Найти

Вы здесь:

Skills.md

Информация о материале
Категория: Разное
Просмотров: 10

 

GigaCode Skills — Навыки ИИ-агента

GigaCode skills («навыки») — это способ расширить возможности ИИ-агента: по сути, это оформленные наборы инструкций, контекста и логики, которые помогают агенту решать конкретные задачи. Я бы сравнила их с готовыми «рецептами» или шаблонами workflow — один раз настроили навык, а потом используете многократно.

навык1/
    SKILL.md
    scripts/ — исполняемый код (Python, Bash и т.п.);
    references/ — документация;
    assets/ — шаблоны, иконки, шрифты и другие ресурсы.
навык2/
    SKILL.md

Как это устроено

Каждый навык — это папка. В ней обязательно лежит файл SKILL.md. Внутри этого файла есть YAML-блок (frontmatter) с метаданными (имя, описание, приоритет) и основной текст с пошаговыми инструкциями в Markdown. Дополнительно могут быть подпапки:

  • scripts/ — исполняемый код (Python, Bash и т.п.);
  • references/ — документация;
  • assets/ — шаблоны, иконки, шрифты и другие ресурсы.

Зачем это нужно

Навыки особенно полезны, когда:

  • задача повторяется регулярно;
  • есть чёткий, стандартизированный workflow;
  • важно соблюдать определённый формат результата;
  • нужно стандартизировать работу в команде.

Плюсы

  • повторяемость: один раз настроили — и используете сколько угодно раз;
  • консистентность: результаты становятся одинаково качественными;
  • экономия времени: не нужно каждый раз заново писать инструкции;
  • масштабируемость: навыки можно передавать коллегам.

Как это работает

Есть два способа вызова:

  • Model-invoked — модель сама решает, когда активировать навык, опираясь на запрос пользователя и описание в SKILL.md.
  • User-invoked — вы вызываете навык явно через команду /skills <название-навыка>. При этом автодополнение в интерфейсе покажет доступные навыки и их описания.

Где хранятся навыки

  • Личные (personal skills) — лежат в ~/.gigacode/skills/. Подходят для персональных workflow, productivity-хелперов.
  • Проектные (project skills) — хранятся внутри репозитория проекта (в папке .gigacode/skills/). Их удобно использовать для командных соглашений, проектно-специфичной экспертизы или общих утилит. Project skills можно коммитить в git — тогда они станут доступны всей команде.

Пример

Допустим, вы работаете над Java-проектом и хотите, чтобы GigaCode стабильно следовал стандартам Clean Architecture: для каждого эндпоинта предлагал создавать DTO, добавлять валидацию, генерировать юнит-тесты и использовать централизованную обработку ошибок. Вы можете оформить это в навык (например, «Spring Boot Standarts»), чтобы в будущем просто вызывать его при необходимости.

Несколько советов по созданию

  • Перед написанием продумайте 2–3 конкретных сценария использования.
  • В SKILL.md используйте постепенное раскрытие информации: сначала YAML-блок для быстрого распознавания агентом, затем основной текст с инструкциями, а при необходимости — дополнительные файлы для детальной справки.
  • Следите за правильностью имени папки и файла (kebab-case, без пробелов) — именно по frontmatter агент понимает, нужно ли подключать навык в конкретном запросе.
  • Навык работает хорошо, если он срабатывает в большинстве релевантных запросов, сокращает число вызовов инструментов и расход токенов, не требует от пользователя подсказок и даёт стабильные результаты.

Пример:

Меню

Теги

Вход