**
В последние годы для многих разработчиков стала привычной практика повторно отправлять одинаковые команды ИИ-агентам. Такие инструкции вроде «пиши на TypeScript» или «не используй сторонние библиотеки» могут вызывать неудобства, так как нарушают принцип DRY (Don’t Repeat Yourself). Однако как быть с задачами, которые требуют постоянных повторений одних и тех же указаний? Ответом на этот вопрос становятся **Skills** – переиспользуемые «навыки» для ИИ-ассистентов, которые помогают улучшить их работу.
Skills (или скиллы) — это специализированные компоненты, которые работают как постоянные плейбуки для ИИ. Их задача — научить агента выполнять определённые задачи по заранее установленным стандартам. В отличие от обычного промпта, который является одноразовой командой, навык становится постоянным элементом проекта, версионируемым через Git, и автоматически активируется агентом, когда возникает соответствующая задача. Это создаёт не только предсказуемость, но и упрощает работу с нейросетями, исключая необходимость постоянной настройки.
Концепция скиллов позволяет задавать более узкие и точные инструкции для ИИ. В отличие от системных промптов, которые могут описывать общую роль агента (например, «Ты программист»), скиллы фокусируются на конкретных задачах, таких как «Ты эксперт по написанию PRD для No-code MVP». Это значительно повышает качество взаимодействия и уменьшает неопределённость в ответах ИИ.
Важной особенностью скиллов является их структурированность. Каждый навык должен включать в себя чёткие инструкции по области применения, процессу выполнения, формату вывода, а также стандартам качества и списку ошибок, которых следует избегать. Например, для скилла по тестированию веб-приложений будет важно, чтобы агент всегда использовал Playwright для создания тестов и всегда закрывал браузер по завершению работы.
Чтобы скиллы эффективно работали, используется система маршрутизации. Это специальный файл (router.md), который помогает агенту выбрать нужный скилл в зависимости от типа задачи, будь то тестирование, разработка или исследования. Важно, что структура навыков остаётся универсальной для всех инструментов, будь то Cursor, Claude Code или другие платформы.
Завершающий этап работы с скиллами — это соблюдение Quality Bar (чек-лист для самопроверки), который помогает обеспечить высокое качество выполнения задач. Это позволяет, например, создавать автотесты, которые всегда соответствуют заданным стандартам.
**Что это значит для рынка и конкурентов?** Внедрение системы скиллов позволяет значительно повысить эффективность и стабильность работы с ИИ-агентами, что, в свою очередь, открывает новые возможности для разработки программного обеспечения. Такой подход может стать важным конкурентным преимуществом для компаний, работающих с нейросетями, позволяя улучшить процесс разработки и обеспечить более высокое качество продукции.
Meta* (Instagram*, Facebook*) и другие признанные экстремистскими организации/ресурсы запрещены в РФ.
Упоминания иностранных агентов сопровождаются маркировкой по закону.
Информационный материал. 18+.
