Agent Skills: как научить AI работать по-вашему. Часть 1

Представьте: вы нанимаете нового сотрудника. Талантливого, но который ничего не знает о вашем бизнесе. Каждый раз объясняете заново: наш стиль такой, клиенты такие, процессы вот такие. Он кивает, делает хорошо, но завтра приходит с чистой головой. И вы начинаете сначала. Agent Skills (навыки агента) решают именно эту проблему. Вы один раз объясняете AI, как работать, и он помнит это в каждом разговоре.

Собственно, я прошла курс Introduction to Agent Skills от Anthropic Academy и, наконец, систематизировала то, что до этого делала на интуиции. Конспект перед вами: мои заметки, мои примеры, мой опыт. Не перевод, а осмыслённая выжимка.

Это часть 1 из 2. Здесь разбираю основы: что такое скиллы, чем отличаются от других инструментов, как создать первый. Часть 2: продвинутая настройка, распространение и отладка →

Это часть серии «Учусь вместо вас». Также в серии: Claude 101, AI Fluency for Educators, Advanced Prompt Engineering и Claude Code in Action.

Курс: Introduction to Agent Skills Платформа: Anthropic Academy (anthropic.skilljar.com) Длительность: ~2.5 часа (10 видеоуроков + тест) Язык: English Бесплатно, с сертификатом Это мой авторский конспект, не официальный перевод.

Сертификат Introduction to Agent Skills — Валерия Ом

Что такое Agent Skills и почему это важнее промптов?

Есть хорошая аналогия. Промпт (одноразовый запрос к AI) работает как заказ еды в ресторане: описываете, что хотите, ждёте, получаете результат. Иногда угадали, иногда нет. А скилл (Skill) работает иначе: вы научили кого-то готовить ваше любимое блюдо. Один раз объяснили рецепт, и дальше человек готовит его сам, каждый раз одинаково хорошо. Вам не нужно заново описывать ингредиенты и последовательность.

Зачем это не-разработчику? Допустим, вы маркетолог и каждую неделю просите AI написать 5 карточек для Instagram. Каждый раз вы повторяете: «формат квадрат, текст не больше 80 слов, вот наш фирменный стиль, вот тональность бренда». Скилл запоминает всё это раз и навсегда. Вы просто говорите «сделай карточки», и AI уже знает все детали.

Технически Skill представляет собой папку с файлом SKILL.md, в котором лежат три вещи: имя, описание и инструкции. Claude сравнивает ваш запрос с описаниями всех скиллов по смыслу, не по ключевым словам, а именно по намерению. Если совпадение найдено, он спрашивает подтверждение, загружает полные инструкции и выполняет задачу.

Понимаете, в чём ключевая разница с обычным промптом? Промпт живёт в одном разговоре и умирает вместе с ним. Скилл живёт на вашем компьютере и работает в каждой сессии. Вы написали его однажды, и он становится частью «мозга» вашего AI-агента. Навсегда. Ну, или пока вы не решите его переписать.

И ещё один тонкий, но важный момент. Скиллы загружаются по требованию. Claude при запуске видит только имена и описания всех ваших скиллов, а полные инструкции подтягивает только когда они реально нужны. Это экономит контекстное окно (тот самый «рабочий стол», где AI держит всю информацию о вашей задаче), про который я писала в конспекте Claude Code. Не захламляете стол бумагами, которые сейчас не нужны.

В курсе формулируют так:

Если вы объясняете Claude одно и то же снова и снова, это скилл, который ждёт, чтобы его написали.

На мой взгляд, это лучший тест. Поймали себя на повторении? Пишите скилл.

Когда использовать CLAUDE.md, Skills, Hooks и MCP?

CLAUDE.md задаёт общие правила проекта, Skills хранят специализированные процедуры, Hooks автоматизируют проверки, а MCP подключает внешние сервисы. До курса это был для меня самый запутанный момент, но Anthropic расставляет всё по полочкам. Я перевела это в формат, который использую сама: таблицу решений.

Быстрый словарь терминов перед таблицей:

CLAUDE.md: текстовый файл с правилами проекта, который Claude читает автоматически при каждом запуске. Аналог должностной инструкции сотрудника.
Skills (скиллы): наборы инструкций, которые активируются только по запросу. Аналог справочника, который достаёте с полки, когда нужен.
Hooks (хуки): автоматические проверки, срабатывающие на определённые события. Сохранил файл, хук проверил форматирование. Без вашего участия.
MCP (Model Context Protocol): протокол для подключения внешних сервисов вроде Notion, Google Sheets, Telegram. Даёт AI «руки» для работы с другими программами.
Subagents (субагенты): отдельные AI-процессы, которые получают свою собственную изолированную задачу.

