#skillmd — Public Fediverse posts

Три паттерна написания Agent Skills

Еще год-два лет назад большинство разработчиков даже не задумывались о том, что будут программировать агентами с помощью обычных Markdown-файлов. Сегодня ситуация изменилась буквально за несколько месяцев. Практически каждый современный AI-агент, будь то Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI или OpenCode, предлагает один и тот же механизм расширения своих возможностей - напишите Skill, опишите процесс решения задачи, добавьте примеры, подключите документацию и агент начнет выполнять эту работу значительно лучше. Десятилетиями мы учили разработчиков, что Markdown - это документация. Средство общения между людьми. Формат, который не исполняется и никак не влияет на поведение программы, а затем неожиданно оказалось, что один Markdown-файл способен изменить проект сильнее, чем сотни строк кода и здесь индустрия практически мгновенно наступила на старые грабли.

https://habr.com/ru/articles/1065860/

#agent #skills #skillmd #skillгруппы #skills_в_claude #skills_для_aiагентов #skillfactory #skill

Скилл для ИИ-агента: как превратить пожелание в правило

Сначала это даже приятно. Просишь ИИ-агента сделать одну фичу — он делает, код работает, переключаешься на следующую задачу. Потом просишь написать похожее для другой фичи — и он делает снова, но чуть иначе: во второй фиче другой подход к написанию тестов, в третьей своя структура папок, в четвёртой вызов внешнего сервиса делается напрямую, а в пятой через класс-обёртку. Каждая реализация по отдельности нормальная. А через пару месяцев ты открываешь проект и понимаешь, что получился зоопарк, который невозможно поддерживать.

https://habr.com/ru/articles/1066212/

#скиллы #claudecode #ИИагенты #SKILLmd #линтер #промптинжиниринг

Как делать скилы правильно и собрать из них маркетплейс

Началось всё с подборки промтов cursor-vibe-prompts , которую я таскал из проекта в проект копипастой, и в какой-то момент меня настолько утомила эта рутинная процедура копирования из одного окошка в другое, что захотелось чуть упростить себе задачу и вместо копипасты оформить эту историю в формате скилов и вызывать по необходимости. Так на свет и появился репозиторий rpa-skills , изначально в нём была сборная солянка директорий скилов, которые содержали в себе просто SKILL.md с оригинальными промтами внутри. Но выглядело и юзалось это решение как-то не очень удобно, да и масштабировать захотелось, так что я решился пойти на немыслемое, почитать документацию о том, как правильно собирать скилы и маркетплейсы, о чём и расскажу сегодня вам. Но обо всём по порядку, для начала покажу как создавать скилы по уму.

https://habr.com/ru/articles/1062626/

#agent_skills #SKILLmd #Claude_Code #OpenAI_Codex #Cursor #ИИагенты #LLM #маркетплейс_плагинов #промптинжиниринг #вайбкодинг

Куда делись мои токены?

Когда начинаешь плотно работать с AI-агентом, кажется, что бОльшая часть токенов улетает на сложные процессы - код написать, сайт разобрать, статью подготовить, браузером поуправлять, в логах покопаться. Вроде логично, задача сложная, модель думает, инструменты дергает, контекст растет. А потом смотришь внимательнее и понимаешь, что основная дыра вообще не там. Токены уходят не на полезную работу, а на служебную движуху вокруг нее. Cron-задачи, проверки, диагностика, статусные запросы, огромные списки инструментов “на всякий случай” - все это тихо ест бюджет каждый день. Агент еще ничего толком не сделал, а счетчик уже крутится. Примерно как если бы мастер пришел поменять розетку, но сначала выгрузил из газели весь строительный рынок, два перфоратора и почему-то бетономешалку. Так что в статье решил поделится где именно была утечка, что я подкрутил и как получилось срезать примерно 4,6 млн токенов в день только на фоновых задачах.

