Все ли так классно со скиллами – часть 2
В моём окружении скиллы едут и бибикают – периодически слышу: теперь ни рулы, ни MCP не нужны, скиллы всё заменят. Давайте разбираться.
Skills vs rules/agents.md
Идея звучит соблазнительно: все командные правила кладём в скиллы, агент сам подтянет нужный.
На эту тему ребята из Vercel недавно выпустили статью. У них была задача дать ai-агентам актуальную документацию по собственному API. Сравнили два подхода – скиллы и agents.md. Получилось любопытно.
Скилл периодически не срабатывал. Что ожидаемо – обещание "агент сам подтянет скилл, когда нужно" оказалось зыбкой почвой. Если же в промпте прямо написать "используй скилл" – срабатывает чаще, но появляется сайд-эффект: агент якорится на документации из скилла и перестаёт смотреть контекст проекта.
С agents.md такой истории не случилось. По сути, убирается точка принятия решения – информация всегда в контексте, и гадать "а надо ли сходить за докой" не приходится. А чтобы контекст не переполнялся, в agents.md кладут не всю доку, а сжатый индекс – указатель, где смотреть по какой функциональности.
Вывод: скиллы хорошо работают под конкретные сценарии – скилл по проведению ревью, скилл миграции. А для пассивных знаний о проекте лучше подходят rules/agents.md.
Skills + CLI vs MCP
Следующий заход, который я слышу всё чаще: давайте выкинем MCP, обернём походы во внешние сервисы в cli-утилиты, а в скилл положим инструкцию, как дергать cli. Идея – блеск. Ну по крайней мере на первый взгляд.
Во многом разделяю позицию автора статьи – делать так не стоит.
MCP – это по сути абстракция над API. LLM не нужно знать, как устроен сервис: достаточно вызвать service.do_x(), а MCP-сервер делает всё остальное. Коннектор между моделью и сервисом, где все шероховатости спрятаны.
А когда ту же задачу пытаются переложить на скиллы, начинаются нюансы:
– К скиллу нужно ещё доставить cli-утилиту. А если в окружении нет консоли – всё, приехали
– Обновление непрозрачное: не до конца понятно, как раскатывать обновления скиллов
– Аутентификация – туман войны, как параноидально управлять токенами изнутри скилла – до конца неясно
– Скиллы обещают экономить контекст, но это не всегда так. Нужен тебе буквально один вызов, а в контекст улетает весь SKILL.md
– Поддержка скиллов у агентов вроде есть, но у каждого свои нюансы. Универсальности, на которую хотелось бы рассчитывать, нет
Итого: скиллы – не замена MCP, а другой инструмент под другие задачи. А что имеет смысл попробовать – skill over MCP. MCP остаётся слоем соединения с сервисом, а Skill добавляется поверх как слой знаний о том, как этим MCP правильно пользоваться.
В следующем посте посмотрим, что сейчас происходит с MCP.
#ai
В моём окружении скиллы едут и бибикают – периодически слышу: теперь ни рулы, ни MCP не нужны, скиллы всё заменят. Давайте разбираться.
Skills vs rules/agents.md
Идея звучит соблазнительно: все командные правила кладём в скиллы, агент сам подтянет нужный.
На эту тему ребята из Vercel недавно выпустили статью. У них была задача дать ai-агентам актуальную документацию по собственному API. Сравнили два подхода – скиллы и agents.md. Получилось любопытно.
Скилл периодически не срабатывал. Что ожидаемо – обещание "агент сам подтянет скилл, когда нужно" оказалось зыбкой почвой. Если же в промпте прямо написать "используй скилл" – срабатывает чаще, но появляется сайд-эффект: агент якорится на документации из скилла и перестаёт смотреть контекст проекта.
С agents.md такой истории не случилось. По сути, убирается точка принятия решения – информация всегда в контексте, и гадать "а надо ли сходить за докой" не приходится. А чтобы контекст не переполнялся, в agents.md кладут не всю доку, а сжатый индекс – указатель, где смотреть по какой функциональности.
Вывод: скиллы хорошо работают под конкретные сценарии – скилл по проведению ревью, скилл миграции. А для пассивных знаний о проекте лучше подходят rules/agents.md.
Skills + CLI vs MCP
Следующий заход, который я слышу всё чаще: давайте выкинем MCP, обернём походы во внешние сервисы в cli-утилиты, а в скилл положим инструкцию, как дергать cli. Идея – блеск. Ну по крайней мере на первый взгляд.
Во многом разделяю позицию автора статьи – делать так не стоит.
MCP – это по сути абстракция над API. LLM не нужно знать, как устроен сервис: достаточно вызвать service.do_x(), а MCP-сервер делает всё остальное. Коннектор между моделью и сервисом, где все шероховатости спрятаны.
А когда ту же задачу пытаются переложить на скиллы, начинаются нюансы:
– К скиллу нужно ещё доставить cli-утилиту. А если в окружении нет консоли – всё, приехали
– Обновление непрозрачное: не до конца понятно, как раскатывать обновления скиллов
– Аутентификация – туман войны, как параноидально управлять токенами изнутри скилла – до конца неясно
– Скиллы обещают экономить контекст, но это не всегда так. Нужен тебе буквально один вызов, а в контекст улетает весь SKILL.md
– Поддержка скиллов у агентов вроде есть, но у каждого свои нюансы. Универсальности, на которую хотелось бы рассчитывать, нет
Итого: скиллы – не замена MCP, а другой инструмент под другие задачи. А что имеет смысл попробовать – skill over MCP. MCP остаётся слоем соединения с сервисом, а Skill добавляется поверх как слой знаний о том, как этим MCP правильно пользоваться.
В следующем посте посмотрим, что сейчас происходит с MCP.
#ai