Мне нужно…	Использую	Почему
Задать правила для всех разговоров в проекте	CLAUDE.md	Загружается автоматически, всегда в контексте
Научить AI делать конкретную задачу	Skills	Загружается по запросу, не забивает контекст
Автоматически проверять код при сохранении	Hooks	Срабатывает на событие, а не на запрос
Подключить внешний сервис (Notion, Sheets)	MCP	Даёт инструменты, а не знания
Делегировать задачу в изолированном контексте	Subagents	Отдельный «мозг» со своим набором информации

Ключевая мысль из курса, которая всё упростила:

Skills добавляют знания (как делать), а MCP даёт инструменты (чем делать).

Скилл знает, как писать карточки для Instagram. MCP умеет публиковать их в Notion. Разные задачи.

Ещё одно отличие, которое стоит запомнить. CLAUDE.md загружается всегда, в каждом разговоре. Скилл загружается по ситуации. Соответственно, в CLAUDE.md кладёте общие правила проекта (стиль кода, структура, бренд), а в скиллы пишете специализированные процедуры: как генерировать карточки, как делать конспект, как проверять факты.

Типичная комбинация, которой я пользуюсь каждый день: CLAUDE.md (правила проекта) + Skills (специализация по задачам) + MCP (подключение к Notion и Google Sheets). До хуков я пока не добралась, но курс объяснил, зачем они нужны. Если скиллы отвечают за «знания по запросу», то хуки берут на себя «автоматические проверки на событиях». Сохранил файл, хук проверил форматирование. Вызвал команду, хук записал лог.

Как создать первый скилл за 10 минут?

Создать скилл — это три шага: создать папку, написать файл SKILL.md и перезапустить Claude Code. Весь процесс занимает 10 минут, никакого программирования не нужно.

Шаг 1. Создайте папку.

Скиллы хранятся в двух местах:

~/.claude/skills/ (личные) работают во всех проектах, видите только вы
.claude/skills/ (проектные) приходят с репозиторием, видит вся команда

Для первого скилла берём личный путь:

mkdir -p ~/.claude/skills/blog-post-writer

Совет из курса: давайте скиллам описательные имена. Не writer, а blog-post-writer. Не review, а front-end-pr-review. Если два скилла имеют одинаковое имя, побеждает тот, у кого выше приоритет (Enterprise > Personal > Project > Plugins), и вы можете случайно перекрыть чужой скилл.

Шаг 2. Создайте файл SKILL.md.

---
name: blog-post-writer
description: >
  Создаёт статьи для блога valeryom.com.
  Используй, когда просят написать пост, статью
  или черновик для блога.
---

## Инструкции

1. Формат: Markdown с YAML-frontmatter
2. Тональность: менторская, от первого лица
3. Обязательно: lead, 3-5 секций H2, FAQ, soft CTA
4. Внутренние ссылки: минимум 2 на другие статьи
5. Объём: 1500-2500 слов

Обратите внимание на description. Это самое важное поле. Claude использует именно описание для семантического сопоставления: он не ищет точные слова, а сравнивает смысл вашего запроса с описанием скилла. Если описание расплывчатое, скилл не будет срабатывать. Курс подчёркивает: хорошее описание отвечает на два вопроса. Что делает скилл и когда Claude должен его использовать. Максимум 1024 символа.

Шаг 3. Перезапустите Claude Code.

Важный нюанс, который легко пропустить. Скиллы загружаются при запуске. Если вы создали или изменили скилл, просто закройте и откройте Claude Code заново.

При запуске Claude сканирует четыре источника скиллов в порядке приоритета:

Enterprise (managed settings): для корпоративных клиентов
Personal (~/.claude/skills/): ваши личные
Project (.claude/skills/ в репозитории): командные
Plugins (из marketplace): от сообщества

Шаг 4 (бонус). Усложняем.

Когда базовый скилл работает, можно добавить дополнительные поля в frontmatter:

---
name: blog-post-writer
description: Создаёт статьи для блога valeryom.com
allowed-tools: ["Read", "Grep", "Glob", "Write", "Edit"]
model: opus
---

Поле allowed-tools ограничивает, какие инструменты Claude может использовать внутри скилла. Это и безопасность (скилл для анализа не сможет ничего удалить), и фокусировка (меньше соблазнов отвлечься).

А если скилл разрастается, курс рекомендует принцип Progressive Disclosure (прогрессивное раскрытие), то есть разделение на файлы:

blog-post-writer/
├── SKILL.md          ← основное (до 500 строк)
├── scripts/          ← скрипты, которые выполняются
├── references/       ← дополнительная документация
└── assets/           ← шаблоны, данные

Тонкость: файлы в scripts/ Claude выполняет, а не читает. Это экономит токены. Вместо загрузки 200 строк кода в контекст он запускает скрипт и получает только результат. Существенная разница, когда контекстное окно ограничено.

Какие скиллы я создала и что они автоматизируют?

