Ako vytvoriť AI agent skills, ktoré skutočne fungujú

Prečo sú Agent Skills nová vrstva softvéru

Ben z Ben AI predstavuje presvedčivý argument, že engineering skills — umenie balenia odborných znalostí do opakovane použiteľných inštrukcií pre agentov — bude jednou z najdôležitejších schopností, ktoré treba rozvíjať v roku 2026. Ako sa AI agenti na Claude Code, Copilot a Codex stávajú čoraz silnejšími, úzke miesto sa posúva z pôvodných možností modelu na poskytnutie správnych opatrení, kontextu a SOP (Standard Operating Procedures) pre vaše špecifické pracovné toky.

Medzera, ktorú skills vypĺňajú: “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.” (Bez ohľadu na to, aké dobrí sa stanú, stále potrebujú tie špecifické opatrenia, kontext a SOP okolo všetkých jedinečných spôsobov, ako vy a váš biznis robíte veci a používate softvér.) Custom GPTs a system prompty sú izolované. Automatizačné platformy ako n8n sú deterministické. Skills sú v strede — sú to flexibilné inštrukcie, ktoré sa môžu zlepšovať a podporovať pracovné toky s ľudským vstupom.

Skills ako štruktúrované vedomosti: V jadre sú agent skills zložky obsahujúce súbor skill.md (SOP) a voliteľne referenčné súbory — textové dokumenty (sprievodcovia štýlom, opisy ICP), zdroje (obrázky, prezentácie) a dokonca aj kódové skripty (API volania, funkcie). Táto modulárna štruktúra znamená, že jeden agent môže mať prístup k tisícom skills prostredníctvom postupného odhaľovania, pričom načítava len to, čo potrebuje.

Model postupného odhaľovania: “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.” (Iba metadáta — popis a názov — sú uložené v pamäti agenta. A až keď je skill aktivovaný, skill MD sa načíta do context window.) Táto elegantná architektúra znamená, že agent môže mať tisíce možností bez preplnenia context window.

Rámec pre vývoj lepších AI agent skills

Ben načrtáva štruktúrovaný prístup, ktorý zrkadlí softvérový engineering, ale pre AI agentov:

1. Definujte spúšťač a cieľ — Dajte skill jasný názov a popis, aby agent vedel, kedy ho má vyvolať. Tieto metadáta sú tým, čo agent skúma a mapuje zámer používateľa na skill.

2. Pripravte kontext a referenčné súbory — Pred vyzvou zhromaždite vaše zdroje vedomostí: popisy biznis, profily ICP, sprievodcov hlasem/osobnosti, rámce na písanie. “Once you have a few of these, building skills will get a lot more efficient.” (Keď budete mať pár týchto, vývoj skills bude oveľa efektívnejší.)

3. Navrhnite postupný proces — Najkritickejšia časť. Pre každý krok definujte: čo musí robiť, kedy zahrnúť ľudský vstup (a aký typ — začiarkavače, otvorené pole, jednojednorazový výber), ktoré referenčné súbory načítať a aký výstup očakávať.

4. Vytvoriť viacero variácií — Namiesto jednotlivých výstupov napíšte skill tak, aby vždy prezentoval viacero možností v krokoch s ľudským vstupom. Toto dramaticky zlepšuje produktivitu tým, že používateľom ponúka možnosti namiesto výstupu beriem-alebo-nechávam.

5. Pridajte pravidlá a samovysvetenie — Predpokladajte zlyhania a kódujte ich ako pravidlá. Potom pridajte postupné aktualizácie: “Every time I define a clear thing not to do anymore in this skill, update the rule section.” (Zakaždým, keď v tomto skille definujem jasne, čo viac nechceme robiť, aktualizujem sekciu pravidiel.) A keď používateľ schváli finálny výstup, uložte ho ako dobrý príklad, aby sa skill naučil, ako vyzerá kvalita.

5 kľúčových poznatkov pre Skill Engineering v roku 2026

• Skills sú softvér pre AI agentov — Nasledujú inžinierske princípy: UX dizajn (umiestnenie ľudského vstupu), engineering kontextu (aké informácie produkujú najlepšie výsledky), iterácia funkcií a riešenie hraničných prípadov
• Udržujte skill.md čistý — Procesný súbor by sa mal zamerať čisto na tok vykonávania. Všetky doplňujúce informácie patria do referenčných súborov, čo výrazne zlepšuje výkon agenta
• Samevysvetenie je lepšie ako statické — Vytvoriť spätné väzby, kde schválené výstupy sa stanú trénovacími príkladmi a opravy chýb automaticky aktualizujú pravidlá
• Vynára sa trojvrstvový ekosystém — Všeobecné skills (od Anthropic, OpenAI), skills z trhiska (Skills.mp, Smithy) a vlastné skills spoločnosti/jednotlivca — každá vrstva je konkrétnejšia
• Pluginy balíčkujú skills do nasadzovateľných balíčkov — Viacero skills + príkazy + tímy agentov + konektory, zdieľateľné ako zip súbory alebo cez GitHub, verzovateľné naprieč účtami

Čo znamená ekonomia skills pre AI-poháňané tímy

Najvíce prepracovaný náhľad je ten, že skills vytvárajú novú monetizovateľnú vrstvu. Tak ako sa inžinierstvo softvéru a engineering promptov stali odlišnými disciplínami, engineering skills sa vynára ako svoj vlastný remeslo — jeden, kde sa odborné vedomosti stávajú produktizovateľnými. Právny expertov proces kontroly zmlúv, rámec kampane marketéra, kontrolný zoznam nasadzovania vývojára — všetci sa stanú zdieľateľnými a zlepšovateľnými schopnosťami agenta. Pre organizácie to znamená, že odborné znalosti jednej osoby sa môžu okamžite rozšíriť na celý tím prostredníctvom zdieľaných skills, čo zásadne mení onboarding, konzistentnosť a prevádzkovú schopnosť.