Как создать переиспользуемые Skills для ИИ-ассистентов

Что такое Skills и зачем они нужны

В диалогах с генеративными моделями разработчики часто повторяют одни и те же инструкции: «Пиши на TypeScript», «Не используй сторонние библиотеки», «Обязательно добавляй тесты». Такое дублирование нарушает принцип DRY (Don’t Repeat Yourself) и усложняет поддержку запросов. Skills – это наборы предопределённых «навыков», которые инкапсулируют типовые требования и могут быть вызваны ИИ‑ассистентом как готовый модуль. Они хранятся в виде файлов в репозитории проекта и становятся частью инфраструктуры разработки, позволяя агенту выполнять задачи последовательно и предсказуемо.

Как работают Skills в репозитории

Каждый Skill представляет собой небольшую программу или шаблон, описывающий:

Контекст – набор переменных, файлов и зависимостей, которые нужны для выполнения навыка.
Триггер – условие, при котором Skill активируется (например, запрос пользователя, содержащий ключевые слова «написать тест»).
Логику – последовательность действий, которые ИИ‑ассистент должен выполнить: генерация кода, проверка стиля, запуск линтера, создание тестов и т.д.
Выходные данные – результат выполнения (файл, патч, сообщение), который возвращается пользователю или автоматически коммитится.

Файлы Skills обычно находятся в директории .skills/ или ai/skills/ и пишутся в формате YAML, JSON или как скрипты на JavaScript/TypeScript. При запуске ИИ‑ассистент читает все доступные навыки, подбирает подходящий по триггеру и исполняет описанную логику, используя доступ к файловой системе проекта и к внешним сервисам (CI, тест‑раннеры и пр.).

Преимущества использования Skills

Преимущество	Описание
Повторное использование	Один навык может применяться во всех проектах, где соблюдаются одинаковые стандарты кода.
Снижение количества токенов	Вместо длинных инструкций в запросе передаётся лишь название навыка, что экономит контекст и ускоряет генерацию.
Контроль качества	Навык может включать проверку линтером, запуск тестов и автоматический ревью, гарантируя соответствие корпоративным правилам.
Прозрачность	Все правила находятся в репозитории, их можно версионировать, просматривать в PR и изменять совместно с кодом.
Универсальность	Навыки могут работать как в локальном окружении, так и в облачных CI/CD‑системах, обеспечивая одинаковый результат.

Примеры реализации: Cursor и Claude Code

Cursor

Cursor внедряет Skills через файл cursor.yaml. В нём описаны «команды», которые пользователь может вызвать в чате: generate-ts, add-tests, refactor. Каждая команда содержит список шагов:

generate-ts:
  trigger: "пиш* на typescript"
  steps:
    - run: "npm init -y"
    - generate: "src/{{name}}.ts"
    - lint: "eslint --fix src/{{name}}.ts"

Cursor автоматически подставляет переменные ({{name}}) из контекста диалога, генерирует файл, запускает линтер и сразу предлагает добавить изменения в Git.

Claude Code

Claude Code использует концепцию «Skill‑bundles», где каждый набор навыков хранится в отдельном пакете NPM. Пример @claude/code-tests включает правила для создания юнит‑тестов в Jest:

{
  "name": "@claude/code-tests",
  "skills": {
    "add-jest-tests": {
      "trigger": ["тест", "jest"],
      "script": "node ./scripts/add-tests.js"
    }
  }
}

Скрипт add-tests.js анализирует исходный файл, генерирует тесты, добавляет их в папку __tests__ и запускает npm test. Пользователь просто пишет «Добавь тесты к функции X», и Claude Code выбирает соответствующий навык из пакета.

Лучшие практики создания Skills

Модульность – каждый навык должен решать одну задачу (генерация кода, проверка, тестирование). Сложные сценарии собираются из нескольких простых навыков.
Явные переменные – используйте шаблоны ({{variable}}) вместо жёстко закодированных значений, чтобы навык был гибким.
Тестируемость – пишите автоматические тесты для самого навыка, проверяя корректность входных и выходных данных.
Версионирование – храните навыки в Git, указывайте семантическую версию в package.json или в метаданных YAML.
Документирование – описывайте триггеры, параметры и ожидаемый результат в README внутри директории навыков.
Безопасность – ограничьте доступ навыков к системе, задав whitelist файлов и команд, чтобы избежать произвольного исполнения кода.

Интеграция Skills в рабочий процесс

Инициализация – в начале проекта создайте каталог .skills/ и добавьте базовые навыки (генерация проекта, настройка CI, добавление тестов).
CI/CD – настройте пайплайн, который проверяет корректность всех навыков (lint, schema validation) перед мержем.
Обучение команды – проведите короткий воркшоп, где покажете, как вызывать навыки через чат‑бота и как редактировать их в репозитории.
Обратная связь – собирайте метрики использования навыков (частота вызовов, количество откатов) и улучшайте их на основе реальных потребностей.
Расширение – по мере роста проекта добавляйте новые навыки, например, автоматическое обновление зависимостей, миграцию базы данных или генерацию API‑документации.

Применяя Skills, команды разработки получают инструмент, который превращает повторяющиеся запросы к ИИ в стандартизированные, контролируемые и легко поддерживаемые процессы. Это не только повышает продуктивность, но и способствует более строгому соблюдению код‑стайла и требований к качеству, делая взаимодействие с генеративными моделями частью CI/CD‑экосистемы.

Skills для ИИ‑ассистентов: как превратить повторяющиеся запросы в переиспользуемый код