Вводная статья о Skill: от промптов к многоразовым AI-воркфлоу

В прошлом многие пользователи AI работали так: снова и снова копировали одни и те же подсказки: просили писать статьи в фиксированном формате, приводить данные в порядок, генерировать отчёты, проверять код, выводить MDX, делать PPT, переписывать резюме. Это, конечно, работает, но у такого подхода есть очевидные проблемы: каждый раз нужно заново объяснять правила, модель может забывать формат, а сложные процессы сложно стабильно воспроизводить.

Появление Skill решает эту проблему.

Проще говоря, Skill можно понимать как «инструкцию многоразового AI-воркфлоу». Он упаковывает вместе метод выполнения определённого типа задач, требования к формату, примеры, скрипты, шаблоны и файлы ресурсов, чтобы AI автоматически использовал его при подходящих задачах и, следовательно, более стабильно выполнял повторяющиеся задачи.

По определению OpenAI, ChatGPT Skills — это повторно используемые и разделяемые воркфлоу, которые подсказывают ChatGPT, как лучше и последовательнее выполнять конкретные задачи; Skill может включать в себя описания, примеры и даже код.

По определению Anthropic Skills в Claude очень близки: Skill обычно представляет собой папку с описанием, скриптами и ресурсами, которую Claude может динамически загружать в подходящих задачах для улучшения результата в конкретных сценариях.

С этой точки зрения, Skill — это не просто «продвинутая подсказка», а комбинирование подсказок, шаблонов, процессов и инструментальных ресурсов, превращённое в повторно вызываемую способность.

1. Что такое Skill?

Skill можно представить как комбинацию из трёх уровней:

1. Инструкция: говорит AI, когда использовать этот Skill и какие правила соблюдать при его применении. 2. Шаблоны и примеры: задают фиксированный формат вывода, эталоны и требования к стилю. 3. Скрипты и ресурсы: в более продвинутых сценариях можно добавить Python-скрипты, конфигурационные файлы, бренд-материалы, инструменты обработки данных и т.д.

Если задача простая, Skill может состоять только из одного файла SKILL.md. Если задача сложная, Skill может быть полноценной папкой со структурой:

• my-skill/
• SKILL.md
• scripts/process_data.py
• templates/report_template.md
• references/style_guide.md

Ключевым элементом в этом случае остаётся SKILL.md. Обычно он описывает:

• для чего предназначен этот Skill;
• когда его нужно запускать;
• шаги выполнения задачи;
• формат вывода;
• важные замечания;
• какие скрипты можно вызвать или какие файлы использовать.

В документации OpenAI API также Skill описывается как файловый пакет с манифестом SKILL.md, который используется для закрепления процессов и стандартов. В документации Codex Agent Skills также подчёркивается, что Skill обычно представляет собой каталог с SKILL.md, а также может содержать скрипты, справочные материалы и ресурсные файлы.

2. В чём разница между Skill и подсказкой (Prompt)?

Многие, впервые увидев Skill, думают: «это же просто усложнённая подсказка». Отчасти это верно, но не полностью.

Подсказка больше похожа на разовую инструкцию, Skill — на долгоживущую повторно используемую процессную активность.

Например, вы каждый раз вводите:

Пожалуйста, преобразуй эту статью в формат MDX, сохрани исходный текст, не сокращай, исправь уровни заголовков, ссылки сделай кликабельными.

Это и есть подсказка.

Если вы регулярно выполняете такую задачу, можете оформить правила в Skill mdx-formatter. Затем достаточно сказать «приведи в MDX», и AI будет запускать фиксированный процесс автоматически по этому Skill.

OpenAI Cookbook удачно позиционирует Skills как «прослойку» между подсказкой и инструментами: подсказка задаёт поведение, инструмент даёт атомарные возможности, а Skill упаковывает повторяемый процесс, инструкции, скрипты и ресурсы.

Поэтому ценность Skill не в том, насколько красиво написано одно предложение, а в том, что он закрепляет опыт выполнения класса задач и даёт AI более стабильный и повторяемый процесс каждый раз.

