KotТри типа полезных AI-скиллов
Скилы сейчас рождаются как грибы после дождя. А какие из них реально приносят пользу? Где граница, скилл полезен, или агент без него так умеет?
Я вижу три типа полезных AI-скиллов
Интеграционные — workflow с внешними системами. Агент дёргает API, ходит в Jira, GitLab, постит комментарии, создаёт задачи. Без скилла агент не знает как это сделать. Пример: агент видит что поменялся контракт API, идёт в Confluence и обновляет документацию эндпоинта.
Процессные — принудительная дисциплина работы. Агент, как типичный молодой разраб, хочет сразу выдать результат. Процессный скилл заставляет его сначала подумать, потом написать тесты, потом код, потом сделать ревью. Без скилла агент пропустит половину шагов. Сюда же — brainstorm перед написанием кода для сложной задачи. Тот же obra/superpowers — набор таких скиллов.
Экспертные — методика анализа, которую агент сам не придумает. Не “проверь безопасность”, а конкретный чеклист: OWASP Top 10, проверка auth-цепочки от endpoint до базы, CancellationToken в async, утечки задач. Дерево решений, а не общие слова. Агент знает про безопасность, перформанс, архитектуру — но без скилла пройдётся по верхам. Скилл даёт конкретный чеклист, дерево решений, методику — не даёт пропустить важное.
Лакмусовая бумажка. Если убрать скилл и агент сделает так же — это не скилл. Если в скилле нет указаний что делать — это контекст проекта, ему место в CLAUDE.md. Скилл нужен там, где без него агент сделает сильно хуже или вообще не так.