Claude aģenta prasmju apgūšana - Pilnīgs ceļvedis AI spēju arsenāla veidošanai

Brīdis, kad es sapratu, kas patiesībā ir Prasmes

Ļaujiet man pastāstīt stāstu. Iedomājieties, ka jums lūdz mentorēt izcilu jaunu darbinieku darbā. Šī persona ir neticami gudra — visātrākā mācīšanās spēja, kādu jebkad esat redzējis, spēj saprast gandrīz visu, ko paskaidrojat, daiļrunīgi runā par jebkuru tēmu. Bet ir viena problēma: viņš nezina jūsu uzņēmuma noteikumus.

Katru rītu jūs sēžaties ar viņu un skaidrojat tās pašas lietas. "Lūk, kā mēs formatējam ziņojumus. Šis ir mūsu kodēšanas stils. Lūk, ko likt CC, kuros e-pastos. Šī ir veidne priekšlikumiem klientiem." Un katru rītu, pēc pusdienām, viņš to visu kaut kā ir aizmirsis. Ne tāpēc, ka viņš ir stulbs — viņš ir ģeniāls. Bet viņam nav pastāvīgas atmiņas par to, kā darbojas jūsu uzņēmums.

Tieši tāda sajūta bija darbs ar AI agrāk.

Uzvednes (Prompts) ir kā stāvēšana blakus tam jaunajam darbiniekam un mutisku instrukciju došana uz vietas. "Raksti šo e-pastu formālāk." "Izmanto šeit aizzīmes." "Pārbaudi šo kodu uz kļūdām." Tas strādā. Bet brīdī, kad aizverat sarunu, viss pazūd. Katrs jauns čats sākas no nulles.

Prasmes (Skills) ir kā iekšējās SOP rokasgrāmatas nodošana — zināšanu bāzes mape, kurā ir specifikācijas, skripti, veidnes un atsauces materiāli. Aģents meklēs to, kas viņam vajadzīgs, kad tas būs nepieciešams. Un kas ir ļoti svarīgi, šī rokasgrāmata saglabājas katrā sarunā.

Lūk, revolucionāra atziņa: Prasmes nav tikai smalkas uzvednes. Tās ir pilnīgi cita paradigma. Uzvedne ir reaktīva — jūs dodat norādījumu, saņemat atbildi. Prasme ir proaktīva — tā sēž tur, gaidot, kad tiks atklāta un piemērota, kad tā ir atbilstoša, un darbojas vienādi katru reizi.

Ko Prasme patiesībā satur

Katra Prasme ir mape, ne tikai teksta fails. Tas ir ļoti svarīgi saprast. Šajā mapē jums var būt:

Kad es pirmo reizi ieraudzīju šo struktūru, es nodomāju: "Paga, tas ir kā mazas lietotnes izveide." Un tā tas ir. Katra Prasme ir patstāvīgs spēju modulis. Dažas ir vienkāršas — tikai markdown fails ar korektūras noteikumiem. Citas ir sarežģītas — komplektā ar Python skriptiem, kas apstrādā datus, augšupielādē serveros un ģenerē pārskatus.

Kad parādījās Prasmes?

Anthropic izlaida Skills priekš Claude Code 2025. gada oktobrī. Sākumā es domāju, ka tas ir tikai vēl viens funkciju atjauninājums. Bet tad kaut kas notika 2025. gada decembrī — viņi atvēra Skills kā standartu caur agentskills.io. Pēkšņi prasmes nebija tikai Claude lieta. OpenAI Codex CLI pieņēma to pašu arhitektūru. Cursor, Codebuddy, OpenCode — visi sāka veidot saderību.

Prasmes kļuva par de facto standartu AI Aģenta spēju paplašināšanai, tāpat kā MCP ātri kļuva par ikviena protokolu ārējiem savienojumiem.

Un popularitāte? Teikšu tā: Repozitorijs, kurā ir 50+ Claude prasmes, sasniedza 18K zvaigznītes vietnē GitHub. Vārds "Skills" tagad AI aprindās ir visuresošs, kā "Prompt" bija 2023. gadā.

Pakāpeniskā atklāšana - Kāpēc šis dizains ir ģeniāls

Pirms es sapratu pakāpenisko atklāšanu, man bija mokošas bažas: "Ja es instalēšu 50 prasmes, vai Claude konteksts neuzsprāgs? Vai es nesadedzināšu tūkstošiem žetonu, vienkārši ielādējot prasmju aprakstus?"

Šeit mirdz Anthropic dizaina ģenialitāte. Viņi aizņēmās koncepciju no UX dizaina — pakāpenisko atklāšanu — un lieliski piemēroja to AI konteksta pārvaldībai.

Trīs līmeņu ielādes sistēma

Pakāpeniskā atklāšana nozīmē ielādi posmos un pēc pieprasījuma. Claude nemet visu kontekstā startējot. Tā vietā izmanto trīs līmeņu sistēmu:

Parēķināsim

Lūk, salīdzinājums, kura dēļ es novērtēju šo dizainu:

Tas ir žetonu patēriņa samazinājums par 75%. Un tas pat neieskaita skripta priekšrocību.

Skriptu maģija

Šeit Prasmes atstāj uzvednes putekļos. Kad Prasme ietver skriptu, notiek kaut kas ārkārtējs:

1. Claude ģenerē komandu: python scripts/upload_image.py image.png
2. Skripts tiek izpildīts lokāli jūsu datorā
3. Tikai rezultāts (piemēram, attēla URL) tiek atgriezts Claude

Pats skripta kods nekad nenonāk kontekstā.

Padomājiet, ko tas nozīmē. Jūs varat uzrakstīt 500 rindiņu Python skriptu, kas apstrādā katru robežgadījumu, ar spēcīgu kļūdu apstrādi, žurnalēšanu, atkārtotiem mēģinājumiem — visas lietas, kas neiespējami uzpūstu uzvedni. Claude vienkārši jāzina "izpildi šo skriptu". Sarežģītība ir iekapsulēta.

Mobilās izvēlnes analoģija

Ja esat kādreiz dizainējis mobilo lietotni, jūs labi pārzināt pakāpenisko atklāšanu. Tāpēc mums ir hamburgera izvēlnes — mēs nerādām lietotājiem 47 iespējas uzreiz. Mēs parādām izvēlnes ikonu. Viņi pieskaras. Redz kategorijas. Pieskaras vēlreiz. Nokļūst pie iestatījuma, ko vēlas.

Mērķis? Nekad nepārslogot ar informāciju. Sadalīt sagremojamos gabalos. Ļaut lietotājiem (vai šajā gadījumā AI) koncentrēties uz pašreizējo uzdevumu ar minimālu kognitīvo slodzi.

Cilvēki var paturēt aptuveni 7±2 informācijas gabalus darba atmiņā. AI, ko ierobežo žetonu konteksts, ir būtībā tāds pats ierobežojums. Pakāpeniskā atklāšana respektē šo ierobežojumu abos gadījumos.

Skills vs MCP vs Subagent - Beidzot atšifrēts

Šis jautājums mani vajāja nedēļām ilgi. MCP, Skills, Subagent — visi tie šķiet kā "paplašina Claude spējas". Kāda ir patiesā atšķirība? Pēc būvēšanas ar visiem trim, man beidzot ir atbilde, kurai ir jēga.

Atšķirība vienā teikumā

MCP ļauj Claude pieskarties ārējām sistēmām. Prasmes stāsta Claude, kā izmantot to, kam viņš pieskaras. Subagent nosūta kādu citu darīt darbu.

Ļaujiet man to izvērst ar analoģijām, kas man patiešām palīdzēja saprast:

Salīdzinājuma tabula

Kad ko izmantot

Izmantojiet MCP, kad nepieciešams izveidot savienojumu ar ārējām sistēmām:

• Vaicāt datu bāzi
• Izsaukt trešo pušu API
• Lasīt/rakstīt Notion, Jira, GitHub, Salesforce
• Piekļūt jebkuram pakalpojumam, kam nepieciešama autentifikācija

Izmantojiet Skills, kad jums ir atkārtotas darbplūsmas:

• Koda pārskatīšanas procesi ar konkrētiem kontrolsarakstiem
• Rakstu korektūra ar konsekventiem stila noteikumiem
• Pārskatu ģenerēšana ar standartizētiem formātiem
• Jebkurš norādījums, ko bieži rakstāt

Izmantojiet Subagent, kad uzdevumi ir sarežģīti un paralelizējami:

• Visas koda bāzes pārskatīšana (laikietilpīga)
• Vairāku neatkarīgu uzdevumu apstrāde vienlaicīgi
• Konteksta piesārņojuma novēršana starp nesaistītiem darbiem

Strādājot kopā

Tā ir skaistā daļa: tās nav konkurējošas tehnoloģijas. Tie ir papildinoši slāņi.

Sarežģīta darbplūsma var izmantot visus trīs:

1. MCP savienojas ar Salesforce, lai iegūtu pārdošanas datus
2. Skills definē datu analīzes procesu — kā aprēķināt metriku, ģenerēt pārskatus
3. Subagent apstrādā dažādas reģionālās analīzes paralēli

Manā rakstīšanas darbplūsmā:

• Skills definē manus korektūras noteikumus un stila rokasgrāmatu
• Skripti (iepakoti prasmēs) augšupielādē attēlus manā hostinga pakalpojumā
• Plānoju pievienot MCP, lai izveidotu savienojumu ar savu materiālu datu bāzi

Kāpēc Saimons Vilisone saka, ka Skills varētu būt lielākas par MCP

Saimons Vilisone ir viena no cienījamākajām balsīm AI izstrādātāju kopienā. Kad viņš rakstīja, ka "Skills varētu būt lielāka lieta nekā MCP", cilvēki pievērsa uzmanību. Pēc mēnešiem ilgas abu izmantošanas es precīzi saprotu, kāpēc viņš to teica.

