Как создать свой первый skill для AI-агента: понятный гайд без инженерного бэкграунда

AI-агент один раз хорошо собрал brief, а на похожей задаче через неделю пропустил ограничение и вернул ответ в другом формате. Знакомо?

Обычно после этого дописывают prompt. Потом ещё один. В итоге в команде лежат несколько версий «того самого запроса», и каждая работает только в чьих-то руках.

Если работа повторяется, ей нужен skill.

Skill - переиспользуемый пакет, который даёт агенту специализированную способность.

В минимальной версии это `SKILL.md` с инструкциями. Если задача сложнее, рядом появляются справки, шаблоны и скрипты.

Для первого skill не пытайтесь описать целую профессию.

«Будь главным редактором» - это роль без ясного старта и финиша. «Проверь черновик перед публикацией и верни риски» - уже рабочая задача.

Агент получает текст, проверяет утверждения и ссылки, возвращает замечания. Он не публикует материал, не меняет исходник и не выдумывает источники. Вот и появился контракт.

Разовая просьба остаётся prompt.

Постоянные правила проекта живут в `CLAUDE.md` или `AGENTS.md`. Skill нужен, когда есть повторяемая работа с понятным результатом.

Subagent берите, если работу надо отделить от основной сессии. Интеграция нужна, когда агенту требуется реальный доступ к внешней системе.

Начните с черновика, где ошибка обратима. Не с публикации в прод и не с клиентских данных.

Ответьте на пять вопросов:

1. Когда skill включается?

2. Что приходит на вход?

3. Какие шаги он выполняет?

4. Что ему запрещено делать без человека?

5. Что должно получиться на выходе?

Для редакторской проверки первая версия может выглядеть так:

Этого достаточно, чтобы сделать первый запуск. Красивую структуру папок и дополнительные скрипты можно добавить позже, когда появится реальная причина.

Eval - проверка skill на заранее подготовленных примерах. Один удачный запуск не доказывает, что процесс работает.

Минимум нужны три кейса: обычная задача, задача с нехваткой данных и похожая задача, где skill включаться не должен. В первом случае агент возвращает нужный результат. Во втором задаёт вопрос. В третьем не лезет не в своё дело.

Так вы проверяете не красоту ответа, а поведение. Если после изменения skill перестал проходить старый кейс, правило надо пересмотреть.

Подход особенно хорошо работает там, где рутина съедает внимание: собрать research brief, проверить материал до публикации, подготовить встречу, сделать первичный review изменений.

Инженером быть не нужно. Маркетолог или руководитель операции часто лучше знает, где процесс буксует и какой результат нужен. Это знание и надо упаковать в skill.

В Claude Code и Codex начните с того контекста и файлов, которые реально есть в проекте. В Cowork сперва проверьте доступные источники и права. Сам контракт переносится между платформами лучше, чем команды и путь к файлу.

Возьмите одну еженедельную работу, один безопасный вход и один измеримый результат. Прогоните три eval-кейса. После этого у вас будет не удачный prompt из истории чата, а первый рабочий skill.

Полная методичка со структурой `SKILL.md`, готовым примером и eval-набором открыта: .

Мы не прячем её за кодовым словом. Если материал пригодился, расскажите в комментариях, какой процесс вы бы отдали агенту первым. Это поможет статье дойти до тех, у кого подобная рутина всё ещё съедает время.