Agent Skills

Las habilidades de agentes son carpetas de instrucciones, scripts y archivos de referencia que proporcionan a un agente de IA conocimientos especializados para un tipo de tarea concreto. Se empaquetan de forma que el agente solo las carga cuando la tarea las requiere. Cada habilidad gira en torno a un archivo SKILL.md cuya breve descripción indica al agente cuándo utilizarla y cuyo cuerpo explica cómo hacerlo. Anthropic presentó las habilidades de agentes para Claude en octubre de 2025 y publicó el formato como estándar abierto en agentskills.io en diciembre de 2025. Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot, VS Code y decenas de agentes más leen ya las mismas carpetas, por lo que una habilidad funciona en todos ellos.

Cómo funcionan las habilidades de agente#

Una habilidad es un directorio con el nombre de la habilidad que contiene una carpeta SKILL.md obligatoria y las carpetas scripts/, references/ y assets/ opcionales. SKILL.md empieza con un bloque de metadatos YAML que contiene dos campos obligatorios: un name de un máximo de 64 letras minúsculas, dígitos y guiones que coincide con el nombre del directorio, y un description de un máximo de 1.024 caracteres que indica qué hace la habilidad y cuándo usarla. El cuerpo Markdown que sigue contiene el procedimiento, ejemplos y casos límite.

Los agentes cargan las habilidades de forma progresiva, lo que permite mantener a bajo coste una gran biblioteca. Al iniciarse, el agente solo lee el nombre y la descripción de cada habilidad, unos 100 tokens por habilidad. Cuando una solicitud coincide con una descripción, lee todo el archivo SKILL.md en su ventana de contexto. La especificación recomienda limitar ese cuerpo a menos de 500 líneas y 5.000 tokens. Los scripts y los archivos de referencia solo se cargan cuando las instrucciones los indican, y el código de un script no entra nunca en el contexto si el agente simplemente lo ejecuta y lee el resultado.

Anatomía de un archivo SKILL.md#

Un equipo de comercio minorista podría proporcionar a su agente esta habilidad para analizar fotos de estanterías. La descripción incluye las palabras desencadenantes con las que el agente debe establecer coincidencias, y el cuerpo remite a un script y una tabla de referencia que solo se cargan cuando hacen falta:

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name: shelf-audit
description: Counts products and finds empty facings in retail shelf photos. Use when the user asks about stock levels, gaps, or planogram compliance in store images.
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# Shelf audit

1. Run `python scripts/detect_products.py <image>` on each photo. It prints one JSON line per product with its class, confidence, and box.
2. Compare the counts with the expected facings in `references/planogram.csv`.
3. Report each empty facing with its shelf position.
4. Send detections below 0.5 confidence to a person for review instead of counting them.

El agente solo ve las dos líneas de metadatos iniciales hasta que alguien pregunta por las estanterías, y abre el archivo del planograma únicamente en el paso 2.

Habilidades de agente y conceptos relacionados#

• Herramientas e invocación de funciones: Una herramienta es una operación que puede invocar el agente, como una consulta a una base de datos o un modelo de detección de objetos. Una habilidad enseña al agente cuándo y cómo combinar herramientas para realizar una tarea, con las reglas de validación y el contexto del dominio que les faltan a las herramientas.
• Model Context Protocol (MCP): Conecta un agente con sistemas externos activos mediante servidores. Las habilidades aportan conocimientos procedimentales, por lo que los agentes suelen usar ambas cosas: una habilidad puede indicarle al agente qué herramientas MCP debe llamar y en qué orden.
• Instrucciones de sistema e instrucciones del proyecto: Archivos como AGENTS.md se cargan en todas las sesiones. El cuerpo de una habilidad solo se carga para las tareas que coinciden, así que un agente puede disponer de cientos de habilidades sin saturar su contexto; esa es la idea central de la ingeniería de contexto.
• Ajuste fino: Cambia los pesos de un modelo para enseñarle un comportamiento. Una habilidad solo cambia el contexto, así que puedes editarla, versionarla y revisarla como si fuera código, y surte efecto de inmediato.

Las habilidades en la práctica#

Las habilidades empaquetan conocimientos que un modelo de lenguaje grande (LLM) general no tiene o aplica de forma inconsistente: las normas de marca de una empresa, la lista de comprobación de lanzamiento de un equipo o las peculiaridades de un formato de archivo. El repositorio público de habilidades de Anthropic incluye las habilidades para Word, PDF, PowerPoint y Excel que impulsan la creación de documentos de Claude. Las habilidades de agente de Ultralytics abarcan todo el ciclo de vida de la visión artificial: una habilidad de enrutamiento yolo dirige cada solicitud a una habilidad de selección de modelos, conjuntos de datos, entrenamiento, ajuste, inferencia o exportación, y una habilidad platform-cli automatiza Ultralytics Platform con la línea de comandos ul cloud. El propio asistente Ask AI de Platform usa esa habilidad platform-cli, y las mismas carpetas se instalan en Claude Code con claude plugin install yolo@ultralytics o en otros agentes con npx skills add ultralytics/skills, lo que permite que una herramienta de programación agéntica entrene y exporte un modelo YOLO26 a partir de una solicitud en lenguaje natural.

Consideraciones de seguridad#

Una habilidad se ejecuta con los permisos del agente, así que instalar una habilidad de terceros es parecido a instalar software. Sus instrucciones pueden contener una inyección de instrucciones que redirija al agente, y sus scripts pueden leer archivos o enviar datos a cualquier destino al que permita acceder el entorno del agente. Los equipos revisan las instrucciones, los scripts y las dependencias de una habilidad antes de instalarla, fijan las versiones y ejecutan los scripts de la habilidad en un entorno aislado de agente con acceso limitado a la red. La especificación también define un campo experimental allowed-tools, una lista separada por espacios como Bash(git:*) Read que indica las herramientas que puede ejecutar una habilidad sin pedir permiso; los agentes compatibles con el campo preaprueban esas herramientas en su entorno de ejecución del agente.