1. iemesls: Žetonu efektivitāte

MCP ir fundamentāla problēma: žetonu uzpūšanās.

Kad pievienojat MCP serveri, Claude ir jāsaprot, ko šis serveris spēj. Katra pieejamā funkcija, katrs parametrs, katrs atgriešanas tips — visam jābūt kontekstā. Saimons atzīmēja, ka oficiālais GitHub MCP serveris viens pats patērē desmitiem tūkstošu žetonu.

Skills to eleganti apiet. Ielādējiet tikai metadatus (100 žetoni katrs), tad ielādējiet pilnas instrukcijas tikai tad, kad aktivizēts. Efektivitātes atšķirība ir satriecoša.

2. iemesls: Vienkāršības priekšrocība

Lai izveidotu MCP serveri, jums ir:

• Jāsaprot protokola specifikācija
• Jāraksta servera puses kods
• Pareizi jākonfigurē JSON
• Jāapstrādā komunikācija un kļūdu stāvokļi

Lai izveidotu Prasmi?

Vienkārši uzrakstiet Markdown.

Ja protat rakstīt dokumentāciju, protat rakstīt Prasmes. Atšķirība slieksnī ir milzīga. Un tehnoloģijās zemākas radīšanas barjeras vienmēr noved pie eksplozīvas izaugsmes.

3. iemesls: Vairāku platformu saderība

MCP serveri bieži ir specifiski saimniekam. Kaut kas, kas izveidots priekš Claude Code, var nedarboties citur bez izmaiņām.

Skills ir tikai mapes ar Markdown un izvēles skriptiem. Tās nav atkarīgas no Anthropic īpašumtiesību tehnoloģijas. Saimons norādīja, ka varat norādīt to pašu Skill mapi uz Codex CLI, Gemini CLI — tas darbosies pat bez vietējā Skills atbalsta, jo savā būtībā prasmes ir vienkārši labi strukturētas instrukcijas.

Šī pārnesamība ir iemesls, kāpēc OpenAI pieņēma būtībā to pašu arhitektūru Codex CLI. Skills kļūst par universālu standartu.

4. iemesls: Kembridžas sprādziena prognoze

"Es prognozēju, ka Skills nesīs Kembridžas sprādzienu, kas būs iespaidīgāks par MCP māniju pagājušajā gadā."

Kāpēc? Jo, kad radīšanas slieksnis nokrīt pietiekami zemu, kopienas ieguldījumi eksplodē. MCP servera rakstīšana prasa backend izstrādes prasmes. Prasmes rakstīšana prasa dokumentu rakstīšanas zināšanas.

Mēs jau redzam, ka šī prognoze piepildās. Prasmju tirgi parādās visur. GitHub repozitoriji ir pārpludināti ar kopienas ieguldījumiem. Ekosistēma aug ātrāk, nekā jebkurš gaidīja.

Mans novērojums

Pēc mēnešiem ar abām tehnoloģijām es piekrītu Saimona vērtējumam. Skills jūtas vairāk saskaņotas ar to, kā LLM dabiski darbojas — teksta izpratne, instrukciju sekošana, zināšanu pielietošana kontekstuāli.

MCP pārstāv tradicionālo programmatūras inženierijas domāšanu: saskarņu definēšana, pakalpojumu ieviešana, protokolu apstrāde.

Skills pārstāv LLM-vietējo domāšanu: uzraksti skaidri, kā kaut ko darīt, ļauj modelim izdomāt, kad un kā to pielietot.

Abiem ir sava vieta. Bet Skills varētu būt dziļāka paradigmas maiņa.

Perfektas Prasmes anatomija

Ļaujiet man izvest jūs cauri labi izveidotas Prasmes struktūrai. Tā nav tikai teorija — šīs anatomijas izpratne ļaus visam pārējam šajā ceļvedī nostāties savās vietās.

Mapes struktūra

my-skill/
├── SKILL.md                 # Galvenās instrukcijas (obligāts)
├── scripts/
│   └── process.py           # Izpildāmais skripts
├── references/
│   └── DETAILED_GUIDE.md    # Detalizēta atsauces dok
└── assets/
    └── template.md          # Veidnes resurss

SKILL.md fails

Šī ir jūsu prasmes sirds. Tam ir divas daļas:

---
name: my-awesome-skill
description: Īss paskaidrojums, ko šī prasme dara un kad to izmantot. Iekļaujiet sprūda atslēgvārdus.
---

# Mana superīgā prasme

## Instructions

Soli pa solim ceļvedis Claude, kas jāievēro, kad šī prasme tiek izsaukta.

## Examples

Konkrētas ievades/izvades demonstrācijas vai lietošanas paraugi.

