Agent Skills: как научить одного ИИ-агента десяткам задач вместо отдельного бота на каждую. Пошагово

Многие компании идут по одному пути: нужна презентация, значит, делаем агента для презентаций. Нужен разбор конкурентов, делаем второго. Пост для соцсетей, третий. Через месяц их десяток, каждый настроен по-своему, и половина ведёт себя непредсказуемо.

Agent Skills решают это иначе. Универсальный агент уже умеет читать файлы, писать код, вызывать инструменты и вести задачу до конца. Заново строить это под каждое дело не нужно. Вместо этого агенту дают навык: папку с процессом, контекстом, скриптами и примерами для одной конкретной работы.

Подход набирает популярность, потому что формат навыков открытый. Один и тот же набор можно взять в Claude Code, Codex, Hermes Agent и другие совместимые агенты. Ниже четыре шага, как сделать навыки рабочими, а не просто лежащими в папке.

Как это устроено: телефон и приложения

Проще всего понять через телефон. Процессор и операционную систему делают несколько крупных компаний, и вы их не меняете. Зато выбираете приложения, и каждое даёт телефону отдельное умение.

С агентами то же самое:

• Модель это процессор.
• Среда выполнения агента это операционная система. В примере это Claude Code.
• Навыки это приложения. Каждый отвечает за свою задачу: исследование в интернете, поиск видео, работа с каталогом.

Навык это папка. Внутри файл skill.md с инструкцией, рядом скрипты, справочные файлы и примеры. Агент заглядывает в неё, когда задача подходит.

Что понадобится

• Агент, который умеет работать с навыками. Для примера возьмём Claude Code. Подойдут и другие совместимые агенты.
• Одна повторяющаяся задача. Например, оформление презентаций или карусели для соцсетей. Начинайте с неё, а не со всех сразу.
• Готовность проверять. Каждый шаг ниже заканчивается проверкой, без неё навык остаётся догадкой.

Шаг 1. Сохраняем рабочий скрипт внутри навыка

Типичная картина: агент каждый раз пишет один и тот же скрипт, например чтобы оформить слайды в фирменном стиле. Он тратит на это много токенов, а результат от запуска к запуску может отличаться. Выходит, что вы платите за то, чтобы он заново придумывал уже решённое.

Решение известно разработчикам давно: не повторяйся. Если задача решена кодом, сохрани решение и используй дальше. С агентом то же самое: скрипт становится «инструментом для будущего себя». В навыке рядом с skill.md лежит, например, файл apply_template.py, и агент просто запускает проверенную версию.

Возьмём для примера навык, который делает карусели. Он не просит агента каждый раз придумывать, как рисовать слайд. Он указывает на готовые файлы: рендереры, одинаковые шаблоны, скрипты. Агенту остаётся только новое содержание, то есть поменять текст.

Когда агент написал скрипт, который вам понравился, не оставляйте его в чате. Дайте такую команду:

Сохрани скрипт, который ты только что использовал, в папку scripts внутри навыка. Обнови skill.md, чтобы в следующих запусках выполнялся этот файл, а не писался заново. Затем запусти навык ещё раз и проверь результат.

Проверка простая: запустите задачу того же типа дважды, сравните важные части и убедитесь, что навык действительно вызывает сохранённый файл. Текст вокруг может немного меняться, но одну свежую догадку вы заменили проверенным кодом.

Шаг 2. Пишем описание, по которому агент выберет нужный навык

Когда навыков становится много, агенту нужно понять, какой из них подходит к задаче. Механик владеет сотнями инструментов, но на скамью выкладывает только те, что нужны для замены колеса. Навыки работают так же, это называется постепенной подгрузкой.

Сначала агент читает только название и описание каждого навыка. Это YAML-шапка в начале файла. Полный skill.md он открывает, только когда запрос совпал с описанием. Большие справочники и скрипты лежат в папке, пока не понадобятся. Так в рабочий контекст не попадают лишние инструкции, и он не разбухает.

Но всё держится на описании. Возьмём два плохих:

• Помощь с контентом.
• Создание маркетинговых материалов.

Они пересекаются и не говорят, когда какой навык запускать. Агент вынужден гадать.

Сильное описание отвечает на два вопроса: что навык делает и когда его вызывать. Например:

Этот навык создаёт карусели для LinkedIn по теме, расшифровке или плану. Используй его, когда пользователь просит карусель, слайды карусели или пост-документ для LinkedIn.

Правила простые. Один навык, одна задача. В описание кладите слова, которые произнесёт живой человек. Следите, чтобы два навыка не претендовали на один запрос.

Аудит можно поручить самому агенту:

Просмотри описания всех моих навыков. По каждому скажи, что он делает, когда должен срабатывать и где пересекается с другими. Перепиши только неоднозначные описания.

Потом проверьте три запроса: очевидный, который должен запустить навык. Сформулированный иначе, который тоже должен его запустить. И посторонний, который запускать навык не должен. Навык, который агент не находит, всё равно что отсутствует.

Шаг 3. Превращаем исправления в постоянные правила

Каждый раз, когда вы поправили агента и закрыли чат, урок, скорее всего, потерян. Тон не тот, пропущена проверка, формат вывода не устроил. Если вы просто написали «исправь», агент исправит, но процесс останется сломанным.

