Agent Skills

Навыки агентов — это каталоги с инструкциями, скриптами и справочными файлами, которые помогают ИИ-агенту выполнять задачи определённого типа. Они упакованы так, чтобы агент загружал их только тогда, когда задача этого требует. Каждый навык основан на файле SKILL.md: краткое описание в нём сообщает агенту, когда применять навык, а основная часть объясняет, как это делать. Anthropic представила Agent Skills для Claude в октябре 2025 года и опубликовала формат как открытый стандарт на agentskills.io в декабре 2025 года. Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot, VS Code и десятки других агентов теперь читают одни и те же каталоги, поэтому один навык подходит для всех.

Как работают навыки агента#

Навык — это каталог с названием, совпадающим с названием навыка, и обязательным файлом SKILL.md, а также необязательными папками scripts/, references/ и assets/. Файл SKILL.md начинается с блока метаданных YAML YAML, содержащего два обязательных поля: name — не более 64 строчных букв, цифр и дефисов, совпадающих с названием каталога, — и description длиной не более 1 024 символов, описывающее назначение навыка и случаи его применения. Далее в теле документа Markdown приводятся процедура, примеры и исключительные случаи.

Агенты загружают навыки с помощью поэтапного раскрытия информации, благодаря которому большая библиотека навыков обходится недорого. При запуске агент читает только название и описание каждого навыка — около 100 токенов на навык. Когда запрос соответствует описанию, агент загружает полный файл SKILL.md в своё контекстное окно. В спецификации рекомендуется ограничить его объём 500 строками и 5 000 токенами. Скрипты и справочные файлы загружаются только по указанию в инструкциях, а код скрипта вообще не попадает в контекст, если агент просто запускает скрипт и читает результат.

Структура файла SKILL.md#

Например, команда розничной торговли может дать агенту этот навык для анализа фотографий полок. В описании содержатся ключевые слова, по которым агент определяет, когда применять навык, а в основной части указаны скрипт и справочная таблица, загружаемые только при необходимости:

---
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.
---

# 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.

До тех пор, пока кто-нибудь не спросит о полках, агент видит только две строки метаданных. Файл планограммы он открывает только на шаге 2.

Навыки агента и смежные понятия#

• Инструменты и вызов функций: Инструмент — это одна операция, которую может вызвать агент, например запрос к базе данных или модель обнаружения объектов. Навык учит агента, когда и как сочетать инструменты для решения задачи, и добавляет правила проверки и контекст предметной области, которых самим инструментам не хватает.
• Model Context Protocol (MCP): Подключает агента к внешним системам в реальном времени через серверы. Навыки дают процедурные знания, поэтому агенты часто используют и то и другое: навык может указать агенту, какие инструменты MCP вызывать и в каком порядке.
• Системные запросы и инструкции проекта: Такие файлы, как AGENTS.md, загружаются в каждом сеансе. Тело навыка загружается только для соответствующих задач, поэтому агент может использовать сотни навыков, не перегружая контекст. Это основная идея инженерии контекста.
• Дообучение: Изменяет веса модели, чтобы научить её определённому поведению. Навык меняет только контекст, поэтому его можно редактировать, версионировать и проверять как код, а изменения вступают в силу сразу.

Навыки на практике#

Навыки упаковывают знания, которых нет у универсальной большой языковой модели (LLM) или которые она применяет непоследовательно: правила фирменного стиля компании, контрольный список релиза команды или особенности формата файла. В публичном репозитории навыков Anthropic есть навыки для Word, PDF, PowerPoint и Excel, на которых основано создание документов самим Claude. Навыки Ultralytics Agent Skills охватывают весь цикл компьютерного зрения: навык маршрутизации yolo направляет каждый запрос к навыку для выбора модели, работы с датасетами, обучения, настройки, инференса или экспорта, а навык platform-cli автоматизирует работу с Ultralytics Platform с помощью командной строки ul cloud. Встроенный в Platform помощник Ask AI использует этот навык platform-cli, а те же папки устанавливаются в Claude Code с помощью claude plugin install yolo@ultralytics или в других агентах с помощью npx skills add ultralytics/skills, благодаря чему инструмент для агентного программирования может обучить и экспортировать модель YOLO26 по запросу на обычном языке.

Вопросы безопасности#

Навык работает с разрешениями агента, поэтому установка стороннего навыка похожа на установку программного обеспечения. Его инструкции могут содержать инъекцию промпта, которая перенаправит действия агента, а скрипты могут читать файлы или отправлять данные куда угодно в пределах возможностей среды агента. Перед установкой команды проверяют инструкции, скрипты и зависимости навыка, фиксируют версии и запускают скрипты навыков в песочнице агента с ограниченным сетевым доступом. В спецификации также определено экспериментальное поле allowed-tools — список через пробел, например Bash(git:*) Read, в котором указаны инструменты, разрешённые навыку без запроса подтверждения; агенты, поддерживающие это поле, заранее разрешают эти инструменты в своей среде выполнения агента.