## Guidelines

Jebkādi noteikumi, ierobežojumi vai labākā prakse, kas jāievēro.

YAML Frontmatter

Sadaļa starp --- marķieriem ir izšķiroša. Tas ir tas, ko Claude lasa, lai izlemtu, vai izmantot jūsu prasmi.

Uzlabotas Frontmatter opcijas

Papildus vārdam un aprakstam, Skills atbalsta spēcīgas konfigurācijas opcijas:

Zelta likums: 500 rindiņas

Nosaukumu konvencijas

Jūsu mapes nosaukums ir svarīgs. Tam jābūt mazie burti + domuzīmes. Nekādu atstarpju. Nekādu lielo burtu.

• Labi: hotspot-collector, code-review, ai-proofreading
• Slikti: Hotspot Collector, codeReview, AI_Proofreading

Jūsu pirmās Prasmes izveide

Lūk, mans vissvarīgākais padoms: Jums nav pašiem jāraksta Prasmes.

Ļaujiet man paskaidrot. Prasmes vērtība slēpjas tajā, ko tā iekapsulē — jūsu darbplūsmā, jūsu pieredzē, jūsu SOP. Tas nāk no jums, saprasts caur reālu darbu. Bet pārvērst to pareizi formatētā SKILL.md failā? Ļaujiet to darīt AI.

Kas jums jādara:

1. Skaidri padomājiet par to, kādu problēmu vēlaties atrisināt
2. Noskaidrojiet savu darbplūsmu
3. Nodrošiniet pietiekami daudz konteksta un atsauces materiālu

Tad sakiet Claude: "Palīdzi man izveidot Prasmi, lai veiktu XXX." Tas jums ģenerēs pareizi formatētus failus.

Soli pa solim: Vienkāršs piemērs

Izveidosim prasmi, kas māca Claude izskaidrot kodu, izmantojot vizuālas diagrammas un analoģijas.

---
name: explain-code
description: Izskaidro kodu ar vizuālām diagrammām un analoģijām. Izmantojiet, kad skaidrojat, kā darbojas kods, mācat par koda bāzi vai kad lietotājs jautā "kā tas darbojas?"
---

Kad skaidrojat kodu, vienmēr iekļaujiet:

1. **Sāciet ar analoģiju**: Salīdziniet kodu ar kaut ko no ikdienas dzīves
2. **Uzzīmējiet diagrammu**: Izmantojiet ASCII mākslu, lai parādītu plūsmu, struktūru vai attiecības
3. **Izstaigājiet kodu**: Izskaidrojiet soli pa solim, kas notiek
4. **Izceliet slazdu**: Kāda ir izplatīta kļūda vai maldīgs priekšstats?

Saglabājiet paskaidrojumus sarunvalodas tonī. Sarežģītiem konceptiem izmantojiet vairākas analoģijas.

Kur Prasmes dzīvo

Atrašanās vieta nosaka tvērumu:

Oficiālā skill-creator izmantošana

Anthropic nodrošina prasmi īpaši prasmju radīšanai. Meta, vai ne?

Instalējiet to, sakot Claude:

Install this skill, project address is: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

Kad instalēts, jūs varat vienkārši teikt: "Palīdzi man izveidot prasmi rakstu korektūrai", un Claude izmantos skill-creator, lai visu ģenerētu pareizi.

Visa GitHub pārvēršana jūsu personīgajā arsenālā

Šeit lietas kļūst aizraujošas. Šī ir tehnika, kas pilnībā mainīja manu domāšanu par AI spējām.

Lūk, ieskats: Trīsdesmit interneta gadu laikā neskaitāmi izcili programmētāji ir atrisinājuši gandrīz katru problēmu, ko varat iedomāties. Viņi ir izveidojuši rīkus, padarījuši tos atvērtā koda un pieejamus visiem lietošanai. Vienīgā problēma? Lielākajai daļai šo rīku nepieciešama izvietošana, komandrindas operācijas, vides iestatīšana — barjeras, kas bloķē parastos lietotājus.

Prasmes var izšķīdināt šīs barjeras.

Pamatkoncepcija

Tā kā Skills var iepakot skriptus un instrukcijas kopā, jūs varat iekapsulēt veselus atvērtā koda projektus izsaucamās spējās. Kaujās pārbaudīts kods, ko tūkstošiem lietotāju ir noslīpējuši gadiem ilgi, kļūst par daļu no jūsu AI rīkiem.

Reāls piemērs: Video lejupielāde

Ļaujiet man iziet cauri reālam piemēram. Pieņemsim, ka jums bieži nepieciešams lejupielādēt video no YouTube, Bilibili un citām platformām.

1. solis: Atrodiet pareizo projektu. Jautājiet jebkuram AI: "Vai GitHub ir atvērtā koda projekts, kas lejupielādē video no dažādām tīmekļa vietnēm?"

