Creación de Habilidades para Agentes de IA: Mecánica, Mejores Prácticas y Conversión en un Plugin
Anthropic
El artículo explica cómo crear adecuadamente habilidades para agentes de IA: su estructura, principios de descripción y pruebas. También cubre cómo empaquetar una habilidad en un plugin para un marketplace. Se proporcionan prácticas de Anthropic y consejos para optimizar tokens mediante el uso de descripciones en inglés.
El autor, desarrollador del repositorio rpa-skills, detalla cómo crear habilidades para agentes de IA de la manera correcta. Una habilidad no es un único archivo markdown, sino una carpeta con un archivo SKILL.md obligatorio que contiene un encabezado YAML (nombre, descripción) y un cuerpo de instrucciones, junto con directorios opcionales references/, scripts/, assets/ y README.md. El principio de divulgación progresiva carga solo la descripción de la habilidad en el sistema; el cuerpo se extrae al activarse, por lo que el cuerpo debe mantenerse en 500 líneas, con contenido pesado movido a references/. En el campo de descripción, es importante especificar claramente el propósito y las condiciones de activación, evitando palabras genéricas como MUST para prevenir que el modelo active la habilidad de manera indiscriminada. El autor enfatiza la diferencia entre habilidades y reglas: las reglas (con alwaysApply: true) están siempre activas y son adecuadas para estilo de código o manejo de errores, mientras que las habilidades son mejores para procedimientos de múltiples pasos (despliegue, BDD, análisis de errores). Las descripciones y cuerpos de las habilidades deben escribirse en inglés debido a la tokenización: el cirílico requiere en promedio el doble de tokens que el latín, ahorrando contexto. Se proporcionan prácticas de Anthropic: grados de libertad (rieles estrictos para tareas críticas, campo abierto para creativas), operaciones deterministas deben moverse a scripts, una sección obligatoria para errores comunes (Gotchas), nombres en forma de gerundio (por ejemplo, processing-pdfs), y evitar variabilidad excesiva: es mejor dar una solución principal y un respaldo. Para probar una habilidad, ejecute un subagente con contexto limpio y verifique si la habilidad se activa automáticamente, dónde cometió errores y si el resultado coincide con las expectativas. Se recomiendan al menos tres ejecuciones en diferentes tareas y en diferentes modelos, incluidos los pequeños que siguen instrucciones literalmente. Una habilidad para el mercado se empaqueta como un plugin: una carpeta con un manifiesto plugin.json (para Claude Code en .claude-plugin/, para Codex en .codex-plugin/), especificando metadatos, con el nombre coincidiendo con el nombre de SKILL.md y la versión sincronizada. El plugin también puede incluir comandos de barra, subagentes, hooks y servidores MCP.
Fuente: Habr — хаб NLP —
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