AI Skills: новый стандарт расширения возможностей AI-агентов
Как открытый стандарт Skills от Anthropic меняет подход к созданию специализированных AI-систем
AI Skills: новый стандарт расширения возможностей AI-агентов
В декабре 2025 года Anthropic сделала важный шаг — превратила свою технологию Skills из проприетарной функции Claude в открытый стандарт, доступный всем разработчикам AI-агентов. Это решение может изменить подход к созданию специализированных AI-систем так же, как MCP (Model Context Protocol) изменил интеграцию с внешними сервисами.
Если раньше для обучения AI-агента новым навыкам требовалось либо дообучать модель, либо писать сложные промпты на тысячи токенов, то теперь Skills предлагают элегантное решение: модульные, переносимые инструкции, которые можно комбинировать и переиспользовать.
Что такое AI Skills
Skills — это структурированные инструкции, которые обучают AI-модель специфичным workflow, доменным знаниям или методологиям работы. В отличие от простых промптов, Skills обладают четырьмя ключевыми свойствами:
Композируемы
Несколько Skills могут работать одновременно, и AI автоматически определяет, какие из них применить для текущей задачи.
Портативны
Один Skill работает везде: в веб-приложении, через API, в Claude Code. Написал раз — используешь во всех продуктах.
Эффективны
Загружаются только нужные Skills, экономя контекст и токены.
Мощны
Могут включать не только текстовые инструкции, но и исполняемый код для задач, где программирование надежнее генерации токенов.
Разница между Skills и другими подходами
Давайте разберем, чем Skills отличаются от существующих методов:
| Метод | Особенности | Когда использовать |
|---|---|---|
| System Prompts | Загружается всегда, занимает контекст | Базовые инструкции для одной задачи |
| Skills | Активируется только когда нужен | Специализированные workflow |
| Fine-tuning | Требует датасет и GPU | Постоянное изменение поведения |
| RAG | Подтягивает документы | Фактические знания |
Структура Skill
Skill представляет собой YAML или Markdown файл со следующей структурой:
name: "Russian B2B Sales Assistant"
description: "Skill для работы с российскими B2B клиентами"
version: "1.0"
instructions: |
При общении с российскими B2B клиентами:
1. Формальный тон на "Вы"
2. Уточнять ИНН и КПП для юрлиц
3. Учитывать НДС 20% в расчетах
Практическое применение
Рассмотрим три популярных сценария использования Skills:
1. Frontend Design Skill
Один из самых популярных Skills от Anthropic — для создания современных интерфейсов. Этот Skill превращает Claude в дизайн-ассистента, который генерирует не просто работающий код, а красивые интерфейсы с использованием Tailwind CSS, современных паттернов и принципов визуальной иерархии.
2. Russian Legal Compliance Skill
Для работы на российском рынке критически важно соблюдать 152-ФЗ при работе с персональными данными, правильно ссылаться на ГК РФ в договорах и учитывать особенности НДС. Skill автоматически применяет эти правила в работе агента.
3. Customer Support Escalation Skill
Для службы поддержки можно настроить трехуровневую систему эскалации: простые вопросы решает AI самостоятельно, технические проблемы переводит на специалистов, а угрозы и юридические требования эскалирует немедленно.
Интеграция Skills в проекты
Через Claude API интеграция выглядит следующим образом:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-key")
skills = [
{"type": "skill", "path": "/skills/russian-b2b.yaml"},
{"type": "skill", "path": "/skills/crm-integration.yaml"}
]
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-5-20251101",
skills=skills,
messages=[{"role": "user", "content": "Подготовь КП"}]
)
В Claude Code Skills размещаются в директории /mnt/skills/: встроенные от Anthropic в /public/, пользовательские в /user/, приватные для команды в /private/. Claude автоматически сканирует эти директории и применяет релевантные Skills.
Создание собственного Skill за 5 минут
Процесс создания Skill состоит из пяти простых шагов:
- Шаг 1: Определите задачу — что должен уметь делать ваш агент
- Шаг 2: Опишите контекст — структуры данных, бизнес-правила, схемы
- Шаг 3: Добавьте правила — конкретные инструкции по работе
- Шаг 4: Примеры — покажите желаемое поведение на примерах
- Шаг 5: Тестирование — протестируйте и итерируйте
Например, для генерации SQL-запросов достаточно описать схему базы данных, добавить правила оптимизации (использовать JOIN вместо подзапросов, всегда добавлять LIMIT) и показать несколько примеров желаемых запросов.
Оптимизация использования Skills
Три ключевых принципа эффективного использования:
Не перегружайте контекст
Лучше 3 специализированных Skill по 500 токенов, чем один на 5000 токенов.
Используйте примеры
AI лучше учится на примерах, чем на абстрактных правилах.
Версионируйте Skills
Ведите changelog изменений для отслеживания эволюции.
