Anthropic przekazuje standard Agent Skills do Linux Foundation

Anthropic przekazała standard Agent Skills do Linux Foundation — tej samej organizacji, której wcześniej przekazano MCP.

Od uruchomienia standardu w październiku ubiegłego roku opublikowano 1 milion skilli, które zainstalowano niemal 280 milionów razy. Dziś Agent Skills jest obsługiwany przez ponad 70 platform agentów AI, w tym ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot i VS Code.

W ciągu ostatniego roku wykształcił się jednolity sposób tworzenia skilli. Oficjalny przewodnik po ich tworzeniu również został przekazany fundacji.

Sześć najbardziej przydatnych zasad z tego przewodnika:

1. Najpierw wykonaj zadanie razem z agentem. Dopiero potem przekształć w skilla kroki, które zadziałały, wprowadzone przez ciebie poprawki, formaty danych wejściowych i wyjściowych oraz dodatkowy kontekst. Jeśli model pisze skilla, opierając się wyłącznie na wiedzy ogólnej, wynik będzie pełen bezużytecznych zaleceń typu «obsługuj błędy prawidłowo».

2. Sprawdzaj każdy wiersz. Zapytaj siebie, czy agent popełniłby błąd bez tej instrukcji. Jeśli nie — usuń ją.

3. Szczególną uwagę poświęć opisowi skilla. Przy uruchomieniu agent czyta tylko nazwę i opis, dlatego to opis decyduje, czy skill zostanie w ogóle użyty. Formułuj go jako «Użyj tego skilla, gdy...», bądź wystarczająco stanowczy, wymień sytuacje, których użytkownicy mogą nie wskazać bezpośrednio, i mieść się w 1024 znakach.

4. Nie przeciążaj pliku SKILL.md. Ogranicz go do 500 wierszy i 5000 tokenów. Szczegóły przenoś do katalogu references/, wskazując, kiedy agent powinien czytać każdy plik.

5. Oddzielaj ścisłe instrukcje od zaleceń. Dla działań, w których łatwo popełnić błąd, podawaj dokładne komendy. Tam, gdzie potrzebna jest samodzielna decyzja, wyjaśniaj przyczyny wyboru. Jeśli zadanie można wykonać na kilka sposobów, zaproponuj jeden domyślny.

6. Prowadź listę typowych błędów (gotchas). W wielu skillach to właśnie ona okazuje się najbardziej użyteczną częścią. Za każdym razem, gdy musisz poprawić błąd agenta, dodaj odpowiednie spostrzeżenie do listy.

Zaraz po tym, jak agent zakończy zadanie, które często mu zlecasz, możesz w tej samej sesji wysłać do Claude Code przykładowy prompt, aby zapisać udane podejście jako standardowy skill.

Przykładowy prompt:

Zgodnie z przewodnikiem Agent Skills Best Practices przekształć zadanie, które właśnie wykonaliśmy, w skilla.

Używaj wyłącznie kroków, które zadziałały w tej sesji, moich poprawek oraz związanych z nimi decyzji z plików CLAUDE.md, AGENTS.md i historii Git. Nie uzupełniaj braków wiedzą ogólną.

Sformułuj opis w formacie «Użyj tego skilla, gdy...». Uwzględnij sytuacje, których nie wspomniałem bezpośrednio, ale w których skill powinien się aktywować. Opis nie może przekraczać 1024 znaków.

Ogranicz rozmiar SKILL.md do 500 wierszy. Szczegóły przenieś do katalogu references/, wskazując, w jakich przypadkach agent powinien sięgać do każdego pliku.

Wydziel osobną sekcję z typowymi błędami i pułapkami.

W nazwie skilla używaj wyłącznie małych łacińskich liter, cyfr i myślników. Nazwa musi być zgodna z nazwą katalogu.

Na koniec utwórz 2–3 rzeczywiste scenariusze testowe w pliku evals/evals.json, podając dla każdego prompt i oczekiwany wynik. Uruchom wszystkie testy, pokaż ich wyniki i opisz wykonane działania.