https://habr.com/ru/articles/1056636/

#OpenClaw #AIагенты #Токены #Потребление_токенов #Оптимизация_токенов #LLM #SKILLmd #AI_автоматизация #Стоимость_запросов

Как мы с Claude Code учились оценивать качество RAG системы

Уверен, на Хабре найдётся немало статей, посвященных оценке качества RAG систем. Тема по-прежнему остаётся актуальной, потому что даже готовые библиотеки вроде RAGAS не очень-то работают из коробки и требуют навыков программирования и некоторой квалификации. При этом сам процесс оценки - повторение достаточно простых операций и мне всегда хотелось переложить его на AI-ассистента. Повод попробовать появился неожиданно: свободное время и курс по Claude Code на Stepik. Для финала как раз нужен был проект, посвященный автоматизации реальной рутинной задачи, желательно без кода (курс про вайб-воркинг, для непрограммистов). Конечно, я сразу вспомнил про задачу оценки качества. Дальше - честная история со всеми проблемами. Забегая вперёд, скажу, что совсем без программирования не вышло. Но, может, это профессиональная деформация.

https://habr.com/ru/articles/1049028/

#claudecode #skillmd #rag_api #rag_система #автоматизация_рутины #клод_код #mcpserver #оценка_качества

#Development #Debates
The great agent skills land grab · When do agent skills actually matter? https://ilo.im/16dnau

_____
#Programming #Coding #AI #AiAgents #AgentSkills #SkillMd #ClaudeCode #WebDev #Frontend #Backend

#Development #Debates
The great agent skills land grab · When do agent skills actually matter? https://ilo.im/16dnau

_____
#Programming #Coding #AI #AiAgents #AgentSkills #SkillMd #ClaudeCode #WebDev #Frontend #Backend

Accept-driven development или давайте снова понимать свой код

Наверное, через это уже прошёл каждый из нас :) Где-то после полугода очень достаточно работы с агентами я стал принимать диффы быстрее, чем успеваю реально в них вникнуть, в итоге в один из я оказался в ситуации, что словил баг, а на поиски проблемы потратил чуть больше часа, а найдя ее, я понял, на сколько она была тривиальной Короче говоря, то что мы используем агентов - конечно суперсила, но в итоге, мы все начинаем идти по “Accepted driven development” , а это уже начинает сильно отупливать влиять на наши с вами когнитивные возможности :) ну и на наши умения в разработке в целом Спойлер: это все решается, но нет, не тем что мы перестаем читать в целом код Меня зовут Эдгар Сипки, я founder easyp & sipki tech и отбираю доклады на Golang Conf в программном комитете. А в своём тг-канале делюсь прикладными AI-инструментами и подходами для разработки - подписывайтесь, дальше будет больше :) Так вот, обратно к теме. В этой статье я дам промпт-генератор, который соберёт learning skills под ваш проект - чтобы агенты и дальше ускоряли вас, а понимание собственного кода оставалось вашим, а не делегировалось модели :) Но сначала про сама проблему: снаружи-то это кажется все на увеличение нашего KPI, вроде ты и быстрее двигаешься, меньше застреваешь, да и в целом не тратишь часы на написания кода, но вот позже уже начинаются проблемы Когда надо объяснить, что именно ты только что принял. Какие инварианты поменялись? Почему решение такое? Какие edge cases теперь важны? Что сломается через месяц, если кто-то тронет соседний кусок кода? (а это будет не редко)

https://habr.com/ru/articles/1045882/

#oss #open_source #llm #skills #skillfactory #skillmd #ai #aiагенты #devtools #agents

#Development #Launches
Build with modern web guidance · A set of skills to guide your AI coding agents https://ilo.im/16d2x4

_____
#WebPlatform #AI #AiAgents #SKILLmd #ClaudeCode #Copilot #Npx #CLI #WebDev #Frontend

#Development #Launches
Build with modern web guidance · A set of skills to guide your AI coding agents https://ilo.im/16d2x4