Tas norādīs uz yt-dlp — leģendāru projektu ar 143 000+ zvaigznītēm, kas atbalsta tūkstošiem vietņu.

2. solis: Iepakojiet to kā Prasmi.

Help me package this open source tool https://github.com/yt-dlp/yt-dlp into a Skill, so that whenever I give a video link, it can help me download the video.

3. solis: Ļaujiet Claude plānot. Vispirms izmantojiet Plan režīmu. Claude analizēs projektu, sapratīs tā iespējas un uzdos precizējošus jautājumus par jūsu vēlmēm.

4. solis: Izveidojiet un pārbaudiet. Pārslēdzieties uz Development režīmu. Dažu minūšu laikā jums būs funkcionējoša Prasme video lejupielādei.

5. solis: Atkārtojiet, pamatojoties uz pirmo palaišanu. Pirmo reizi izmantojot jebkuru prasmi, kas ietver atvērtā koda rīku, jūs saskarsieties ar problēmām. YouTube ir pretizvilkšanas mehānismi. Jums var nākties instalēt atkarības. Dokumentējiet šo pieredzi un lieciet Claude atjaunināt prasmi.

Update all these experiences into the video-downloader skill. Remember the Cookie requirement, the dependency installation, everything we just figured out.

Nākamreiz? Atveriet un lejupielādējiet. Uzreiz.

Vairāk GitHub-to-Skills ideju

Šīs ir tikai aisberga virsotne. GitHub mitina miljoniem projektu — gadu desmitiem ilga cilvēces ģenialitāte, kas pieejama bez maksas.

Jums nevajag trīs galvas un sešas rokas. Jums nevajag ragus uz galvas. Aiz jums stāv uzkrātās visas cilvēces zināšanas pēdējo desmitgažu laikā. Kamēr jūs to vēlaties — tas var būt jūsu, lai komandētu.

Pašattīstošas prasmju pārvaldības sistēmas izveide

Tagad mēs ieejam teritorijā, kuras izpratne man prasīja pilnas divas dienas. Šeit Prasmes pāriet no "noderīgiem rīkiem" uz "dzīvām, augošām spējām".

Problēma: Prasmēm, kas iepakotas no GitHub projektiem, nepieciešama uzturēšana. Oriģinālie repozitoriji tiek atjaunināti. Notiek kļūdu labojumi. Parādās jaunas funkcijas. Tikmēr jūs esat izmantojis savu prasmi un uzkrājis pieredzi — "šis parametrs darbojas labāk", "pievieno šo karogu, lai izvairītos no tās kļūdas". Kā jūs to visu pārvaldāt?

Trīsdaļīgs risinājums

Es izveidoju (ar AI palīdzību) prasmju trio, kas strādā kopā, lai to atrisinātu:

Versiju kontroles problēma

Lūk, konflikts, ar kuru es pastāvīgi saskāros: Kad GitHub atjauninās, es gribu novilkt jaunāko kodu un no jauna ģenerēt SKILL.md. Bet es arī esmu atkārtojis savu prasmi, balstoties uz lietošanas pieredzi — pielāgojumi, labojumi, preferences. Šīs modifikācijas dzīvo arī SKILL.md.

Divi spēki, abi modificē vienu un to pašu failu, ar pilnīgi dažādiem mērķiem. Katastrofa, kas gaida notiekam.

Risinājums: evolution.json

Ieskats: Rūpju nodalīšana.

GitHub atjauninājumi turpina no jauna ģenerēt pamata SKILL.md failu. Bet visa uzkrātā pieredze tiek saglabāta atsevišķā evolution.json failā. Domājiet par to kā par spēles saglabāšanu. Neatkarīgi no tā, uz kādu versiju atjauninās galvenā spēle, jūsu saglabāšanas fails saglabā jūsu progresu.

Kad SKILL.md tiek pārrakstīts ar jaunu versiju, evolution.json spēlē savu lomu — atkārtoti ievada uzkrāto gudrību atpakaļ svaigajā prasmē.

yt-dlp-skill/
├── SKILL.md           # Pamata instrukcijas (var tikt ģenerētas no jauna)
├── evolution.json     # Uzkrātā pieredze (saglabāta)
└── scripts/
    └── download.sh    # Izpildes skripts

Pārvaldības spararats

Ar šīm trim daļām vietā, prasmju pārvaldība kļūst par pašpastiprinošu ciklu:

1. Izveide jaunu prasmju no GitHub, izmantojot github-to-skills (ar iegultu identitāti)
2. Lietošana prasmju ikdienas darbā, saskaroties ar robežgadījumiem un risinājumiem
3. Evolūcija prasmju automātiski caur skill-evolution-manager (risinājumi notverti)
4. Atjaunināšana pamata prasmju, kad GitHub repo atjauninās caur skill-manager
5. Apvienošana evolūcijas datu atpakaļ atjauninātajās prasmēs (pieredze saglabāta)

Rezultāts: Prasmes, kas patiesi mācās un uzlabojas. Ne metaforiski — reāli. Katru reizi, kad tās izmantojat un atrisināt problēmu, tās kļūst gudrākas.