3. Разница между Skill, Custom GPT, Project и Tool

Чтобы быстрее ориентироваться:

Пример:

• «Помоги улучшить эту статью» — это Prompt.
• Вы создаёте «Skill по редактированию статей для официального аккаунта WeChat» — это Skill.
• Вы создаёте GPT, который специально пишет AI-статьи для вас — это Custom GPT.
• Вы храните все материалы проекта (статьи, изображения, код) в одном пространстве на постоянное сопровождение — это Project.
• Вы просите AI вызвать Python для автоматической обработки таблицы — это Tool.

Skill лучше всего решает задачу: когда один и тот же тип задач повторяется, и вам важно, чтобы результат был стабильно качественным каждый раз.

4. Как обычно выглядит Skill?

Ниже минимальный пример Skill для приведения Markdown-статей в пригодный для публикации формат MDX.

---
name: mdx-article-formatter
description: Приведите Markdown-статьи к чистому MDX для публикации. Используйте этот Skill, когда пользователь просит конвертировать, дорабатывать или готовить статью к публикации в формате MDX.
---

## Форматтер статей MDX

## Когда использовать этот Skill

Используйте этот Skill, когда пользователь хочет конвертировать статью в формат MDX для публикации в блоге или на сайте.

## Рабочий процесс

1. Сохраняйте исходный смысл и не удаляйте важный контент.
2. Исправьте иерархию заголовков, чтобы статья начиналась с одного заголовка `#` и дальше последовательно использовались `##` / `###`.
3. Преобразуйте сырые URL в кликабельные ссылки Markdown.
4. Исправьте формат списков, пробелы, пунктуацию и синтаксис блоков кода.
5. Убедитесь, что итоговая статья является валидным MDX.
6. Если в статье нет структуры, добавьте краткое вступление и заключение.

## Правила вывода

- Не придумывайте неподтверждённые факты.
- Сохраняйте тон ясным, естественным и подходящим для онлайн-публикации.
- Не злоупотребляйте маркированными списками.
- Если есть ссылки, сохраните их и сделайте кликабельными.

Этот пример уже отражает суть Skill:

• name — название Skill;
• description — сообщает модели, когда его нужно вызвать;
• основная часть задаёт конкретный процесс и правила;
• правила вывода гарантируют более стабильный результат.

При практической настройке Skill поле description очень важное. Это не просто краткое описание, а ключевое условие для решения модели «когда именно нужно использовать этот Skill». Чем яснее формулировка, тем меньше случаев ложного срабатывания и пропуска срабатывания.

5. Как сделать полезный Skill?

Лучше не начинать с очень сложной структуры. Практичный путь: начните с тех задач, которые вы повторяете каждый день, и переведите ваши часто копируемые подсказки в фиксированный процесс.

1. Чётко определите сценарий использования

Сначала ответьте на вопрос: какую повторяющуюся задачу должен решать этот Skill?

Например:

• Преобразовывать статьи в MDX;
• Писать тексты для Xiaohongshu, WeChat Official Account или блога в фиксированном стиле;
• Генерировать сопроводительные письма по резюме и JD вакансии;
• Приводить расшифровки записей в структурированные заметки;
• Формировать недельный отчёт по шаблону компании;
• Генерировать аналитические отчёты по таблицам данных;
• Делать PPT по бренд-гайдам;
• Проверять проект по правилам кодстайла.

Лучше, чтобы один Skill решал один чётко очерченный класс задач, а не всё сразу: «написать статью, написать код, сделать PPT, анализировать данные». Чем уже сфера, тем обычно стабильнее качество.

2. Чётко опишите условия запуска

Чем яснее условия запуска, тем легче AI вызвать Skill в правильный момент.

Не стоит писать так:

This skill helps with writing.

Лучше так:

Используйте этот skill, когда пользователь просит улучшить, перестроить или конвертировать статьи в формате китайского блога в MDX для публикации на личном сайте.

