Від знайомства з Skill до розуміння того, як побудувати навичку Crypto Research Skill

Автор оригіналу: @BlazingKevin_ , дослідник Blockbooster

1. Витоки та еволюція Agent Skill

Ринок AI-агентів у 2025 році перебуває на критичному перехресті між «технічною концепцією» та «інженерною реалізацією». У цьому процесі дослідження Anthropic щодо інкапсуляції можливостей несподівано сприяли зсуву парадигми в галузі.

16 жовтня 2025 року Anthropic офіційно запустила Agent Skill. Спочатку офіційна позиція щодо цієї функції була дуже стриманою — її розглядали лише як допоміжний модуль для підвищення продуктивності Claude у конкретних вертикальних задачах (наприклад, складний код, аналіз даних).

Однак відгуки ринку та розробників перевищили очікування. Швидко стало зрозуміло, що ця «модульна» архітектура здібностей у реальних інженерних умовах демонструє високу розв’язувальну здатність і гнучкість. Вона не лише зменшує надмірність у налаштуванні Prompt, але й значно підвищує стабільність виконання агентом конкретних завдань. Цей досвід швидко викликав ланцюгову реакцію у спільноті розробників. Вже незабаром провідні інструменти продуктивності, такі як VS Code, Codex, Cursor, почали підтримувати архітектуру Agent Skill, завершивши її базову інтеграцію.

У відповідь на саморозширення екосистеми Anthropic усвідомила універсальну цінність цієї механіки. 18 грудня 2025 року Anthropic ухвалила важливе рішення — офіційно зробити Agent Skill відкритим стандартом.

Наступного року, 29 січня 2026 року, компанія опублікувала детальний посібник з використання Skill, що повністю відкриває можливості міжплатформенного та міжпродуктового повторного використання. Ці кроки ознаменували перехід Agent Skill від «привілеї Claude» до універсальної базової архітектури у всій галузі AI-агентів.

З цього моменту з’явився інтригуючий питання: що саме вирішує цей Agent Skill, який так активно підтримують великі компанії та ключові розробники? Які його основні технічні переваги та відмінності від популярного MCP? Як вони співпрацюють?

Щоб чітко відповісти на ці питання і закріпити їх у практичних дослідженнях у криптоіндустрії, у цій статті буде поступово розглянуто наступне:

Концептуальний аналіз: сутність Agent Skill та його базова архітектура.

Основний робочий процес: логіка роботи та потік виконання.

Просунуті механізми: глибокий аналіз двох ключових підходів — Reference і Script.

Практичні кейси: порівняння Agent Skill і MCP, а також їх комбінація у сценаріях криптоінвестицій.

2. Що таке Agent Skill і як його базова структура

Що таке Agent Skill? Найпростіше — це «спеціальний технічний документ», який великий мовний модель може відкривати в будь-який момент.

У щоденній роботі з AI ми часто стикаємося з однією проблемою: кожного разу, починаючи нову розмову, потрібно знову вставляти довгі інструкції. Agent Skill створений саме для вирішення цієї проблеми.

Приклад: уявімо, що ви хочете створити «інтелектуального сервісного агента». Ви можете чітко прописати у Skill правила: «При скаргах користувачів перша дія — заспокоїти емоції, категорично заборонено обіцяти компенсацію». Або, наприклад, для звичайної задачі «підсумок зустрічі» — зафіксувати шаблон: «При формуванні підсумку обов’язково дотримуватися структур: учасники, ключові питання, остаточне рішення».

Завдяки цьому «документу» вам не потрібно кожного разу повторювати довгі інструкції. Велика модель при отриманні запиту автоматично звернеться до відповідного Skill і швидко зрозуміє, як діяти.

Звісно, «документ» — це лише спрощена метафора для зручності. Насправді можливості Agent Skill набагато ширші. Про їхні «злочинні» функції ми детально розглянемо у наступних розділах. На початковому етапі його цілком можна сприймати як ефективний інструктаж для задач.

Далі розглянемо, як створити Agent Skill на прикладі найзнайомішої задачі — підсумку зустрічі. Процес не вимагає складних навичок програмування.

Згідно з сучасними інструментами (наприклад, Claude Code), потрібно знайти (або створити) у папці користувача на комп’ютері каталог

.claude/skill

, де зберігатимуться всі Skill.

Перший крок — створити нову папку з назвою вашого Skill.

Другий крок — у цій папці створити текстовий файл

skill.md

. Саме цей файл є обов’язковим для кожного Skill. Він повідомляє AI: хто я, що можу робити і як потрібно діяти за моїми правилами. Відкривши його, ви побачите дві частини:

На початку — область, обмежена двома короткими рисками

. Тут вказані два ключові атрибути: name і description.

name

— назва Skill, має збігатися з назвою папки.

description

— дуже важлива частина. Вона пояснює модель, для чого цей Skill. Модель постійно сканує всі описи, щоб визначити, який Skill застосувати для відповіді на запит користувача. Тому точний і повний опис — запорука правильного активації.

Після рисок — конкретні правила для AI, так звані «інструкції». Це ваша можливість детально прописати логіку роботи моделі. Наприклад, у випадку з підсумком — чітко вказати: «виділити учасників, ключові питання, рішення».

