npm पैकेजों में एजेंट स्किल्स: एजेंट को लाइब्रेरी ज्ञान पहुंचाना
Tequila Framework
जब कोई AI एजेंट किसी अपरिचित लाइब्रेरी का सामना करता है, तो वह आमतौर पर स्थापित पैकेज के सोर्स कोड का निरीक्षण करता है, जो समय लेने वाला और संदर्भ-भारी हो सकता है। लेख npm पैकेजों में एजेंट स्किल्स—निर्देश फाइलें—शामिल करने का प्रस्ताव करता है, ताकि एजेंट को लेखक द्वारा तैयार संक्षिप्त मार्गदर्शिका मिल सके। यह दृष्टिकोण स्किल को पैकेज के संस्करण से जोड़ता है, जिससे निरंतरता सुनिश्चित होती है, और सुरक्षा के लिए स्पष्ट प्रोजेक्ट-स्तरीय ऑप्ट-इन की आवश्यकता होती है।
यह लेख एजेंट स्किल्स वितरण पर चर्चा करता है, जो एआई एजेंट निर्देशों के लिए एक खुला प्रारूप है, जिसे एनपीएम पैकेज के माध्यम से वितरित किया जाता है। जब कोई एजेंट किसी नई लाइब्रेरी का सामना करता है, तो सोर्स कोड की खोज करना प्रभावी लेकिन अकुशल होता है; लेखक आवश्यक बातें जानता है और उन्हें पैकेज के भीतर skills/ निर्देशिका में SKILL.md फ़ाइल में एन्कोड कर सकता है। इस फ़ाइल में YAML मेटाडेटा और निर्देश होते हैं, जिसमें विवरण के लिए वैकल्पिक references/ शामिल होता है। उदाहरण के लिए, @teqfw/db में ऐसा स्किल शामिल है जो एजेंट को बताता है कि पैकेज का सही तरीके से उपयोग कैसे करें, निजी एपीआई से बचें, ट्रांज़ैक्शन सीमाओं का सम्मान करें, और डेटाबेस पुनर्निर्माण के दौरान धारणाएं न बनाएं। स्किल को एनपीएम पैकेज के साथ बंडल करने से यह सुनिश्चित होता है कि एजेंट को संस्करण-मिलान वाले निर्देश मिलें, जो इंस्टॉल पर अपडेट होते हैं और रोलबैक पर वापस आते हैं। हालाँकि, node_modules में केवल एक स्किल होना इसे स्वचालित रूप से सक्षम नहीं करता है; प्रोजेक्ट को इसे स्पष्ट रूप से लिंक करना होगा, उदाहरण के लिए .agents/skills में सिमलिंक के माध्यम से, यह नियंत्रित करने के लिए कि कौन सी निर्भरताएं एजेंट के व्यवहार को प्रभावित कर सकती हैं। लेखक इसे TeqFW पैकेज जैसे @teqfw/di, cfg, cli, log, db, और @flancer32/teq-web में लागू करता है। सीमाओं में गलत व्याख्या, पुराने स्किल और संदर्भ अतिवृद्धि शामिल हैं, इसलिए स्किल संक्षिप्त और कोड, टाइप्स और README के पूरक होने चाहिए। संबंधित कार्य में Agent Skills रिपॉजिटरी में RFC और skills-npm प्रोजेक्ट शामिल हैं। लेखक इस पैटर्न को 'डिपेंडेंसी-बाउंड एजेंट स्किल्स' कहता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
मूल