То есть, не пишите только «этот Skill полезен», а явно указывайте: какая задача, какой вход, какой выход, в каком контексте.

3. Разбейте процесс на шаги

Хороший Skill — это не одна фраза «помоги сделать хорошо», а чётко разложенный исполняемый рабочий процесс.

Например, для Skill обработки статей можно сделать так:

1. Прочитайте исходный текст и определите тему и структуру. 2. Исправьте иерархию заголовков. 3. Сохраните ключевую суть оригинала. 4. Добавьте необходимые пояснения. 5. Преобразуйте голые ссылки в Markdown-ссылки. 6. Проверьте синтаксис MDX. 7. Выведите итоговую статью.

Такой вариант намного стабильнее, чем просто «улучши статью».

4. Добавьте примеры

В Skill лучше добавить 1–3 примера, чтобы показать AI, как должен выглядеть ввод и вывод.

Пример не обязательно должен быть длинным, но должен передавать стиль. Например:

## Пример

Input:
Пожалуйста, собери приведённые ниже ресурсы по AI в пост:
- https://github.com/datawhalechina/happy-llm
- https://github.com/karpathy/minGPT

Expected output:
- Разбей по модулям: LLM, Agent, инженерная практика;
- Для каждого проекта укажи краткое описание, целевую аудиторию, ссылку на GitHub;
- В конце выдай рекомендованную последовательность изучения.

Чем ближе пример к реальному сценарию использования, тем удобнее Skill.

5. Постоянно итеративно улучшаем

Skill не заканчивается после первого написания. Её нужно поддерживать как код:

• Если триггеры срабатывают неточно — улучшаем description;
• Если форматы вывода часто ошибаются — добавляем правила;
• Если шаги повторяются — выносим их в скрипт;
• Если одни и те же справочные материалы нужны постоянно — кладём их в папку references.

Официальные материалы Anthropic также подчёркивают, что процесс построения Skill обычно включает планирование, тестирование, итерацию, распространение и диагностику неисправностей, а не просто «написать одну подсказку».

6. Где Skill полезен на практике?

Skill особенно подходит для задач с жёстко заданным процессом, высокой повторяемостью и требованием к стабильности.

1. Для создания контента

Например:

• Форматирование статей в MDX;
• Редактирование статей для WeChat/публичного аккаунта;
• Генерация заголовков для Xiaohongshu;
• Оптимизация SEO-заголовков и аннотаций;
• Сбор и структурирование ссылок на источники;
• Единообразный перевод между китайским и английским.

У таких Skill важны тон, структура, формат, стоп-слова и обработка ссылок.

2. Для офисной документации

Например:

• Написание недельных отчётов по шаблону компании;
• Преобразование протокола встречи в список действий;
• Генерация структуры PPT по материалам;
• Формирование отчётов по бренд-стандартам;
• Подготовка презентаций по клиентским данным для продаж.

Для таких задач ключевыми остаются шаблоны, бренд-правила, фиксированные разделы и формат вывода.

3. Для анализа данных

Например:

• Автоматическое чтение CSV и генерация аналитической сводки;
• Расчёт метрик по фиксированной методологии;
• Построение визуализаций;
• Вывод аналитических отчётов;
• Проверка выбросов и пропусков.

Эти Skill хорошо комбинируются с Python-скриптами для стандартизации этапов анализа. API Skills от OpenAI поддерживает загрузку повторно используемых файловых пакетов и использование их в hosted или локальной shell-среде, что удобно для сценариев с выполнением кода.

4. Для разработки

Например:

• Писать код по правилам проекта;
• Автоматически проверять PR;
• Генерировать unit-тесты;
• Рефакторить определённый тип компонентов;
• Диагностировать проблему по логу ошибок.

Claude Code и OpenAI Codex уже предоставляют инженерные сценарии работы со Skill. Для разработчиков Skill можно понимать как способ добавить в coding-агента задачу-специфическую компетенцию: он знает, какие нормы применяются к этому типу проекта, в каком порядке проверять проблему, какие скрипты и документы использовать в первую очередь.