Після завершення цих кроків у вас буде простий, але дуже корисний Agent Skill.

Однак хороший Skill починається з ретельного планування. Перед тим, як писати перший рядок, потрібно чітко визначити цілі, обсяг і критерії успіху. Це допоможе зробити процес створення більш ефективним.

Перший крок — відповісти собі: «Які саме повторювані задачі я хочу автоматизувати за допомогою цього Skill?» Зазвичай достатньо визначити 2–3 конкретні сценарії.

Другий — встановити критерії успіху. Як зрозуміти, що Skill працює добре? Перед початком потрібно задати кілька вимірювань: швидкість обробки, точність витягування ключових даних, відсутність пропусків.

3. Базовий робочий процес Agent Skill

Після ознайомлення з основами виникає логічне питання: як саме ця «інструкція» працює під час реального використання?

Якщо ви користувалися продуктами на кшталт Manus AI, то напевно стикалися з ситуацією: коли ви ставите запит, AI не починає довго говорити або видавати фантастичні історії, а швидко розпізнає, що цей запит належить до конкретного Skill. Тоді з’являється підказка: «Це завдання обробляєся за допомогою Skill XYZ. Дозволити викликати?»

Після вашої згоди AI починає діяти відповідно до прописаних правил — ідеально, без зайвих відхилень.

Цей простий механізм «запит — згода — виконання» приховує складний внутрішній робочий процес. Щоб його зрозуміти, потрібно розглянути три ключові ролі:

Користувач — той, хто ставить завдання.

Клієнтський інструмент (наприклад, Claude Code) — посередник, що координує процес.

Велика мовна модель — «мозок», що розуміє наміри і генерує відповідь.

Коли ми вводимо запит (наприклад: «Зроби підсумок сьогоднішньої наради»), між цими трьома ролями відбувається чотири етапи:

1. Легке сканування (передача метаданих)

Клієнтський інструмент не передає всю інструкцію цілком, а лише запит і короткий опис усіх доступних Skill (їх назви та описи). Це зменшує навантаження на модель і зберігає увагу.

2. Точне визначення намірів

Модель аналізує запит і порівнює з описами Skill. Вона швидко знаходить відповідний — наприклад, «Підсумок зустрічі». Потім повідомляє клієнту: «Знайдено відповідний Skill — ‘Meeting Summary Helper’».

3. Завантаження повного інструктажу

Тільки після цього клієнтський інструмент відкриває файл skill.md для обраного Skill і передає його в модель. Це важливий момент: модель отримує повний набір правил лише для обраного Skill, інші залишаються в тіні.

4. Строге виконання і відповідь

Нарешті, клієнт передає запит і повний інструктаж у модель, яка вже працює за цими правилами і формує структуровану відповідь, яку показує користувачу.

4. Основний механізм: динамічне завантаження та Reference

Цей процес вводить перший ключовий механізм — динамічне завантаження.

Хоча назви та описи Skill завжди видно моделі, конкретний інструктаж завантажується лише при точному попаданні. Це дуже економить токени. Навіть якщо у вас багато великих Skill, модель спочатку працює з «легким каталогом». Тільки при виборі потрібного — завантажується відповідний файл skill.md.

Це перша лінія захисту ефективності — «завантаження за потребою».

Для просунутих користувачів важливо й інше: зробити Skill ще розумнішим. Наприклад, у випадку «Помічника з підсумків» — додати здатність давати додаткові інсайти: наприклад, якщо у рішенні згадується витрати, автоматично перевірити відповідність фінансовим правилам, або попередити про юридичні ризики. Це вимагає додавання великих обсягів інформації у файл skill.md, що може зробити його дуже об’ємним і важким для обробки.

Чи можливо зробити ще один рівень — «завантаження за потребою в межах потреби»? Тобто, щоб модель під час аналізу зупинялася і запитувала додаткову інформацію тільки тоді, коли вона дійсно потрібна? Відповідь — так. Механізм Reference у Agent Skill саме для цього.

Reference — це зовнішня база знань, яка активується за умовою. Наприклад, створюємо файл

GroupFinance.md

з правилами щодо фінансових процедур. У skill.md прописуємо правило: «Якщо у тексті зустрічаються слова ‘бюджет’, ‘фінанси’, ‘закупівлі’, — тоді завантажуємо цей файл і аналізуємо його для визначення відповідності рішення фінансовим нормам.»

Коли під час наступної наради з’явиться слово «бюджет», модель автоматично запитає у користувача дозвіл на завантаження файлу. Після дозволу вона порівняє рішення з правилами і видасть попередження або рекомендацію.

Головна особливість Reference — це умова. Якщо тема не стосується фінансів, файл залишиться «спокійно лежати» на диску і не займати токени.

5. Script і механізм поступового розкриття

Після розгляду Reference — переходимо до другого потужного інструменту — Script.

Для досвідченого агента недостатньо просто «збирати інформацію» і «писати підсумки». Потрібно ще й автоматично виконувати дії — це і є роль Script.