_____
#WebPlatform #AI #AiAgents #SKILLmd #ClaudeCode #Copilot #Npx #CLI #WebDev #Frontend

Structured Outputs без иллюзий: как OpenAI, Gemini и xAI соблюдают JSON»-схемы

Проверили Structured Outputs у OpenAI, Gemini и xAI не “по документации”, а через adversarial-тесты: просили модели специально нарушить JSON Schema и смотрели, где провайдер реально удерживает формат ответа. В статье — методика, итоговая матрица ограничений, нюансы strict: true , anyOf / oneOf / allOf , и выводы для production-систем с несколькими LLM-провайдерами.

https://habr.com/ru/articles/1033478/

#llm #sgr #api #skillmd #skills_в_claude #pydantic #jsonschema

🧠 Skill.md, l'innovazione che accelera l'intelligenza degli agenti AI, magnificando al contempo la loro superficie d'attacco. #IntelligenzaArtificiale #SkillMD

🔗 https://www.tomshw.it/business/skill-md-formato-aperto-agenti-ai-superficie-attacco

#Design #Approaches
Agents with taste · Turning design taste into rules agents can follow https://ilo.im/16cqgh

_____
#Taste #SKILLmd #AI #Agents #ClaudeCode #Animations #ProductDesign #UxDesign #UiDesign #WebDesign

#Design #Approaches
Agents with taste · Turning design taste into rules agents can follow https://ilo.im/16cqgh

_____
#Taste #SKILLmd #AI #Agents #ClaudeCode #Animations #ProductDesign #UxDesign #UiDesign #WebDesign

next find is https://github.com/Rito-w/skills-manager but that seems to be build to install #skillmd files build for distribution. meaning it is easy to create a single dir with the SKILL.md and everything related to this specific skill is placed on the same level or below. this doesn't work when the skill relatates to a specific code repository and referenced content isn't organized entirely below the skill.

next find is https://github.com/Rito-w/skills-manager but that seems to be build to install #skillmd files build for distribution. meaning it is easy to create a single dir with the SKILL.md and everything related to this specific skill is placed on the same level or below. this doesn't work when the skill relatates to a specific code repository and referenced content isn't organized entirely below the skill.

I have an API which sits in front of NLP services. I provide the NLP service authors with instructions/best practices for this code (Dockerfile, error handling etc) since these are not software engineers.

A #SKILLmd seems like the obvious choice. But that SKILL.md will need to reference various specific docs in the API, so I don't want to split this into separate repos.

How to structure the content in the API repo to enable this? Is a Git submodule (+ symlinks?) the way to keep things in sync?

I have an API which sits in front of NLP services. I provide the NLP service authors with instructions/best practices for this code (Dockerfile, error handling etc) since these are not software engineers.

A #SKILLmd seems like the obvious choice. But that SKILL.md will need to reference various specific docs in the API, so I don't want to split this into separate repos.

How to structure the content in the API repo to enable this? Is a Git submodule (+ symlinks?) the way to keep things in sync?

Я дал AI-агенту канбан-борд, и он справился с проджект-менеджментом лучше моей команды

Есть такой момент, знакомый каждому, кто долго работает в паре с AI. Сидишь в терминале, Claude генерит код, ты ревьюишь, правишь курс, снова запускаешь. Проходит пара часов, и ты понимаешь: никто не записал, что вообще произошло. Ни один тикет не обновлен. Таймер не запущен. Чат на тысячу строк, но он испарится, как только закроешь сессию. А когда коллега спросит, что было сделано за день, ты будешь восстанавливать картину по памяти. Удачи. Меня это достало. Заканчиваю марафон-сессию с Claude или Codex, ощущение, что гора работы сделана, а доска проекта все так же показывает Not Started. Тайм-трекинг? Какой тайм-трекинг. Разрыв между реальной работой и тем, как выглядит проект, стал просто нелепым.