7. Как новичку сделать первый Skill?

Если вы только начинаете, не стоит сразу вникать в сложный API. Начните с самого простого SKILL.md.

Можете использовать такой шаблон:

---
name: your-skill-name
description: Use this skill when the user asks to [конкретная задача] for [конкретный сценарий].
---

## Skill Name

## Purpose

This skill helps with ...

## When to use

Use this skill when ...

## Inputs

The user may provide ...

## Workflow

1. First, ...
2. Then, ...
3. Finally, ...

## Output format

The final output should include ...

## Rules

- Do ...
- Do not ...

Практический совет: не пытайтесь сделать универсальный Skill, сделайте маленький и стабильный.

Например:

• Не делайте «Навык мастера письма»;
• Делайте «Навык конвертации китайских блоге-статей в MDX»;
• Не делайте «Навык анализа данных»;
• Делайте «Навык генерации месячного отчёта по CSV-продажам»;
• Не делайте «Навык помощника по коду»;
• Делайте «Навык проверки PR в проекте Next.js».

Чем конкретнее сфера, тем стабильнее результат.

8. Рекомендуемый путь обучения

Если хотите системно понять Skill, можно идти в таком порядке.

1. Сначала разберитесь, что такое Skill

Сначала изучите вводные материалы OpenAI и Anthropic, чтобы закрепить базовые понятия. Ключевая мысль: Skill — это не разовая подсказка, а повторно используемый и разделяемый воркфлоу, который может включать описания, примеры и код.

Рекомендуем посмотреть:

• OpenAI ChatGPT Skills;
• OpenAI Academy: Using skills;
• Anthropic Skills GitHub.

2. Затем изучите структуру файлов Skill

Далее в первую очередь изучите, как пишется SKILL.md, особенно description, условия запуска, рабочий процесс и правила вывода.

Рекомендуемые источники:

• Anthropic Skill Creator;
• OpenAI Skill Creator;
• OpenAI API Skills Guide.

3. Потом изучите API и сценарии выполнения кода

Если хотите использовать Skill в Agent, автоматизации, анализе данных или выполнении кода, продолжайте с OpenAI API и Cookbook.

Здесь важно понять три вещи:

1. Как создать и загрузить Skill; 2. Как заставить модель выбирать правильный Skill в задаче; 3. Как объединять скрипты, ресурсные файлы и среду выполнения.

Рекомендуем почитать:

• OpenAI API Skills Guide;
• OpenAI Cookbook: Skills in API;
• OpenAI API Reference: Skills;
• OpenAI Blog: Shell + Skills + Compaction.

4. И наконец изучите Claude Code и Codex сценарии

Если вы в первую очередь занимаетесь AI-помощником для программирования, код-агентом и инженерными задачами, смотрите Claude Code и Codex.

Эти материалы больше раскрывают, как Skill применяется в реальной инженерной практике: проектные правила, автоматические проверки, генерация кода, генерация документации, тестирование и деплой-процессы.

Рекомендуемые материалы:

• Claude Code Skills;
• Claude Code Overview;
• Claude Code Common Workflows;
• OpenAI Codex Agent Skills.

9. Подборка полезных GitHub и документаций по Skill

Ниже — материалы, которые, на мой взгляд, стоит сохранить в избранное.

1. OpenAI: Skills in ChatGPT

Подходит для тех, кто хочет понять базовые идеи ChatGPT Skills.

Эта статья хорошо объясняет позиционирование Skill: это не разовая подсказка, а повторно используемый и разделяемый воркфлоу с описаниями, примерами и кодом.

2. OpenAI Academy: Using skills

Подходит для тех, кто хочет простым языком понять сценарии применения Skill.

Материал OpenAI Academy более продуктов- и практико-ориентирован, полезен для некодеров, чтобы понять, зачем нужен Skill и как Skills, GPT и Projects работают вместе.

3. OpenAI API Skills Guide

Подходит для разработчиков и тех, кто изучает Agent-инженирию.