Знову ж, на прикладі «Помічника з підсумків»: після формування звіту потрібно автоматично завантажити його на внутрішній сервер компанії. Для цього створюємо Python-скрипт upload.py з логікою завантаження.

У skill.md додаємо інструкцію: «Якщо у запиті є слова ‘завантажити’, ‘синхронізувати’, ‘на сервер’ — запускати upload.py і передавати туди результат.»

Коли користувач каже: «Зроби підсумок і завантаж його на сервер», клієнтський інструмент запускає цей скрипт. Важливо: модель не читає код, вона просто його виконує.

Це ключова різниця між Reference і Script:

• Reference — це зовнішній файл, який модель читає і використовує як довідковий матеріал (залежно від умов).

• Script — це зовнішній код, який запускається і виконується незалежно від контексту.

Пам’ятайте: при написанні skill.md потрібно чітко прописати умови запуску і команду. Інакше модель може «злитися» і почати намагатися читати код, що призведе до зайвого споживання токенів.

Отже, ми зібрали всі основні компоненти Agent Skill. Тепер — підсумки.

Якщо уважно проаналізувати весь процес завантаження, можна побачити, що архітектура Agent Skill — це дуже точна ієрархія поступового розкриття:

• Перший рівень: метадані (name, description) — завжди доступні і легкі.

• Другий рівень: інструкції (skill.md) — завантажуються за потребою, коли модель визначає відповідний Skill.

• Третій рівень: ресурси (Reference, Script, Asset) — активуються тільки за умовою, що їх потрібно.

Ця ієрархія дозволяє зберігати легкість і швидкодію системи, одночасно забезпечуючи гнучкість і глибоку кастомізацію.

6. Відмінності Agent Skill і MCP та їх інтеграція

Після розгляду всіх можливостей Agent Skill виникає логічне питання: чим він відрізняється від MCP, який так популярний у криптоіндустрії? Чи можна їх поєднувати?

Згідно з офіційною позицією Anthropic, ключова різниця полягає у наступному:

«MCP з’єднує Claude з даними. Skills навчають Claude, що робити з цими даними.» (MCP — це канал передачі даних, а Skills — це правила обробки).

Це дуже точне визначення. MCP — це «інформаційний трубопровід», що забезпечує стандартизований доступ до зовнішніх джерел (запити до API, баз даних, зовнішніх сервісів). А Agent Skill — це «набір правил поведінки», що визначає, як модель має працювати з цими даними (наприклад, включити аналіз ризиків, додати фінансові обмеження, сформувати звіт).

Дехто може заперечити: «Якщо Agent Skill може запускати Python-код, то чому не писати у Script логіку підключення до бази або API?» Вірно, але це не найкраще рішення.

Основні проблеми такого підходу:

• Відсутність стану і довгострокової роботи: скрипти — це «безстанні» функції, що запускаються один раз. MCP — це сервіс, що може тривалий час підтримувати з’єднання і оновлювати дані.

• Безпека і стабільність: запускати зовнішній код з високими привілеями безпосередньо з AI — ризиковано. MCP забезпечує ізоляцію і контроль.

Тому найкращий підхід — поєднувати MCP і Skill: MCP забезпечує потік даних, а Skill — правила обробки і поведінки.

Розглянемо приклад: створення автоматичного центру крипто-новин з API.

Це можливо за допомогою Skill, що використовує API MCP. Наприклад, модуль новинних джерел, пошук новин, аналіз настроїв — все це можна об’єднати у систему, що автоматично оновлює дані і формує звіти.

Приклад сценарію:

• Задача: швидко дослідити новий проект.

• Крок 1: запит користувача — «Детально досліди @NewCryptoCoin».

• Крок 2: Agent викликає API MCP для отримання даних з Twitter, новинних ресурсів.

• Крок 3: Аналізує отримані дані, формує висновки.

• Крок 4: Виводить звіт у структурованому вигляді.

Це демонструє, що поєднання MCP і Agent Skill дає потужний інструмент для автоматизації криптоаналізу.

Отже, підсумовуючи: MCP — це «потік даних», а Skill — «правила поведінки». Вони доповнюють один одного і разом створюють ефективну систему.

Про BlockBooster

BlockBooster — це компанія нового покоління, що спеціалізується на управлінні альтернативними активами у цифрову епоху. Ми використовуємо блокчейн-технології для інвестицій, інкубації та управління ключовими активами — від проектів Web3 до реальних активів (RWA). Як співтворці цінності, ми прагнемо розкрити довгостроковий потенціал активів і допомогти нашим партнерам і інвесторам отримати високі результати у цифровій економіці.

Застереження

Цей матеріал/блог призначений лише для ознайомлення і не відображає офіційну позицію BlockBooster. Він не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою, не пропонує купівлю, продаж або утримання будь-яких активів. Інвестиції у цифрові активи, включно зі стабільними монетами та NFT, мають високий ризик і можуть призвести до втрати всього капіталу. Перед будь-якими операціями рекомендуємо консультуватися з фінансовими, юридичними або податковими фахівцями. Інформація, наведена тут, включно з ринковими даними та статистикою, є орієнтовною і не несе відповідальності за можливі помилки або упущення.