एजेंट स्किल्स का इस्तेमाल कैसे करें
- लेखक
- Tadas Petra
- प्रकाशित
- आखिरी बार अपडेट किया गया
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Agent Skills, LLMs का इस्तेमाल करने के सबसे असरदार तरीकों में से एक हैं। ये आपको बार-बार किए जाने वाले कामों के लिए सही संदर्भ देते हैं।
और सबसे अच्छी बात?
कंपनियां ये Skills आपके लिए लिख रही हैं, इसलिए आपको बस इन्हें अपने workflows में इस्तेमाल करना है। इस गाइड में, मैं आपको दिखाऊंगा कि इन Skills का इस्तेमाल करके ऐसे features कैसे लिखें जो सच में काम करते हैं।
Skills क्या हैं?
“Skill” किसी खास काम को करने के तरीके से जुड़ी markdown files वाला एक folder है। मुख्य skill file का नाम SKILL.md होना चाहिए। इस file में कुछ भी हो सकता है, बस frontmatter में name और description field होना चाहिए। (अन्य वैकल्पिक frontmatter fields यहां देख सकते हैं।)
यह सलाह दी जाती है कि यह मुख्य SKILL.md file 500 lines से कम की हो।
इस folder में दूसरी जानकारी भी रखी जा सकती है, जिसे SKILL.md file refer कर सकती है, लेकिन जरूरत पड़ने पर ही उसे context में लोड किया जाता है। यह जानकारी इन folders में रखनी चाहिए:
- scripts/ - ऐसा executable code जिसे agents चला सकते हैं।
- references/ - जरूरत पड़ने पर अतिरिक्त documentation के तौर पर इस्तेमाल की जा सकने वाली markdown files।
- assets/ - agent के इस्तेमाल के लिए static resources।
Skills को खास क्या बनाता है?
AI इस्तेमाल करते समय सबसे बड़ी समस्याओं में से एक है Context Bloat। Context bloat तब होता है जब आप AI को इतना ज्यादा context (यानी जानकारी) देते हैं कि उसे काम पूरा करने में दिक्कत होने लगती है।
मान लीजिए, आप किसी junior developer को किसी खास feature की सटीक documentation देते हैं और कोई गैर-ज़रूरी जानकारी नहीं देते। इस documentation को पढ़ने के बाद, उसके इसे implement करने में सफल होने की संभावना काफी ज्यादा होगी।
अब सोचिए कि आप उसी junior developer से सारी documentation पढ़ने को कहते हैं। फिर, पढ़ने के बाद उसे documentation के एक छोटे हिस्से से कोई खास feature implement करना है। सफलता की संभावना काफी कम होगी।
LLMs भी इसी तरह काम करते हैं।
पहले के तरीकों ने, जैसे MCP, model में बहुत ज्यादा structured context लोड करके इस समस्या को हल करने की कोशिश की। यह बिल्कुल context न होने से बेहतर था, लेकिन फिर भी कामों को लगातार पूरा करने में दिक्कत आती थी।
Skills अलग हैं।
डिफ़ॉल्ट रूप से, frontmatter से सिर्फ़ नाम और description context window में लोड होते हैं। यह बहुत कम context लेता है, लेकिन LLM को उपलब्ध Skills के प्रकार की जानकारी देता है। जब कोई Skill उपयोगी मानी जाती है, तो SKILL.md को context window में लोड किया जाता है। फिर, जरूरत होने पर ही scripts/, references/, और assets/ folders की दूसरी files context में लोड होती हैं।
तो, इन Skills का इस्तेमाल कैसे करें?
skills.sh
आप जिस LLM interface का इस्तेमाल कर रहे हैं, उसके हिसाब से इन्हें डाउनलोड करके उस application के सही स्थान पर रखा जा सकता है। उदाहरण के लिए:
फिर से, Skills सिर्फ़ files वाले folders हैं, इसलिए आप इन्हें इन directories में copy-paste कर सकते हैं और सब कुछ काम करेगा।
दूसरा विकल्प skills.sh इस्तेमाल करना है।
यह Vercel का बनाया हुआ Agent Skills Directory है, जिससे आप Skills को उनके इस्तेमाल की आवृत्ति के आधार पर खोज सकते हैं। आप उनके बनाए CLI tool से इन Skills को अपने projects या global user में भी जोड़ सकते हैं।
ऐसा करने के लिए यह command चलाएं npx skills add <owner/repo>, और यह आपको पूरी प्रक्रिया में guide करेगी। यह command असल में तेज़ copy-paste ही है।
Skills का इस्तेमाल
इन्हें install कर लेने के बाद (चाहे skills.sh से या copy-paste करके), इनका इस्तेमाल करना बहुत आसान है। आप जिस भी editor में हों, उसे अपने-आप Skill का इस्तेमाल करना चाहिए, जब उसे लगे कि यह मददगार होगा। सैद्धांतिक रूप से, Skill को सही स्थान पर लोड करने के बाद आपको उसके बारे में फिर सोचना नहीं पड़ता।
लेकिन, इसे लिखते समय, यह हमेशा सही समय पर Skills का इस्तेमाल नहीं करता। इसलिए अगर आपको पता है कि किसी समय इसे किसी Skill का इस्तेमाल करना चाहिए, तो LLM को बताएं।
उदाहरण के लिए, मैंने ElevenLabs की स्पीच टू टेक्स्ट Skills install की हैं। फिर अगर मैं Claude से इसका इस्तेमाल करवाना चाहता हूं, तो मैं यह prompt भेज सकता हूं:
इस project में एक सरल उदाहरण implement करने के लिए स्पीच टू टेक्स्ट Skill का इस्तेमाल करें। ऑडियो के लिए इसका इस्तेमाल करें https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3।
यह नीचे दिए गए app को एक ही प्रयास में बना सका।
बेशक, इस UI में काफी सुधार की जरूरत है, लेकिन ElevenLabs का मुख्य logic सही है और काम कर रहा है। वह भी सिर्फ़ एक वाक्य से।
मैं आपको अपने projects में Agent Skills इस्तेमाल करने की जोरदार सलाह देता हूं। ये आपके LLM को किसी खास काम के लिए सही context देते हैं, जिसे tools बनाने वाले लोगों ने तैयार किया है।
और अगर आप अपने projects में ElevenLabs इस्तेमाल कर रहे हैं, तो हमारी Skills इस command से install करें:
