So nutzen Sie Agent Skills

Agent Skills sind eine der effektivsten Möglichkeiten, LLMs zu nutzen. Sie liefern den passenden Kontext für Aufgaben, die Sie wiederholt erledigen möchten. 

Und das Beste daran? 

Unternehmen erstellen diese Skills für Sie. Sie müssen sie nur noch in Ihren Workflows einsetzen. In diesem Leitfaden zeige ich Ihnen, wie Sie diese Skills nutzen, um Funktionen zu entwickeln, die tatsächlich funktionieren.

Was sind Skills?

Ein „Skill“ ist ein Ordner mit Markdown-Dateien, die erklären, wie eine bestimmte Aufgabe erledigt wird. Die zentrale Skill-Datei muss SKILL.md heißen. Ihr Inhalt kann beliebig sein, solange der Frontmatter-Block ein Feld für Name und Beschreibung enthält. (Weitere optionale Frontmatter-Felder finden Sie hier.)

Dieser Ordner kann weitere Informationen enthalten, auf die die SKILL.md-Datei verweisen kann. Sie werden jedoch nur bei Bedarf in den Kontext geladen. Speichern Sie diese Informationen in den folgenden Ordnern:

1. scripts/ – Ausführbarer Code, den Agents ausführen können.
2. references/ – Weitere Markdown-Dateien, die bei Bedarf als zusätzliche Dokumentation dienen können.
3. assets/ – Statische Ressourcen, die der Agent verwenden kann.

Was macht Skills besonders?

Eines der größten Probleme bei der Nutzung von KI ist Kontextüberladung. Von Kontextüberladung spricht man, wenn Sie der KI so viel Kontext – also Informationen – geben, dass sie die Aufgabe kaum noch bewältigen kann.

Stellen Sie sich vor, Sie geben einem Junior-Entwickler die genaue Dokumentation für eine bestimmte Funktion – und nichts Irrelevantes. Nach dem Lesen dieser Dokumentation würde die Implementierung mit hoher Wahrscheinlichkeit gelingen.

Stellen Sie sich nun vor, Sie bitten den Junior-Entwickler, die GESAMTE Dokumentation zu lesen und danach eine bestimmte Funktion aus einem kleinen Teil der Dokumentation zu implementieren. Die Erfolgsquote wäre deutlich niedriger.

LLMs funktionieren genauso. 

Frühere Ansätze wie MCP versuchten, dieses Problem zu lösen, indem sie große Mengen strukturierten Kontexts in das Modell luden. Das funktionierte besser als gar kein Kontext, konnte Aufgaben aber weiterhin nicht zuverlässig erledigen.

Skills sind anders.

Standardmäßig werden nur Name und Beschreibung aus dem Frontmatter in das Kontextfenster geladen. Das benötigt sehr wenig Kontext, informiert das LLM aber darüber, welche Skills verfügbar sind. Wird ein Skill als nützlich eingestuft, wird die SKILL.md in das Kontextfenster geladen. Erst wenn nötig, werden die weiteren Dateien aus den Ordnern scripts/, references/ und assets/ in den Kontext geladen.

Wie nutzen Sie diese Skills also?

skills.sh

Je nach verwendeter LLM-Oberfläche können Sie sie herunterladen und am passenden Speicherort für die jeweilige Anwendung ablegen. Zum Beispiel:

Skills sind nur Ordner mit Dateien. Sie können sie also in diese Verzeichnisse kopieren und einfügen, dann funktioniert alles.

Die andere Möglichkeit ist skills.sh. 

Dabei handelt es sich um ein von Vercel entwickeltes Verzeichnis für Agent Skills. Es ermöglicht Ihnen, Skills danach zu entdecken, wie häufig sie verwendet werden. Mit dem ebenfalls entwickelten CLI-Tool können Sie diese Skills zu Ihren Projekten oder Ihrem globalen Benutzerprofil hinzufügen.

Führen Sie dazu den Befehl npx skills add <owner/repo> aus. Er führt Sie durch den gesamten Prozess. Der Befehl ist im Grunde nur Kopieren und Einfügen, aber schneller.

Skills verwenden

Sobald Sie sie installiert haben – über skills.sh oder durch Kopieren und Einfügen –, ist die Nutzung sehr einfach. Der verwendete Editor sollte den Skill automatisch einsetzen, wenn er ihn für hilfreich hält. Theoretisch müssen Sie nicht mehr daran denken, sobald Sie den Skill am richtigen Speicherort abgelegt haben. 

ABER zum Zeitpunkt der Veröffentlichung nutzt er Skills nicht immer im richtigen Moment. Wenn Sie also wissen, dass ein Skill zu einem bestimmten Zeitpunkt eingesetzt werden sollte, sagen Sie es dem LLM. 

Ich habe beispielsweise die Speech-to-Text-Skills von ElevenLabs installiert. Wenn Claude sie verwenden soll, kann ich folgenden Prompt senden:

Damit konnte die folgende App mit einem einzigen Prompt erstellt werden.

Natürlich muss diese UI noch deutlich verbessert werden, aber die zentrale ElevenLabs-Logik ist solide und funktioniert. Alles mit einem einzigen Satz. 

Ich empfehle Ihnen ausdrücklich, Agent Skills in Ihren Projekten zu nutzen. Sie geben Ihrem LLM den passenden Kontext für eine bestimmte Aufgabe – kuratiert von den Menschen, die die Tools entwickelt haben.

Wenn Sie ElevenLabs in Ihren Projekten nutzen, installieren Sie unsere Skills mit:

npx skills add elevenlabs/skills