За 3 месяца я собрала 14 скиллов, каждый из которых экономит от 10 до 30 минут на задачу. Вот что работает у меня прямо сейчас, с конкретными цифрами.

content-factory генерирует карточки для соцсетей. Мой рабочий конь. Три клиента, десятки карточек в неделю, и каждая в фирменном стиле конкретного проекта. Скилл знает брендбуки, форматы платформ, мои требования к тексту. Экономия: около 20 минут на каждую карточку, потому что не нужно каждый раз повторять правила оформления.

learning-notes отвечает за конспекты из транскриптов курсов. Загружаю субтитры лекции, и скилл превращает их в структурированный конспект по методологии Cornell: TL;DR, секции с тоглами, контрольные вопросы, глоссарий. Уже обработал 6 курсов, включая тот, о котором вы сейчас читаете.

fact-checking проверяет статьи на фактическую точность. Я пишу про законы, штрафы, статистику. Ошибка в цифре бьёт по репутации. Скилл проверяет каждое утверждение, находит первоисточники, отмечает устаревшие данные. Когда я писала про маркировку рекламы, именно он поймал несколько устаревших штрафов, которые изменились в 2025 году.

seo-aeo-review берёт на себя финальную вычитку статей для поисковой индексации. 40+ пунктов проверки: от длины мета-описания до структуры заголовков, от внутренних ссылок до разметки для AI-поисковиков. Каждая статья на этом сайте прошла через этот скилл.

focus-group создаёт виртуальную фокус-группу из 5 персонажей целевой аудитории. Я описала пять реальных типажей своих клиентов, и скилл «прогоняет» через них любой текст или идею. Маргарита-предприниматель скажет, что заголовок скучный. Алексей-разработчик спросит, где техническая база. Не замена реального тестирования, но отличный способ поймать слабые места до публикации.

Итого: 14+ скиллов, каждый экономит от 10 до 30 минут на задачу. Помножьте на количество задач в неделю, и получите ту самую «AI-корпорацию из одного человека», которую я строю.

Кому подойдёт этот курс?

Если вы используете Claude Code хотя бы пару раз в неделю и замечаете, что повторяете одни и те же инструкции, вам нужны скиллы. Необязательно быть программистом. SKILL.md (файл с инструкциями для скилла) по сути обычный текстовый файл на Markdown. Если вы умеете написать инструкцию сотруднику, вы умеете написать скилл.

Курс бесплатный, занимает полтора часа, даёт сертификат. Если вы ещё не знакомы с Claude, начните с курса Claude 101 для общей картины. Я считаю, что Agent Skills — одна из лучших инвестиций времени для тех, кто уже работает с AI-агентами. Серьёзно. Полтора часа, и ваш агент из «умного, но забывчивого ассистента» превращается в специалиста, который знает ваш бизнес.

Особенно рекомендую маркетологам и контент-мейкерам. У нас куча повторяющихся процессов: карточки для соцсетей, конспекты, ресёрч, SEO-проверки. Всё это идеально ложится на скиллы. За 6 лет работы с клиентами я убедилась: автоматизация рутины освобождает время для стратегии.

Серия «Учусь вместо вас»:

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли уметь программировать, чтобы создавать скиллы?

Нет. SKILL.md представляет собой Markdown-файл с текстовыми инструкциями. Единственная техническая часть: создать папку и файл. Если вы работаете в Claude Code, вы это уже умеете. Скрипты и автоматизация, скажем так, опциональная надстройка для тех, кто хочет большего.

Чем скиллы отличаются от Projects в Claude?

Projects в веб-версии Claude (claude.ai) хранят контекст и документы внутри одного «проекта». Скиллы работают иначе: это инструмент Claude Code, они хранятся на вашем компьютере и активируются автоматически по смыслу запроса. Projects = рабочее пространство. Skills = набор навыков агента.

Сколько скиллов можно создать?

Технического ограничения нет. Claude загружает только имена и описания, так что даже 50 скиллов не забьют контекстное окно. Ограничение практическое: если описания слишком похожи, Claude может путать скиллы между собой. Давайте описательные, уникальные имена.

Что делать, если скилл не срабатывает?

В 90% случаев проблема в описании. Claude сопоставляет смысл вашего запроса с описанием скилла. Если описание расплывчатое или не содержит ключевых слов, которые вы используете в запросах, скилл не триггерится. Добавьте trigger phrases (примеры того, как вы формулируете запрос). Подробнее об отладке расскажу в части 2.

Во второй части разберу продвинутые темы: распространение скиллов в команде, субагенты, отладку через Skills Validator и типичные ошибки, которые я допускала (и вы, скорее всего, тоже допустите).

Если вы уже используете Claude Code и хотите настроить его под свои задачи, запишитесь на консультацию. Помогу разобраться с первыми скиллами. А если хотите глубже погрузиться в тему AI-агентов, рекомендую начать с моего конспекта Claude Code in Action и статьи про голосовой конвейер контента. Обсуждение и вопросы в Telegram.