Es atvēru šo trio vietnē https://github.com/KKKKhazix/Khazix-Skills. Tas nav ideāls, bet tas darbojas. Un tas norāda uz kaut ko spēcīgu: rītdienas prasmes nebūs statiski dokumenti. Tās būs dzīvas sistēmas.

14 oficiālo prasmju dārgumu saraksts

Pirms veidojat savas, ziniet, kas jau ir pieejams. Anthropic uztur oficiālu prasmju repozitoriju, kas skaisti nosedz kopīgās vajadzības.

Visas prasmes vietnē: https://github.com/anthropics/skills

Dokumentācijas Prasmes (Slēgts Kods)

Šīs darbina dokumentu ģenerēšanu, ko redzat Claude.ai:

Izstrādes Prasmes (Apache 2.0 Open Source)

Radošās Prasmes

Komunikācijas un Meta Prasmes

Instalācijas Metodes

1. metode: Dabiskā valoda

Vienkārši sakiet Claude: "Install this skill, project address is: [GitHub URL]"

2. metode: Spraudņu tirgus

# Pievienot oficiālo repo kā tirgu
/plugin marketplace add https://github.com/anthropics/skills

# Instalēt prasmes
/plugin install
# Tab uz Marketplace, izvēlieties vēlamo pakotni

3. metode: Manuāla vilkšana

Lejupielādējiet prasmes mapi un ievietojiet to savā prasmju direktorijā (~/.claude/skills/ personīgai, .claude/skills/ projektam specifiskai).

Dizaina prasmju māksla - Padziļināta analīze

Pēc gadiem UX dizainā, es uzskatu, ka oficiālās dizaina prasmes ir īpaši aizraujošas. Ļaujiet man sadalīt tehnikas, kas tās padara tik veiksmīgas. Šie modeļi der tālu ārpus dizaina — tie ir veidnes jebkurai augstas kvalitātes prasmei.

1. tehnika: Paceliet griestus

Prasme algorithmic-art nesākas ar "palīdzi man zīmēt ar p5.js". Tā sākas ar:

"Algoritmiskās filozofijas ir skaitļošanas estētiskās kustības, kas pēc tam tiek izteiktas caur kodu."

Tas paceļ uzdevumu no "ģenerēt darbu" uz "radīt estētisku žanru plus atbilstošu algoritmu sistēmu". Atgādina modelim, ka iznākumam jābūt sistēmiskam, nevis vienreizējai iedvesmai.

2. tehnika: Divpakāpju struktūra

Abas dizaina prasmes izmanto divpakāpju pieeju:

1. Pirmkārt, izveido Filozofiju (konceptuāls rāmis .md failā)
2. Tad, Izsaki to vizuāli (faktiskā īstenošana)

Tas piespiež abstrakciju pirms ieviešanas. Modelis nevar iekrist vietējos "koda rakstīšanas, vērtību pielāgošanas" optimos. Koncepts nāk pirmais; kods ir tikai izteiksme.

3. tehnika: Poētiskas + Inženiertehniskas veidnes

Prasme algorithmic-art nodrošina struktūru filozofijas rakstīšanai:

Express how this philosophy manifests through:
- Computational processes and mathematical relationships
- Noise functions and randomness patterns
- Particle behaviors and field dynamics
- Temporal evolution and system states
- Parametric variation and emergent complexity

Ievērojiet: katrs punkts ir gan estētiska valoda, GAN tehnisks objekts. "Trokšņa funkcijas" tieši kartējas uz kodu. "Daļiņu uzvedība" ir ieviešama. Tas savieno vīziju un izpildi.

4. tehnika: Koncepta sēkla

Viens izcils ieskats no oficiālajām prasmēm:

"Koncepts ir smalka, nišas atsauce, kas iestrādāta pašā algoritmā — ne vienmēr burtiska, vienmēr izsmalcināta. Domājiet kā džeza mūziķis, kurš citē citu dziesmu caur algoritmisko harmoniju."

Lietotāja tēmām vajadzētu būt iestrādātām parametros, uzvedībā, modeļos — nevis uzrakstītām uz ekrāna. Izrādiet cieņu, bet paslēpiet to dziļi. Tie, kas zina, sajutīs; tie, kas nezina, vienkārši domās, ka tas izskatās labi.

