler des rpa-skills-Repositorys, erläutert, wie man Fähigkeiten (Skills) für KI-Agenten richtig erstellt. Ein Skill ist keine einzelne Markdown-Datei, sondern ein Ordner mit einer obligatorischen SKILL.md-Datei, die einen YAML-Header (Name, Beschreibung) und einen Anweisungsteil enthält, sowie optionalen Verzeichnissen references/, scripts/, assets/ und einer README.md. Das Prinzip der progressiven Offenlegung lädt nur die Skill-Beschreibung in das System; der Körper wird erst bei Aktivierung geladen, daher sollte der Körper auf 500 Zeilen begrenzt bleiben, während umfangreichere Inhalte in references/ ausgelagert werden. Im Beschreibungsfeld ist es wichtig, den Zweck und die Auslösebedingungen klar anzugeben und generische Wörter wie MUSS zu vermeiden, um zu verhindern, dass das Modell den Skill wahllos aktiviert. Der Autor betont den Unterschied zwischen Skills und Regeln: Regeln (mit alwaysApply: true) sind immer aktiv und eignen sich für Codestil oder Fehlerbehandlung, während Skills besser für mehrstufige Verfahren geeignet sind (Bereitstellung, BDD, Fehleranalyse). Skill-Beschreibungen und -Körper sollten aufgrund der Tokenisierung auf Englisch verfasst sein: Kyrillisch benötigt im Durchschnitt doppelt so viele Tokens wie Latein, was Kontext spart. Es werden Praktiken von Anthropic angeführt: Freiheitsgrade (strikte Leitplanken für kritische Aufgaben, offenes Feld für kreative), deterministische Operationen sollten in Skripte ausgelagert werden, ein obligatorischer Abschnitt für häufige Fehler (Gotchas), Namen in Gerundium-Form (z. B. processing-pdfs) und Vermeidung übermäßiger Variabilität – besser eine Hauptlösung und eine Fallback-Lösung anbieten. Zum Testen eines Skills wird ein Unter-Agent mit sauberem Kontext ausgeführt und geprüft, ob der Skill automatisch aktiviert wird, wo Fehler auftreten und ob das Ergebnis den Erwartungen entspricht. Es werden mindestens drei Durchläufe mit verschiedenen Aufgaben und auf verschiedenen Modellen empfohlen, einschließlich kleiner Modelle, die Anweisungen wörtlich befolgen. Ein Skill für den Marktplatz wird als Plugin verpackt – ein Ordner mit einem Manifest plugin.json (für Claude Code in .claude-plugin/, für Codex in .codex-plugin/), das Metadaten angibt, wobei der Name mit dem Namen aus SKILL.md übereinstimmt und die Version synchronisiert ist. Das Plugin kann auch Slash-Befehle, Unter-Agenten, Hooks und MCP-Server enthalten.
Quelle: Habr — хаб NLP — Original
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