#рецепт
Важная для менеджера ИИ концепция - скиллы

Здравствуй, дорогой читатель. Я свернул на кривой путь ИИ и пытаюсь сочетать его с менеджерством, при этом я не хочу пересказывать новости про ИИ и просто писать советы как пишут во многих каналах. Практическое “мясо” куда занятнее

Не знаю слышал ли ты или нет, но сейчас многие внедряют ИИ скиллы. Я не буду рассказывать что это, ты и без меня можешь спросить ИИ или прочитать в материалах ниже

Скилл хорош тем, что что он позволяет упаковать одну активность, одно правило или один кусок процесса в относительно воспроизводимый формат. По сути это очень близко к “Make Policies Explicit” - прозрачным политикам из канбана, думаю многим канбан-практикам стоит обратить на них пристальное внимание

1) Скилл точно вызовется
Определения скиллов всегда в контексте и только от структуры и качества описания зависит гарантия вызова

2) Скиллы интуативно понятны и расширяемы
Когда skill вызван, в контекст попадает не только текст инструкции, но и декларируемые файлы рядом с ним: шаблоны, скрипты, примеры, ресурсы

А значит каждую операцию можно обложить прямо как в BPMN (входами, выходами, артефактами, условиями, ресурсами и тд). В качестве примера я сделал репозиторий https://github.com/letya999/ai-refinery-book-bundler. Он извлекает данные из книги pdf/epub и тп и переводит ее в интертивный саммари в виде оффлайн-сайта. Это искуственный пример, однако демонстрирующий всю мощь скиллов. Внутри есть линтер, библиотека компонентов, свои скрипты, обращения к внешним API и даже тесты!

Те это не еще один markdown с советами, а жирный skill-пакет: agentic pipeline с ролями Ingester → Architect → Designer → Assembler, библиотека компонентов, скрипты на Node.js и Python, аудит/линтинг, тесты и сборка HTML бандла

3) Скиллы универсальны
У скиллов есть формат Open Skills, который понимает подавляющее большинство ИИ систем. Те вы не привязаны к Cursor, ChatGPT и тд с чутками другими форматами и не надо городить сложные agent.md

Думаю для тебя читатель самый наглядный пример - код ревью. Все равно уже почти все грешат скрытым ИИ-кодингом. Значит разумнее не делать вид, что этого нет, а ввести взрослую политику: разрешить агенту читать GitLab по токену и завернуть ревью в skill. Что проверять, что считать критичным, как смотреть diff, как ходить в связанные файлы, как возвращать саммари и замечания, проверять на соотвествие стилю и тд. Тогда это уже не серый костыль, а прозрачный гейт

4) Скиллы открыли дорогу к ИИ сетапу на много человек
На мой взгляд, это один из самых адекватных способов тащить ИИ в управление: не “давайте все общаться с чатиком как придется”, а “давайте закрепим лучшие практики в общем рабочем слое”

И скиллы отлично ложаться на типичные практики. Заводиться внутренний реестр (например https://github.com/vakovalskii/neuraldeep), собираются проекты скиллов по специализациям/командам, их можно и нужно вести в формате проектов и общих баз. Посадить тимлида чтобы он тюнил на команду промты или архитектор задавал общий стандарт проектирования на всех? Сюда!

На пост меня вдохнивила книга от моего друга Димы Ильенкова из пмклаба Не усложняй: управление проектами по методу p3.express. Воспроизводимый, внятный, не переусложненный сетап рутин проджекта. Улиточка p3express как раз про это, уверен в ближайшие пару лет соберут набор скиллов и оркестратор по нему

А пока как пример работы скилла держи интерактивную версию первых глав и так ее и прочитал: с визуализацией 33 шагов, фаз, принципов NUP, схемами и интерактивной навигацией по материалу

Если хочешь быстро вкатиться, вот полезные ссылки:
- Курс от Anthropic https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills
- Лучший каталог skills https://skills.sh/
- Стандарт скиллов https://github.com/agentskills/agentskills
- Одна нормальная статья на Хабре https://habr.com/ru/articles/1011524/
-Русский аграгтор навыков https://neuraldeep.ru/ (очень рофлю с этого)

P.S. Те кто в теме не ворчите что скилл не отрабатывает идеально и можно лучше, это же учебный пример, а не публикация в маркетплейс антропиков