5. tehnika: Veidņu izmantošana ar brīvības zonām

Prasmes skaidri definē, kas ir FIKSĒTS (izkārtojums, zīmols, kontroles) un kas ir MAINĪGS (algoritms, parametri, krāsas). Tas nodrošina:

• Katram iznākumam ir konsekventa UI pieredze
• Modelis precīzi zina, kur tas var/nevar mainīt
• Samazina negaidītus "pārsteigumus" no pārāk radošas interpretācijas

6. tehnika: Amatniecība kā kontrolsaraksts

Prasme canvas-design kodē profesionālos standartus kā pārbaudāmus noteikumus:

• Nekas nekrīt nost no lapas
• Nekas nepārklājas
• Pareizas piemales nav apspriežamas
• Teksts vienmēr ir minimāls un vizuāli pirmais

Tas tulko klusās profesionālās zināšanas eksplicītos uzvedības ierobežojumos. Modelis var pārbaudīt savu darbu pret konkrētiem kritērijiem.

7. tehnika: Atņemšana, nevis pievienošana

Pēdējais noslīpēšanas solis ir ģeniāls:

"Lai noslīpētu darbu, izvairieties no vairāk grafikas pievienošanas; tā vietā noslīpējiet to, kas ir radīts. Ja instinkts ir izsaukt jaunu funkciju vai zīmēt jaunu formu, APSTĀJIETIES."

Tas kodē "pēdējos 10% amatniecības", kas atdala amatieri no profesionāļa. Kad instinkts saka "pievieno vairāk", jautājiet tā vietā: Ko var izdzēst? Ko var izlīdzināt, apvienot, nostiprināt?

Jūsu prasmju bibliotēkas arhitektūras projektēšana

Ar desmitiem prasmju organizācija ir svarīga. Lūk, kā es domāju par prasmju bibliotēkas strukturēšanu, kas mērogojas.

Kāpēc dalīt prasmes?

Cilvēki bieži jautā: "Vai es nevaru vienkārši uzrakstīt vienu lielu prasmi, kas dara visu?"

Nē. Trīs iemesli:

Prasmju tipu modeļi

Es atradu četrus modeļus, kas nosedz vairumu lietošanas gadījumu:

Mana rakstīšanas prasmju sistēma

Kā konkrētu piemēru, lūk, kā es strukturēju prasmes rakstīšanai:

P0 Pamatprasmes (Katrs raksts)

• ai-proofreading: Trīs piegājienu process, lai samazinātu AI noteikšanas rādītājus. Sprūds: "proofread", "too AI"
• image-illustration: Ģenerēt attēlu + augšupielādēt hostingā + atgriezt markdown. Sprūds: "illustrate", pēc korektūras

P1 Regulārās Prasmes (Vairums rakstu)

• topic-generator: Ģenerēt tēmu idejas, balstoties uz tendencēm. Sprūds: "give me topics"
• long-to-x: Pārvērst garu formu Twitter pavedienos. Sprūds: "convert to X content"
• research-collector: Savākt un organizēt izpētes materiālus. Sprūds: "research [topic]"

P2 Neregulārās Prasmes

• headline-generator: Veidot uzmanību piesaistošus virsrakstus. Sprūds: "title ideas"
• seo-optimizer: Optimizēt meklētājprogrammām. Sprūds: "SEO", "optimize for search"

Kļūdu apstrāde Prasmēs

Eksplodējošā prasmju ekosistēma

Kad es pirmo reizi paskatījos uz Skills pagājušajā mēnesī, es atradu nedaudz repozitoriju. Tagad? Ekosistēma ir eksplodējusi. Ir specializēti tirgi, kuratoru katalogi un desmitiem tūkstošu prasmju, ko ieguldījusi kopiena.

Oficiālie sākuma punkti

Anthropic Dokumentācija: https://code.claude.com/docs/en/skills

Skaidri soli pa solim ceļveži prasmju izveidei un lietošanai.

Oficiālais Repozitorijs: https://github.com/anthropics/skills

14 oficiālās prasmes plus piemēri.

Aģenta Prasmju Standarts: https://agentskills.io

Atvērta standarta specifikācija. Ja vēlaties saprast pilnu tehnisko specifikāciju, sāciet šeit.

Kopienas Tirgi

Kuratoru Kolekcijas

smithery.ai/skills — Nav daudz, bet katra ir pārbaudīta uz kvalitāti.

awesome-claude-skills vietnē GitHub — Manuāli kurēts saraksts. Augsta kvalitāte, bieži atjaunināts.

Vairāku Rīku Direktoriji

mcpservers.org/claude-skills — Saliek MCP serverus un Claude Skills kopā. Unikāla perspektīva uz ekosistēmu.

claudemarketplaces.com — Tirgu direktorijs. "Tirgu tirgus."

Uzlaboti modeļi un profesionālas tehnikas

Tiem, kas ir gatavi iet dziļāk, šeit ir modeļi, kurus es atklāju caur plašu izmantošanu.

Dinamiskā konteksta injekcija

Sintakse !`command` izpilda čaulas komandas pirms prasmes saturs sasniedz Claude. Izvade aizstāj vietturi.