https://habr.com/ru/articles/1020106/

#kanban #claude #codex #agent #skillmd #jira #linear #mcpserver #mattermost #focalboard

Как я собрал AI-оркестратор расследования продовых инцидентов на `SKILL.md`, субагентах и API

Тикет «404 на оплате» раньше означал для меня 5 вкладок и 15-20 минут ручного расследования: Sentry, Kibana, Grafana, база, Jira. Я собрал AI-оркестратор расследования на SKILL.md , субагентах и обычных API: теперь агент за 3-5 минут приносит первый черновик отчёта. Показываю архитектуру, контракт между агентами, рабочие формулировки и границы, где AI-оркестрация реально помогает, а где начинает буксовать.

https://habr.com/ru/articles/1013858/

#Claude_Code #SKILLmd #Agent_Skills #субагенты #MCP #автоматизация #Sentry #ELK

Рецепт как прокачать техничку PM c помощью ИИ и перестать стыдиться перед разработчиками

Это руководство для тех, кто готов инвестировать в свою техническую насмотренность и техническую эмпатию. Если вы не можете поставить VPN или жалеете двадцать долларов на подписки → закройте эту статью. Мы будем строить полноценный SaaS. Почему? Потому что с вероятностью 90% вы работаете или будете работать именно с SaaS-продуктами. Наш инструмент → контролируемый Vibe Coding , а наш полигон → реальный пет-проект.

https://habr.com/ru/articles/1013438/

#antigravity #claude #petproject #skillmd #mcp #gemini #chatgpt #project_manager #project_managment #technical_product_manager

Практический гид по Claude Skills, проектам и Claude Code: как собрать свой ИИ-стек

Claude умеет многое, но в реальной работе чаще всего ломается на рутине: стиль, шаблоны, чек-листы, критерии, инструменты. Agent Skills решают это прагматично: вы один раз упаковываете процедуру в папку со SKILL.md , и Claude подхватывает ее по ситуации. В статье простое объяснение, как это устроено, чем Skills отличаются от Projects/MCP , и как я упаковываю скиллы для моих повседневных задач.

https://habr.com/ru/articles/993174/

#claude_code #нейросети #искусственный_интеллект #skills #mcp #вайбкодинг #SKILLmd #AIагенты #автоматизация #Claude

Как промпты заменили разработку слоёв на картах в промышленном IoT. Кейс + немного методологии

Придумать первую задачу для AI было очень и очень непросто. Десятки статей на Хабре и в прочем интернете не помогали. Со временем все оказалось просто - надо было вывернуть мозг наизнанку и начать думать вероятностями. Для настройки и сопровождения промышленного IoT уличного освещения нужна привязка к карте. Контроллеры и Шкафы управления - десятки параметров, их комбинаций, визуализация mesh-сети. Так и не получилось создать рабочую схему со слоями, позволяющую сделать карту действительно интерактивной. С приходом новых технологий (n8n, AI агенты, Claude) невозможное стало простым.

https://habr.com/ru/articles/991468/

#n8n #Claude #MCP_сервер #AIагенты #IoT #промышленная_автоматизация #системы_управления_освещением #визуализация_на_картах #контроллеры #skillmd

Skill.md: An open standard for agent skills

https://www.mintlify.com/blog/skill-md

#HackerNews #SkillMD #OpenStandard #AgentSkills #AIDevelopment #TechInnovation

Skill.md: An open standard for agent skills

https://www.mintlify.com/blog/skill-md

#HackerNews #SkillMD #OpenStandard #AgentSkills #AIDevelopment #TechInnovation

🚀 New webinar reveals how generalist AI agents offload tool actions to the filesystem, using SKILL.md, YAML and Markdown to bridge Anthropic and LangChain. See how deep agents become more modular and open‑source friendly. Dive in! #GeneralistAgents #SKILLmd #YAML #LangChain

🔗 https://aidailypost.com/news/webinar-shows-generalist-agents-offload-tool-actions-filesystem