Когда я ковырялся со скиллами для dotnet-агентов, то предположил, что нужно писать свой роутер — «если задача про бенчмарки, вызови microbenchmarking, если про дебаг — вызови clr-debugging»?
Но в комментариях появился аргумент: так оно же уже само все встроено.
Я если честно не знаю, но решил полезть в единственный более менее адекватный опенсорсный агент opencode. Просто хотелось хотя бы у кого-то лично в коде а не на основе предположений посмотреть, как оно там работаетъ.
🤩 Короткий ответ: ТАДАМ! Роутер писать не нужно. LLM сам выбирает скилл.
Но есть множественные нюансы, Петька
Как это работает внутри:
1️⃣ Каждый скилл — это SKILL.md файл с метаданными, в которых есть name и description.
2️⃣ При старте сессии агент сканирует все директории со скиллами (паттерны вроде skills/**/SKILL.md — skill.ts:48-53), обходит внешние директории, конфиг-пути и даже URL-источники (skill.ts:55-179).
3️⃣ Собранные описания форматируются функцией Skill.fmt() (skill.ts:199-217) и вставляются в системный промпт через SystemPrompt.skills() (system.ts:59-71).
🗑 Буквально вот такой там промпт:
Skills provide specialized instructions and workflows for specif
Use the skill tool to load a skill when a task matches its description.
Available skills:
- microbenchmarking: Writing correct BDN benchmarks...
- csharp-scripts: Running one-file C# programs...
- clr-debugging: Analyzing CLR crash dumps...
4️⃣ Дальше у агента есть инструмент skill (tool/skill.ts:9-105) — обычный tool, как bash или read. Когда LLM видит задачу и решает, что один из скиллов подходит — он сам вызывает skill(name="microbenchmarking"). Инструмент подгружает содержимое SKILL.md и возвращает его как контекст.
То есть роутинг — это просто tool use. LLM читает описания скиллов в системном промпте и сам решает, какой вызвать. Точно так же, как он решает вызвать bash или grep — на основе описания.
Теперь про «а если скиллов 10, не запутается ли?». Тут есть два момента.
1️⃣ В системный промпт попадают только описания, не содержимое. Каждый скилл — это одна строчка: имя + description. 10 скиллов = 10 строк. Это не забивает контекстное окно. Содержимое скилла (инструкции, примеры, референсы) подгружается только когда LLM явно вызвал skill tool. Это ленивая загрузка — сначала агент видит меню, потом заказывает конкретное блюдо.
2️⃣ Качество роутинга зависит от качества description. Если у тебя два скилла с описаниями «helps with .NET» и «helps with C#» — агент будет путаться. Если описания конкретные — «Writing correct BenchmarkDotNet micro-benchmarks with proper allocation tracking» — модель попадает точно. Это та же история что и с описаниями kernel functions в Semantic Kernel: чем точнее Description, тем лучше LLM выбирает инструмент.
Есть ещё один слой — AGENTS.md (аналог CLAUDE.md). Туда можно написать правила, которые помогают в неочевидных случаях. Я у себя именно так делаю — в AGENTS.md описываю доп инфу которая поможет точнее понять, какой скилл вызывать если я употреблю неформальное слово типа “ЗАЕБАЛ ПОПРАВЬ УЖЕ КАК НАДО”. Не потому что модель не справляется, просто порой триггеры слегка неочевидные.
🅰️ Итого:
😏 Скиллы сканируются при старте, описания попадают в системный промпт
😏 LLM сам решает какой скилл вызвать через обычный tool use
😏 Содержимое подгружается лениво, только при вызове
😏 Роутер писать не нужно — модель справляется если описания нормальные
😏 Для сложных случаев можно подсказать в AGENTS.md / CLAUDE.md
В любом случае остается проблема замусоривания. Если вы накидали 100500 скиллов с похожими описаниями, но немного разными значениями, а потом благополучно забыли, что и зачем вы сами там понатыкали. Но это уже кожаномешковая проблема скорее.
А хотя… Может написать скилл, который будет периодически форсить юзера пересматривать список скиллов? 🤔