---
name: pr-summary
description: Summarize changes in a pull request
context: fork
agent: Explore
---

## Pull request context
- PR diff: !`gh pr diff`
- PR comments: !`gh pr view --comments`
- Changed files: !`gh pr diff --name-only`

## Your task
Summarize this pull request...

Sazarota izpilde (Subagent integrācija)

Pievienojiet context: fork, lai palaistu prasmi izolācijā. Prasmes saturs kļūst par uzvedni, kas palaiž subagentu.

---
name: deep-research
description: Research a topic thoroughly
context: fork
agent: Explore
---

Research $ARGUMENTS thoroughly:

1. Find relevant files using Glob and Grep
2. Read and analyze the code
3. Summarize findings with specific file references

Argumentu aizstāšana

Nododiet dinamiskas vērtības prasmēs, izmantojot $ARGUMENTS vai pozicionālos $0, $1, utt.

---
name: migrate-component
description: Migrate a component from one framework to another
---

Migrate the $0 component from $1 to $2.
Preserve all existing behavior and tests.

Tikai lasīšanas režīms

Izmantojiet allowed-tools, lai ierobežotu to, ko Claude var darīt, kad prasme ir aktīva:

---
name: safe-reader
description: Read files without making changes
allowed-tools: Read, Grep, Glob
---

Explore and understand the codebase without modifying anything.

Vizuālās izvades ģenerēšana

Prasmes var ģenerēt interaktīvus HTML failus, kas atveras jūsu pārlūkprogrammā. Šis modelis darbojas:

• Koda bāzes vizualizācijām
• Atkarību grafikiem
• Testu pārklājuma ziņojumiem
• Datu bāzes shēmas diagrammām
• Jebkādiem sarežģītiem datiem, kas gūst labumu no interaktīvas izpētes

Pievienotais skripts dara smago darbu; Claude orķestrē. Lietotāji saņem bagātīgu vizuālo izvadi bez manuāliem soļiem.

Sesijas žurnalēšana

Izmantojiet ${CLAUDE_SESSION_ID} sesijai specifiskām operācijām:

---
name: session-logger
description: Log activity for this session
---

Log the following to logs/${CLAUDE_SESSION_ID}.log:

$ARGUMENTS

Paplašinātās domāšanas sprūds

Radīšanas stāvoklis

Es vēlos noslēgt ar kaut ko personīgu.

Katru reizi, kad es strādāju pie Skills, es atgriežos 2013. gada vasarā. Es tikko biju pabeidzis vidusskolas iestājeksāmenus un nopircis klēpjdatoru par saviem ietaupījumiem. Es pavadīju visu to vasaru, ķimerējoties ap Skyrim modiem — lejupielādējot tos, kombinējot tos, pielāgojot konfigurācijas failus, vērojot, kā mana spēle pārvēršas par kaut ko pilnīgi manu.

Tas bija tīrs radīšanas prieks. Ne satura patērēšana. Ne barotņu ritināšana. Patiešām kaut ko būvēt, pielāgot, padarīt par manu.

Prasmes atgriež šo sajūtu.

Foršākais mentorēšanas stāvoklis nav tāds, ka jums ir kāds, kurš ir daiļrunīgs un kuru nepārtraukti jāvadā pie rokas. Tas ir iedot viņiem rokasgrāmatu komplektu un skatīties, kā viņi šķirsta, izpilda, pašpārbauda un neatkarīgi atkārto. Jūs sakāt mazāk; viņi piegādā vairāk.

Prasmes ir tieši tas.

Šodien jūs varētu instalēt skill-creator un nostiprināt vienu kopīgu darbību — varbūt tēmu karsto punktu pārbaudi, kļūdu žurnālu pārvēršanu labošanas plānos vai saišu pārvēršanu kopsavilkumos. Tikai vienu.

Kad tas veiksmīgi darbojas, jūs sapratīsiet atkārtotas izmantošanas vērtību.

Rīt jūs gribēsiet citu. Parīt jūs gribēsiet pārvietot visus savus procesus iekšā.

Tajā brīdī jūs ieejat citā stāvoklī.

Brīvība. Radīšanas stāvoklis.

Tie ģeniālie atvērtā koda projekti GitHubā — gadu desmitiem ilga cilvēces gudrība, brīvi dalīta. Pateicoties Skills, pateicoties Aģentiem, ikviens parasts cilvēks tagad var komandēt šo spēku.

Jums nevajag trīs galvas un sešas rokas. Jums nevajag pārdabiskas spējas. Aiz jums stāv uzkrātās cilvēces zināšanas. Kamēr jūs to vēlaties — tas ir jūsu.

Ja jūs salīdzinātu sevi tagad ar sevi pirms trim gadiem, vai vispār būtu salīdzinājums? Skatieties, ko jūs varat darīt šodien. Skatieties, kur ir paplašinājušās jūsu spēju robežas.

Šī ģeniālā, lieliskā ēra, kas var padarīt ikvienu par supercilvēku — vai tas jūs neaizrauj?