So nutzen Sie Agent Skills

Agent Skills sind eine der effektivsten Möglichkeiten, LLMs einzusetzen. Sie liefern den passenden Kontext für die jeweilige Aufgabe – und das wiederholbar.

Und das Beste daran?

Unternehmen erstellen diese Skills für Sie. Sie müssen sie nur noch in Ihre Workflows integrieren. In dieser Anleitung zeige ich Ihnen, wie Sie diese Skills für die Entwicklung von Features nutzendie tatsächlich funktionieren.

Was sind Skills?

Ein „Skill“ ist ein Ordner mit Markdown-Dateien, die beschreiben, wie eine bestimmte Aufgabe erledigt wird. Die Hauptdatei des Skills mussSKILL.mdheißen. Der Inhalt dieser Datei ist frei wählbar, solange das Frontmatter ein Name- und ein Beschreibungsfeld enthält. (Weitereoptionale Frontmatter-Felder finden Sie hier.)

Es wird empfohlen, dass diese HauptdateiSKILL.mdweniger als 500 Zeilen umfasst.

In diesem Ordner können Sie weitere Informationen ablegen, auf die dieSKILL.mdDatei verweisen kann, die aber nur bei Bedarf in den Kontext geladen werden. Diese Informationen sollten in folgenden Unterordnern gespeichert werden:

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

Was macht Skills besonders?

Eines der größten Probleme beim Einsatz von KI istContext Bloat.Context Bloat bedeutet, dass der KI so viel Kontext (also Informationen) bereitgestellt wird, dass sie Schwierigkeiten hat, die Aufgabe zu lösen.

Stellen Sie sich vor, Sie geben einem Junior-Entwickler genau die Dokumentation für ein bestimmtes Feature – und nichts Überflüssiges. Nach dem Lesen hätte er eine hohe Erfolgsquote bei der Umsetzung.

Nun stellen Sie sich vor, der Junior-Entwickler müsste die GESAMTE Dokumentation lesen und danach ein bestimmtes Feature aus einem kleinen Teil davon umsetzen. Die Erfolgsquote wäre deutlich geringer.

LLMs verhalten sich genauso.

Frühere Ansätze wie MCP haben versucht, dieses Problem zu lösen, indem große Mengen strukturierter Kontext in das Modell geladen wurden. Das war besser als gar kein Kontext, aber die Aufgaben wurden trotzdem nicht immer zuverlässig gelöst.

Skills funktionieren anders.

Standardmäßig werden nur Name und Beschreibung aus dem Frontmatter in das Kontextfenster geladen. Das benötigt kaum Kontext, gibt dem LLM aber einen Überblick über die verfügbaren Skills. Wenn ein Skill als nützlich erkannt wird, wird dieSKILL.mdin das Kontextfenster geladen. Erst wenn es nötig ist, werden weitere Dateien aus den Ordnern scripts/, references/ und assets/ hinzugezogen.

Wie nutzen Sie diese Skills?

skills.sh

Je nach LLM-Interface können Skills heruntergeladen und an den für die jeweilige Anwendung passenden Orten gespeichert werden. Zum Beispiel:

Skills sind einfach Ordner mit Dateien. Sie können sie also einfach in diese Verzeichnisse kopieren – und alles funktioniert.

Die andere Möglichkeit istskills.sh.

Das ist ein von Vercel entwickeltes Agent Skills Directory, mit dem Sie Skills nach ihrer Nutzungshäufigkeit entdecken können. Außerdem gibt es ein CLI-Tool, mit dem Sie Skills zu Ihren Projekten oder global hinzufügen können.

Führen Sie dazu folgenden Befehl aus:npx skills add <owner/repo>, und Sie werden durch den gesamten Prozess geführt. Der Befehl ist im Grunde ein automatisiertes Kopieren, aber schneller.

Skills verwenden

Sobald Sie die Skills installiert haben (entweder mitskills.shoder per Copy-Paste), ist die Nutzung sehr einfach. Ihr Editor sollteautomatischden Skill verwenden, wenn er hilfreich ist. Sobald der Skill am richtigen Ort liegt, müssen Sie sich theoretisch nicht mehr darum kümmern.

ABER,zum jetzigen Zeitpunkt werden Skills nicht immer automatisch genutzt. Wenn Sie wissen, dass ein Skill verwendet werden sollte, teilen Sie das dem LLM mit.

Beispiel: Ich habe die Speech-to-Text-Skills von ElevenLabs installiert. Wenn ich möchte, dass Claude sie nutzt, kann ich folgenden Prompt senden:

Nutze den Speech to Text Skill, um ein einfaches Beispiel in diesem Projekt umzusetzen. Verwenden Sie diese Audiodatei:https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3.

Das Ergebnis war die folgende App – im ersten Versuch.

Natürlich muss das UI noch verbessert werden, aber die ElevenLabs-Logik funktioniert und ist korrekt. Und das mit nur einem Satz.

Ich empfehle, Agent Skills in Ihren Projekten zu nutzen. Sie geben Ihrem LLM den passenden Kontext für eine Aufgabe – kuratiert von den Entwicklern der Tools.

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

npx skills add elevenlabs/skills