Хорошо подходит для понимания того, как в API загружать, управлять и добавлять повторно используемые Skill, особенно в сценариях анализа данных, выполнения кода и автоматизации.

4. OpenAI Cookbook: Skills in API

Подходит для тех, кто хочет увидеть полноценные примеры кода.

Преимущество Cookbook в том, что он не только про концепции, а показывает, как создавать, загружать и вызывать Skill.

5. OpenAI Codex Agent Skills

Подходит для пользователей Codex или тех, кто интересуется ассистентами для программирования.

Codex Skills больше ориентирован на инженеринговые задачи и может рассматриваться как способ добавить в Codex специфические компетенции под конкретные задачи.

6. Anthropic Skills GitHub

Подходит для тех, кто хочет посмотреть структуру папок Skill и реальные примеры.

Это важный источник для изучения Claude Skills, потому что он показывает, как через описания, скрипты и ресурсные файлы повышается качество модели в целевых задачах.

7. Anthropic Skill Builder Guide

Подходит для тех, кто хочет системно изучить методику разработки Skill.

Эта PDF больше похожа на справочник: основы, проектирование, планирование, тестирование и итерации, распространение, шаблоны и отладка проблем.

8. Claude Code Skills

Подходит для тех, кто использует Claude Code для разработки.

Документ помогает понять, как расширять возможности Claude Code с помощью Skill и как превращать пользовательские процессы в инженерные компетенции.

9. openai/skills

Подходит для тех, кто хочет изучить примеры OpenAI Skills и системную структуру Skill.

Этот репозиторий можно использовать как референс для именования, организации папок и оформления SKILL.md.

10. Simon Willison: OpenAI Skills API Hands-On Demo

Подходит для тех, кто хочет посмотреть практический отчёт разработчика.

Это удобный практический материал для разработчиков, где показано, как собирать, сжимать и загружать Skill, а затем вызывать его через OpenAI API.

10. Готовый пример Skill для китайской технической статьи

Если вы часто пишете технические статьи на китайском, можно начать с такого Skill:

---
name: chinese-tech-blog-writer
description: Use this skill when the user asks to write, polish, restructure, or prepare a Chinese technology blog post for online publishing. This skill is especially useful for AI, programming, GitHub project introductions, tutorials, and tool reviews.
---

## Chinese Tech Blog Writer

## Purpose

Help the user turn rough notes, links, screenshots, or fragmented ideas into a clear Chinese technology article suitable for online publishing.

## Workflow

1. Identify the article topic and target readers.
2. Preserve the user's original meaning and important links.
3. Organize the article with a clear title, introduction, sections, and conclusion.
4. Explain technical terms in plain Chinese.
5. Add concise project introductions when GitHub links are provided.
6. Convert raw URLs into clickable Markdown links.
7. Avoid exaggerated claims and unsupported facts.
8. Make the tone natural, practical, and suitable for public publishing.

## Output format

- Use Markdown or MDX-compatible syntax.
- Use `#` for the main title.
- Use `##` for major sections.
- Use tables only when they improve readability.
- Keep paragraphs readable and not too fragmented.

## Rules

- Do not delete the user's original important content.
- Do not fabricate project features.
- If online sources are used, include reference links.
- If a claim is uncertain, write it cautiously.

Этот Skill подходит для:

• статей-рекомендаций GitHub-проектов;
• туториалов по AI-инструментам;
• маршрутов технического обучения;
• публикаций на личном сайте;
• контента для MDX-блога.

11. Частые ошибки при написании Skill

1. Слишком широкий охват

Часто в начале люди пишут «универсальный Skill писателя», пытаются закрыть всё сразу и в итоге ничего не стабильно.

Лучше разобрать на несколько маленьких Skill:

• mdx-formatter
• github-project-intro-writer
• resume-polisher
• ai-tool-review-writer
• data-report-generator

2. Слишком размытое description

description нельзя делать «помогает писать» или «повышает эффективность». Он должен чётко указывать модели: когда использовать, какой вход обрабатывать, какой выход выдавать.

