Скилл поверх MCP
Я уже писал про Skills. А недавно попалось отличное видео от ребят из Supabase, где раскрывают интересную мне тему – skills over mcp.
Докладчик говорит так: вот есть у вас MCP – по сути просто набор тулов, чтобы агент ходил в ваш сервис. Но это просто тулы. Агент по-прежнему не знает хороших практик, принятых для сервиса, не знает его нюансов. И вот тут поверх MCP появляется скилл – который эти практики и нюансы агенту и приносит. По замерам ребят, в такой связке агент заметно лучше справляется с задачами.
Дальше – несколько мыслей из видео, которые во многом совпадают с моим опытом.
Описывайте явные сценарии. В видео это прямо подчёркивается: вы хорошо знаете свой продукт, знаете популярные сценарии и то, как их правильно выполнять – вот это и опишите.
Относитесь к скиллу как к документации для себя. Если при описании сценария вы понимаете, что что-то уже есть в доке – дайте агенту явную ссылку: вот здесь про это написано. Не нужно впихивать всё в одно место и дублировать. Тут полностью согласен: поддерживать актуальную доку и так сложно, а в двух местах – нереально. Кстати, ребята предложили подход, который я нигде раньше не встречал – давать агенту доступ к доке по ssh.
Что важно – выносите в SKILL.md. Ссылки ссылками, а следующий тезис такой: если что-то может быть пропущено агентом – оно может быть пропущено. Progressive disclosure у скиллов – это одновременно и фишка, и проблема. По опыту ребят, агент не пойдёт за раз по всем ссылкам из references. Поэтому если для вас что-то категорически важно – не прячьте это вглубь, выносите прямо в SKILL.md. Они так сделали с security-проверками, которые агент обязан выполнить.
И ещё одна мысль, которую я часто повторяю: работа над скиллом – это итеративный процесс. Нельзя один раз сказать агенту "сделай скилл" и считать, что всё готово. В видео автор честно говорит, что последние пару месяцев только и занимался, что докручивал скилл.
Забавно, что в этой всей ai-движухе порой получаешь противоречивые советы. И когда спрашивают: а как лучше? Совет-то я дать могу, но главный совет – экспериментируйте. Как оно сработает в вашем случае – заранее сложно сказать.
#ai
Я уже писал про Skills. А недавно попалось отличное видео от ребят из Supabase, где раскрывают интересную мне тему – skills over mcp.
Докладчик говорит так: вот есть у вас MCP – по сути просто набор тулов, чтобы агент ходил в ваш сервис. Но это просто тулы. Агент по-прежнему не знает хороших практик, принятых для сервиса, не знает его нюансов. И вот тут поверх MCP появляется скилл – который эти практики и нюансы агенту и приносит. По замерам ребят, в такой связке агент заметно лучше справляется с задачами.
Дальше – несколько мыслей из видео, которые во многом совпадают с моим опытом.
Описывайте явные сценарии. В видео это прямо подчёркивается: вы хорошо знаете свой продукт, знаете популярные сценарии и то, как их правильно выполнять – вот это и опишите.
Относитесь к скиллу как к документации для себя. Если при описании сценария вы понимаете, что что-то уже есть в доке – дайте агенту явную ссылку: вот здесь про это написано. Не нужно впихивать всё в одно место и дублировать. Тут полностью согласен: поддерживать актуальную доку и так сложно, а в двух местах – нереально. Кстати, ребята предложили подход, который я нигде раньше не встречал – давать агенту доступ к доке по ssh.
Что важно – выносите в SKILL.md. Ссылки ссылками, а следующий тезис такой: если что-то может быть пропущено агентом – оно может быть пропущено. Progressive disclosure у скиллов – это одновременно и фишка, и проблема. По опыту ребят, агент не пойдёт за раз по всем ссылкам из references. Поэтому если для вас что-то категорически важно – не прячьте это вглубь, выносите прямо в SKILL.md. Они так сделали с security-проверками, которые агент обязан выполнить.
И ещё одна мысль, которую я часто повторяю: работа над скиллом – это итеративный процесс. Нельзя один раз сказать агенту "сделай скилл" и считать, что всё готово. В видео автор честно говорит, что последние пару месяцев только и занимался, что докручивал скилл.
Забавно, что в этой всей ai-движухе порой получаешь противоречивые советы. И когда спрашивают: а как лучше? Совет-то я дать могу, но главный совет – экспериментируйте. Как оно сработает в вашем случае – заранее сложно сказать.
#ai