Agent Skills (навыки ИИ-агентов)

Agent Skills (навыки ИИ-агентов) — переиспользуемые наборы инструкций и вспомогательных материалов, которые помогают агенту выполнять определенный тип задач. Обычно навык оформлен как папка с файлом `SKILL.md`, где описаны его назначение и порядок работы.

Зачем ИИ-агентам нужны Skills

Универсальный AI-агент умеет работать с файлами, выполнять команды и обращаться к инструментам, но ему не всегда известны правила конкретной команды или проекта. Agent Skills добавляют такие правила для отдельных сценариев без постоянного расширения основных инструкций.

Например, команда разработки может создать отдельный навык для проверки безопасности API, другой — для написания модульных тестов, третий — для подготовки документации. Один и тот же skill можно использовать в разных задачах, не копируя длинную инструкцию в каждый запрос.

Как устроен навык: файл SKILL.md

Чаще всего agent skill — это директория с главным Markdown-файлом SKILL.md. Он объясняет агенту, когда применять навык, что делать по шагам и каких ограничений придерживаться. В начале файла могут находиться метаданные, например имя (name) и описание (description).

В папку навыка также можно включать:

  • шаблоны — структуру документа, отчета или теста;
  • скрипты — готовые команды для повторяемых операций;
  • справочные материалы — инструкции по внутренним соглашениям и используемым инструментам.

Так агент получает не только текстовую подсказку, но и материалы, необходимые для выполнения работы. При этом навык не дает модели новые возможности сам по себе: доступ к файлам, терминалу и внешним системам зависит от инструментов и разрешений агента.

Как агент выбирает и применяет навык

В инструментах с поддержкой Skills агенту предоставляют список доступных навыков и их описания. По текущей задаче он определяет, какой навык подходит, загружает нужные инструкции и использует их при выполнении работы. В некоторых системах пользователь может вызвать skill вручную.

Такой способ позволяет не помещать все инструкции целиком в контекст каждого запроса. Однако результат зависит от понятности описания навыка, качества его правил и того, действительно ли агент выбрал подходящий сценарий.

Примеры Agent Skills в программировании

Навык для код-ревью может требовать проверить обработку ошибок, права доступа и совместимость изменений. Навык для тестирования — придерживаться принятого фреймворка и запускать определенные проверки. Для документации можно закрепить структуру README, правила примеров кода и обязательные разделы.

В Kodik Skills можно разместить в проекте, а агент сможет находить их и применять по назначению. Формат SKILL.md, места хранения и варианты ручного вызова описаны в документации Kodik по Skills.

Не следует путать Skills с общими инструкциями проекта: файл AGENTS.md задает постоянный контекст для работы с репозиторием, а skill подключает специализированный сценарий тогда, когда он нужен.

ИИ-агент (AI-agent)

AI-агент (ИИ-агент) — программная система на базе искусственного интеллекта, которая получает цель, может самостоятельно определять последовательность действий и использовать доступные инструменты с учетом промежуточных результатов.

Посмотреть термин

Субагент (Subagent)

Субагент (subagent) — вспомогательный AI-агент, которому основной агент поручает отдельную задачу. Он действует по заданным инструкциям, использует разрешённые инструменты и возвращает результат агенту, который его запустил.

Посмотреть термин

Контекст-инжиниринг (Context Engineering)

Контекст-инжиниринг (Context Engineering) — подход к проектированию и управлению информацией, доступной языковой модели при выполнении задачи. Его цель — предоставить модели релевантный контекст в нужный момент и не перегружать контекстное окно лишними данными.

Посмотреть термин
Agent Skills (навыки ИИ-агентов) – что это такое и как работают