Spakovane veštine (uputstva i skripte) koje AI agent učitava po potrebi da bi stekao novu sposobnost.
Skills (veštine) su način da se AI agentu doda nova sposobnost u vidu spakovanog skupa uputstava, a po potrebi i skripti i resursa. Agent ih sam otkriva i učitava tek kada zatrebaju, pa ostaje lak i fokusiran.
Kako radi u praksi
Veština je najčešće folder sa Markdown datotekom koja na vrhu ima ime i kratak opis kada se koristi, a ispod puno uputstvo. Agent u kontekstu stalno drži samo taj kratak opis. Kada zadatak odgovara opisu, učita celo uputstvo i tek tada dobija detalje, primere i pomoćne skripte.
Primer iz svakodnevnog rada: veština „mesečni izveštaj" sadrži pravila kako izveštaj izgleda, koje kolone ulaze u tabelu, koji ton se koristi i skriptu koja podatke izvlači iz baze. Agent tokom ostalih razgovora tu veštinu ne vidi, ali kada mu kažete „napravi izveštaj za jul", učita je i posao odradi na isti način kao prošli put. Pošto je veština običan folder, čuva se uz projekat, menja se kao kod i deli se sa timom.
Zašto je bitno i gde se sreće
Koncept je popularizovala Anthropic kroz Agent Skills za Claude, a ideja se brzo proširila jer rešava stvaran problem: sva uputstva ne mogu stalno da stoje u kontekstu, a bez njih agent svaki put improvizuje. Veštine su najkorisnije za poslove koji se ponavljaju po pravilima kuće, od objavljivanja sadržaja i pripreme izveštaja do postupka puštanja verzije u produkciju.
Prednost u odnosu na fino podešavanje je što se model ne dira. Nova sposobnost se dodaje pisanjem uputstva, ispravlja se izmenom teksta i uklanja brisanjem foldera.
Zbog toga veštine dobro rešavaju i pitanje predaje posla. Znanje koje inače živi u glavi jednog čoveka, na primer redosled koraka pri zatvaranju meseca ili pravila za objavu teksta, zapisano je na jednom mestu i podjednako ga koriste i agent i novi član tima.
Česta zabluda
Prva zabluda je da su veštine isto što i alati. Alat je funkcija koju model može da pozove, veština je znanje o tome kako se posao radi, i najčešće sadrži uputstvo za korišćenje postojećih alata i MCP konektora.
Druga zabluda je da model kroz veštine uči trajno. Veština se učitava u kontekst za taj zadatak i nestaje kada sesija prođe, model ostaje isti. Treća greška je pisanje ogromnih veština „za svaki slučaj": ako je opis nejasan ili preklopljen sa drugim veštinama, agent učita pogrešnu ili nijednu, pa uske i jasno imenovane veštine u praksi rade najbolje.