3. Есть требования, но нет процесса

Плохой Skill пишет только:

请写得专业一点。

Хороший Skill пишет:

Сначала определите целевую аудиторию, затем упорядочите структуру, после этого добавьте пояснения фона и в конце проверьте ссылки и формат.

4. Нет тестирования

После написания Skill лучше протестировать на 3–5 реальных задачах:

• корректно ли срабатывает триггер;
• стабилен ли формат вывода;
• не теряются ли ссылки;
• не удаляет ли контент случайно;
• не выдумывает ли несуществующие факты.

После каждого цикла тестов корректируйте Skill.

12. Моё понимание: Skill как начало превращения AI-воркфлоу в повторно применяемый актив

Раньше мы часто опирались на разовые подсказки. У них проблема в том, что они плохо управляемы, плохо повторяемы и плохо масштабируются на команду. Смысл Skill в том, что ваш опыт, процессы, шаблоны и инструменты закрепляются в виде повторно используемой способности.

Для отдельного человека Skill помогает писать меньше однотипных подсказок. Для команды — унифицировать стандарты вывода. Для разработчика — сделать модуляризованные способности внутри системы Agent. Для создателя контента — зафиксировать собственный стиль письма, структуру статей и правила публикации.

Поэтому Skill — это не просто новая функция, а новый способ работы:

Превратите разовую подсказку в многоразовый воркфлоу.

Превратите личный опыт в AI-способность, которую можно стабильно вызывать.

Если вы часто поручаете AI однотипные задачи, вам уже стоит начать делать свои собственные Skill.

В этой подборке также есть практические примеры, например «Skill пример: добавить рабочий процесс для coding Agent с помощью Superpowers», по которым можно понять, как Skill применяется в реальной инженерной практике.

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между Skill и Prompt (подсказкой)?

Подсказка больше похожа на разовую инструкцию, где нужно каждый раз заново объяснять правила; Skill — на долгоживущую повторно используемую процессную активность, упаковывающую описания, шаблоны, процессы, скрипты и ресурсы. AI автоматически вызывает его при соответствующих задачах, что даёт более стабильное воспроизведение сложных процессов.

В чём разница между Skill и Custom GPT, Project, Tool?

Skill инкапсулирует фиксированный процесс в повторно используемую способность; Custom GPT — это специализированный чат-ассистент; Project даёт долгосрочное пространство и контекст; Tool позволяет AI вызывать внешние способности или выполнять действия. Skill можно понимать как промежуточный слой между промптом и инструментом.

Что обязательно должно быть в Skill?

Ключевым остаётся SKILL.md, в котором описано, что делает Skill, когда он должен запускаться (description критичен), какие шаги выполняются и какие правила вывода. Для сложных задач можно добавить каталоги scripts/, templates/, references/ и т.д.

Как новичку написать первый Skill?

Начинайте с задач, которые повторяются ежедневно, сначала создайте маленький и конкретный SKILL.md (например, «преобразование китайской статьи в MDX», а не «мастер письма»). Чётко опишите условия запуска, входные/выходные данные и шаги, затем протестируйте на 3–5 реальных задачах и итеративно улучшайте.

Источники

• OpenAI Help: Skills in ChatGPT
• OpenAI Academy: Using skills
• OpenAI API Docs: Skills
• OpenAI Cookbook: Skills in API
• OpenAI API Reference: Skills
• OpenAI Blog: Shell + Skills + Compaction
• OpenAI Codex: Agent Skills
• GitHub: openai/skills
• GitHub: openai/openai-cookbook
• GitHub: anthropics/skills
• Anthropic Skill Creator
• Anthropic: The Complete Guide to Building Skills for Claude
• Anthropic Docs: Claude Code Skills
• Anthropic Docs: Claude Code Overview
• Anthropic Docs: Claude Code Common Workflows
• Anthropic Docs: Claude Tool Use Overview
• Simon Willison: OpenAI Skills API Hands-On Demo