Jak vytvářet AI Agent Skills, které skutečně fungují

Proč jsou Agent Skills novou vrstvou softwaru

Ben z Ben AI předkládá přesvědčivý argument, že skill engineering — umění balení odborných znalostí do znovupoužitelných instrukcí pro agenty — bude jednou z nejdůležitějších schopností, kterou je třeba rozvíjet v roce 2026. Jak se AI agenti na Claude Code, Copilot a Codex stávají stále výkonnějšími, úzkým místem se přesouvá z hrubé výkonnosti modelu k tomu, aby agenti měli správné bezpečnostní prvky, kontext a SOPs pro vaše konkrétní pracovní toky.

Mezera, kterou skills vyplňují: “No matter how good they get, they still need those specific guardrails, context, and SOPs around all the unique ways you and a business do things and use software.” (Ať se zlepší sebevíc, stále potřebují ty konkrétní bezpečnostní prvky, kontext a SOPs kolem všech jedinečných způsobů, kterými vy a vaš podnik dělate věci a používáte software.) Custom GPTs a systémové prompty jsou izolované. Automatizační platformy jako n8n jsou deterministické. Skills jsou uprostřed — jsou to flexibilní instrukce, které se mohou zdokonalovat a podporovat pracovní toky s lidskou účastí.

Skills jako strukturované znalosti: V jádru jsou agent skills složkami obsahujícími soubor skill.md (SOP) a volitelné referenční soubory — textové dokumenty (průvodce stylem, popisy ICP), aktiva (obrázky, prezentace) a dokonce i skripты kódu (volání API, funkce). Tato skladatelná struktura znamená, že jeden agent má přístup k tisícům skills prostřednictvím postupného odhalování, přičemž načítá pouze to, co potřebuje.

Model postupného odhalování: “Only the metadata — the description and the name — are stored in the agent memory. And then only when the skill is triggered, the skill MD will be loaded into the context window.” (Do paměti agenta jsou uložena pouze metadata — popis a jméno. A pouze když je skill spuštěn, bude skill MD načten do kontextního okna.) Tato elegantní architektura znamená, že agent může mít tisíce schopností bez zahlcení kontextního okna.

Rámec pro vytváření lepších AI Agent Skills

Ben nastiňuje strukturovaný přístup, který zrcadlí softwarové inženýrství, ale pro AI agenty:

1. Definujte trigger a cíl — Dejte skill jasné jméno a popis, aby agent věděl, kdy jej vyvolat. Tato metadata jsou tím, co agent skenuje, aby spároval záměr uživatele se skill.

2. Připravte kontextové a referenční soubory — Než začnete promptovat, shromážděte vaše zdroje znalostí: popisy podnikání, profily ICP, průvodce hlasem/osobností, rámce pro psaní. “Once you have a few of these, building skills will get a lot more efficient.” (Jakmile máte několik těchto souborů, bude vytváření skills mnohem efektivnější.)

3. Navrhněte krok za krokem proces — Nejkritičtější část. Pro každý krok definujte: co musí dělat, kdy zahrnout lidskou účast (a jaký typ — zaškrtávací políčka, otevřené pole, výběr jedné možnosti), které referenční soubory načíst a jaký výstup očekávat.

4. Vytvářejte více variací — Místo jednotlivých výstupů instruujte skill, aby vždy představil více možností v krocích s lidskou účastí. To dramaticky zvyšuje produktivitu tím, že uživatelům nabízí volby místo výsledků “vezmi si nebo nech si”.

5. Přidejte pravidla a vlastní zdokonalování — Předvídejte režimy selhání a kódujte je jako pravidla. Poté přidejte postupné aktualizace: “Every time I define a clear thing not to do anymore in this skill, update the rule section.” (Pokaždé, když definuji jasnou věc, kterou už v tomto skill nebudu dělat, aktualizuji sekci pravidel.) A když uživatel schválí finální výstup, uložte jej jako dobrý příklad, aby se skill naučil, jak vypadá kvalita.

5 klíčových poznatků pro Skill Engineering v roce 2026

• Skills jsou software pro AI agenty — Řídí se inženýrskými principy: design UX (umístění lidské účasti), context engineering (jaké informace produkují nejlepší výsledky), iterace funkcí a zpracování hraničních případů
• Udržujte skill.md čistý — Soubor procesu by se měl zaměřovat čistě na tok provádění. Všechny doplňující informace patří do referenčních souborů, které výrazně zlepšují výkon agenta
• Vlastní zdokonalování je lepší než statika — Vytvářejte zpětné vazby, kde schválené výstupy se stávají příklady trénování a opravy chyb automaticky aktualizují pravidla
• Vzniká třístupňový ekosystém — Všeobecné skills (od Anthropic, OpenAI), marketplace skills (Skills.mp, Smithy) a vlastní skills společnosti/jednotlivce — každá vrstva je specifičtější
• Pluginy balí skills do nasaditelných balíčků — Více skills + příkazy + týmy agentů + konektory, sdílitelné jako zip soubory nebo přes GitHub, verzované napříč účty

Co znamená Skill Economy pro AI-Powered Teams

Nejpředvídavější poznatek je, že skills vytvářejí novou zpeněžitelnou vrstvu. Stejně jako se staly software engineering a prompt engineering odlišnými disciplínami, skill engineering se vynořuje jako vlastní řemeslo — taková, kde se doménová expertise stává zpeněžitelnou. Právní expert procesem kontroly smluv, marketér rámcem kampaní, vývojář checklistem nasazení — všechny se stávají sdílenou, zlepšitelnou schopností agenta. Pro organizace to znamená, že odbornost jedné osoby se může okamžitě rozšířit do celého týmu prostřednictvím sdílených skills, což zásadně mění onboarding, konzistenci a operační schopnost.