Yapay Zeka Ajanları için Yetenek Oluşturma: Mekanikler, En İyi Uygulamalar ve Eklentiye Dönüştürme
Anthropic
Makale, yapay zeka ajanları için doğru şekilde yeteneklerin nasıl oluşturulacağını açıklıyor: yapıları, açıklama ilkeleri ve test etme. Ayrıca, bir yeteneğin bir pazar yeri için eklentiye nasıl paketleneceğini de kapsıyor. Anthropic'ten uygulamalar ve İngilizce açıklamalar kullanarak token'ları optimize etmeye yönelik ipuçları sağlanmıştır.
Yazar, rpa-skills deposunun geliştiricisi, AI ajanları için becerilerin doğru şekilde nasıl oluşturulacağını detaylandırıyor. Bir beceri, tek bir markdown dosyası değil, zorunlu SKILL.md dosyasını (YAML başlığı: ad, açıklama ve talimat gövdesi) içeren bir klasördür; ayrıca isteğe bağlı references/, scripts/, assets/ dizinleri ve README.md bulunur. Aşamalı açıklama ilkesi, sisteme yalnızca beceri açıklamasını yükler; gövde, etkinleştirme üzerine çekilir, bu nedenle gövde 500 satırda tutulmalı ve ağır içerik references/ bölümüne taşınmalıdır. Açıklama alanında, amacı ve tetikleme koşullarını net bir şekilde belirtmek önemlidir; modelin beceriyi gelişigüzel etkinleştirmesini önlemek için MUST gibi genel kelimelerden kaçınılmalıdır. Yazar, beceriler ve kurallar arasındaki farkı vurgular: kurallar (alwaysApply: true ile) her zaman aktiftir ve kod stili veya hata işleme için uygundur; beceriler ise çok adımlı prosedürler (dağıtım, BDD, hata analizi) için daha iyidir. Beceri açıklamaları ve gövdeleri, tokenizasyon nedeniyle İngilizce yazılmalıdır: Kiril, ortalama olarak Latin'den iki kat daha fazla token alır ve bağlamdan tasarruf sağlar. Anthropic'ten uygulamalar verilmiştir: serbestlik dereceleri (kritik görevler için katı kurallar, yaratıcı olanlar için açık alan), deterministik işlemler script'lere taşınmalı, yaygın hatalar (Gotchas) için zorunlu bir bölüm, isimler ulaç biçiminde (örneğin, processing-pdfs) ve aşırı çeşitlilikten kaçının—bir ana çözüm ve bir yedek vermek daha iyidir. Bir beceriyi test etmek için, temiz bir bağlamda bir alt ajan çalıştırın ve becerinin otomatik olarak etkinleşip etkinleşmediğini, nerede hata yaptığını ve sonucun beklentilere uyup uymadığını kontrol edin. Farklı görevlerde ve farklı modellerde, talimatları harfiyen uygulayan küçük modeller de dahil olmak üzere en az üç çalıştırma önerilir. Pazar yeri için bir beceri, bir eklenti olarak paketlenir—bir manifest plugin.json içeren bir klasör (Claude Code için .claude-plugin/, Codex için .codex-plugin/), meta verileri belirtir, adı SKILL.md'deki adla eşleşir ve sürüm senkronize edilir. Eklenti ayrıca eğik çizgi komutları, alt ajanlar, kancalar ve MCP sunucuları içerebilir.
Kaynak: Habr — хаб NLP —
orijinal