Правильнее разобрать причину. Если агент не нашёл файл, который точно существует, не подсказывайте путь. Попросите показать, где он искал, почему не нашёл, и поправить маршрутизацию или навык, чтобы в следующий раз он начал с правильного места.

Важно понимать, что навык это не память. Он не записывает все разговоры. В нём хранится процедурное знание: как делать конкретную работу. Поэтому правку нужно класть в нужное место:

• Процесс неверный. Меняем инструкции в skill.md.
• Не хватает контекста: вашего стиля, бренда, примеров. Добавляем справочный файл.
• Одна и та же ошибка повторяется. Добавляем явное правило, которое её запрещает.

Команда для разбора:

Разбери, что пошло не так в этом запуске. Определи причину: процесс, нехватка контекста, слабое правило или ненадёжный код. Исправь навык в самом маленьком долговечном месте. Запусти ту же задачу ещё раз и проверь, что исправление работает.

Со временем навык становится живой записью того, как вы хотите, чтобы работа делалась.

Один навык для разных агентов

Навыки в открытом формате, поэтому одна и та же папка может работать в совместимых агентах, например в Codex или Hermes Agent. Но есть оговорка: нельзя заставить слабую модель работать как сильную. Разные модели по-разному читают одни и те же инструкции.

Зато сам процесс можно сделать переносимым. Прогоните важный навык на другом совместимом агенте. Если результат разваливается, ищите скрытые допущения, недостающие примеры или инструкции, понятные только одной модели. Уточните навык и проверьте снова.

Шаг 4. Встраиваем проверку результата в навык

Это самый важный шаг. Частая картина: навык отработал, сохранил файл и пишет «готово». Вы открываете и видите сломанное форматирование, источники, которые не подтверждают слова, или текст, который не зацепит читателя. Агент сделал 70-80% работы, а оставшиеся 20-30% вы доделываете руками.

Если вы знаете, как сами проверяете такую работу, впишите эти проверки в навык:

• Презентация. Пусть рисует каждый слайд как картинку, смотрит скриншоты, исправляет обрезанное, нечитаемое и вылезшее за границы, и рисует заново.
• Исследовательский отчёт. Пусть открывает первоисточники, сверяет утверждения с доказательствами и убирает всё, что не смог подтвердить.

• Текст, реклама, сценарий. Подключите нескольких субагентов с ролями. Новичок скажет, где запутался. Скептичный покупатель, чему он не верит. Представитель вашей аудитории, где бы он закрыл страницу.

Принимать все замечания подряд не нужно, от этого результат может стать хуже. Пусть навык отбирает то, что повторяется у нескольких рецензентов, вносит сильнейшие правки и запускает рецензию ещё раз.

Проверка это не когда агент перечитал себя и сказал «выглядит нормально». Нужно доказательство вне первого черновика: скриншот, результат теста, источник, образец или мнение других агентов. Вот что можно добавить почти в любой навык:

Перед тем как вернуть результат, определи критерии приёмки. Сделай первую версию, проверь её подходящим способом, исправь все найденные проблемы и сделай ещё один проход. Верни результат, только когда он соответствует критериям, и коротко напиши, что именно проверил. Если что-то проверить нельзя, прямо скажи, что осталось непроверенным.

Ещё лучше, если есть объективная метрика успеха: тогда агент работает, пока её не достигнет. Первый вариант становится внутренним черновиком. Агент сам ловит очевидные проблемы, пока вы не потратили на них время. Итоговое решение всё равно за вами, особенно если дело во вкусе, стратегии или деловом суждении. Ваш первый взгляд на результат должен быть не первым взглядом агента, а четвёртым, пятым или шестым.

Если вы работаете из России

Сам формат навыков это папки с текстовыми файлами и скриптами, их можно хранить у себя и копировать между машинами. Сложности возникают с агентами и моделями. Claude Code и Codex напрямую из России недоступны.

Что делать:

• Другие совместимые агенты. Формат подходит не только Claude Code: в примере назван Hermes Agent. Можно ли запустить его на своём сервере и с какими моделями, смотрите по документации проекта.
• Открытые и российские модели. Агента подключают к модели на своём сервере или к российской модели. Заранее проверьте на своей задаче, насколько хорошо модель следует длинным инструкциям.
• Тестируйте перенос. Навык с чёткими шагами и проверками легче перенести. Прогон на другом агенте покажет, какие допущения были завязаны на одну модель.

Что важно знать до старта

• Навык не заменяет сильную модель. Слабая модель не станет сильной, а результаты у разных моделей будут разными.
• Навык не память. Он хранит процедуры, а не историю разговоров.
• Размытые описания ломают выбор. Если два навыка претендуют на один запрос, агент угадывает.
• Сохранённый скрипт запускается на вашей машине. Прочитайте его до сохранения и не давайте навыкам лишних доступов.
• Проверка не отменяет человека. Агент ловит очевидное, но суждение о качестве и смысле остаётся за вами.

Что сделать на этой неделе

Выберите одну задачу, которую агент уже делает регулярно. Сохраните его рабочий скрипт в навык, перепишите описание так, чтобы оно отвечало на вопросы «что делает» и «когда запускать», разберите последнюю ошибку и допишите проверку перед выдачей результата. Через пару запусков навык станет заметно стабильнее.

Мы в Агентехе учим сотрудников собирать навыки под задачи своего отдела: от повторяющихся документов до проверки результата перед сдачей. Как устроено обучение.