Cómo usar Agent Skills

Las Agent Skills son una de las formas más eficaces de usar LLM. Proporcionan el contexto adecuado para la tarea que quieres realizar de forma repetible. 

¿Y lo mejor? 

Las empresas están creando estas skills para ti, así que solo tienes que usarlas en tus workflows. En esta guía te mostraré cómo aprovechar estas skills para desarrollar funcionalidades que realmente funcionen.

¿Qué son las Skills?

Una «Skill» es una carpeta con archivos Markdown sobre cómo realizar una tarea específica. El archivo principal de la skill debe llamarse SKILL.md, y el contenido de este archivo puede ser el que quieras, siempre que el frontmatter incluya los campos de nombre y descripción. (Hay otros campos opcionales de frontmatter que puedes consultar aquí.)

Dentro de esta carpeta puedes incluir otra información, a la que puede hacer referencia el archivo SKILL.md, pero que solo se cargará en el contexto cuando corresponda. Esta información debe guardarse en las siguientes carpetas:

1. scripts/ - Código ejecutable que los agentes pueden ejecutar.
2. references/ - Más archivos Markdown que pueden usarse como documentación adicional cuando se necesiten.
3. assets/ - Recursos estáticos que puede usar el agente.

¿Qué hace especiales a las Skills?

Uno de los mayores problemas al usar IA es la sobrecarga de contexto. La sobrecarga de contexto ocurre cuando proporcionas a la IA tanto contexto (es decir, información) que le cuesta realizar la tarea.

Imagina que das a un desarrollador júnior la documentación exacta de una funcionalidad específica y nada irrelevante. Después de leerla, tendría una alta probabilidad de éxito al intentar implementarla.

Ahora imagina que pides a ese desarrollador júnior que lea TODA la documentación y que, después, implemente una funcionalidad específica de una pequeña parte de ella. La probabilidad de éxito sería mucho menor.

Los LLM se comportan igual. 

Los enfoques anteriores, como MCP, intentaban resolverlo cargando grandes cantidades de contexto estructurado en el modelo. Funcionaba mejor que no tener contexto alguno, pero seguía teniendo dificultades para realizar tareas de forma consistente.

Las Skills son diferentes.

De forma predeterminada, solo se cargan el nombre y la descripción del frontmatter en la ventana de contexto. Esto ocupa muy poco contexto, pero proporciona al LLM información sobre los tipos de skills disponibles. Cuando se determina que una Skill es útil, el archivo SKILL.md se carga en la ventana de contexto. Después, solo cuando es necesario, se cargan en el contexto los demás archivos de las carpetas scripts/, references/ y assets/.

Entonces, ¿cómo se usan estas Skills?

skills.sh

Según la interfaz de LLM que uses, puedes descargarlas y almacenarlas en las ubicaciones adecuadas para esa aplicación. Por ejemplo:

De nuevo, las Skills son simplemente carpetas con archivos, así que puedes copiarlas y pegarlas en estos directorios y todo funcionará.

La otra opción es usar skills.sh. 

Es un directorio de Agent Skills creado por Vercel que te permite descubrir Skills según la frecuencia con la que se usan. También puedes usar una herramienta CLI que han desarrollado para añadir estas skills a tus proyectos o a tu usuario global.

Para ello, ejecuta el comando npx skills add <owner/repo>, que te guía durante todo el proceso. El comando no es más que un copiar y pegar, pero es más rápido.

Uso de Skills

Una vez instaladas (con skills.sh o copiándolas y pegándolas), usarlas es muy sencillo. El editor que estés utilizando debería automáticamente usar la skill siempre que considere que será útil. En teoría, una vez que cargas la skill en la ubicación correcta, ya no tienes que pensar en ello. 

PERO en el momento de escribir esto, no siempre usa las Skills en los momentos adecuados. Así que, si sabes que debería usar una skill en un momento concreto, díselo al LLM. 

Por ejemplo, he instalado las skills de Voz a Texto de ElevenLabs. Si quiero que Claude las use, puedo enviarle el siguiente prompt:

Pudo crear la app de abajo de una sola vez.

Por supuesto, esta interfaz necesita muchas mejoras, pero la lógica principal de ElevenLabs es sólida y funciona. Todo con una sola frase. 

Te recomiendo encarecidamente usar Agent Skills en tus proyectos. Proporcionan a tu LLM el contexto adecuado para una tarea específica, seleccionado por quienes crearon originalmente las herramientas.

Y si usas ElevenLabs en tus proyectos, instala nuestras skills con:

npx skills add elevenlabs/skills