9 beste agentferdigheter for å trene en bedre AI-agent

Å installere dusinvis av agentferdigheter vil ikke nødvendigvis gjøre AI-agenten din bedre. Faktisk løser mange ferdigheter svært spesifikke problemer du kanskje aldri møter, mens en håndfull forbedrer nesten alle agentarbeidsflyter – fra feilsøking og verifisering til verktøyintegrasjon og autonom læring. Å velge riktige ferdigheter har ofte mye større innvirkning enn å bare installere flere av dem.

For å hjelpe deg med å skjære gjennom støyen, gjennomgikk vi de mest brukte åpen kildekode agentferdighetene fra Anthropics offisielle depot og ledende fellesskapsprosjekter. Resultatet er denne listen over ni ferdigheter med stor innvirkning som konsekvent forbedrer pålitelighet, resonneringskvalitet og utviklerproduktivitet når man bygger AI-agenter.

Hvis du lurer på hvilke agentferdigheter du bør installere først, start her.

Rask sammenligning

Hvordan vi valgte disse ferdighetene

Vi evaluerte dusinvis av offentlig tilgjengelige agentferdigheter før vi begrenset listen til ni anbefalinger. Utvalget vårt var basert på fire kriterier.

• Praktisk verdi: Hver ferdighet bør løse et gjentakende problem som AI-agenter ofte møter i produksjon, i stedet for å demonstrere en nisjekapasitet.
• Gjenbrukbarhet: Vi prioriterte ferdigheter som kan brukes på tvers av ulike prosjekter, modeller og agentrammeverk, i stedet for å være tett koblet til en enkelt implementasjon.
• Dokumentasjonskvalitet: En god ferdighet bør tydelig forklare når den skal påkalles, hvordan den fungerer og hvilke ressurser den er avhengig av. Godt strukturerte SKILL.md-filer forbedrer adopsjon betydelig.
• Produksjonsklarhet: Til slutt foretrakk vi ferdigheter vedlikeholdt av anerkjente åpen kildekode-prosjekter med bevis for bruk i den virkelige verden, inkludert Anthropics offisielle ferdighetsdepot og Prime Radiants Superpowers-samling.

9 beste agentferdigheter for å trene en bedre AI-agent

1. Ferdighetsskaper

Depot: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

Det er en ferdighet for å lage ferdigheter. Gitt en grov idé om en egenskap du vil at en agent skal ha, går den gjennom å utarbeide SKILL.md, generere realistiske testtilfeller, kjøre agenten med og uten ferdigheten parallelt for å måle forskjellen, og vurdere resultatene – inkludert en blind A/B-sammenligningsmodus når du vil sjekke om en revidert versjon faktisk er bedre enn den forrige. Det er det som lar en agents sett med egenskaper vokse gjennom iterasjon i stedet for manuell prompt-engineering fra bunnen av hver gang.

Hvorfor den er flott: I motsetning til de fleste agentferdigheter som lærer bort en enkelt arbeidsflyt, lærer Ferdighetsskaper en agent hvordan den kan forbedre seg selv. Når den er installert, blir den grunnlaget for å bygge og iterere på alle andre tilpassede ferdigheter, noe som gjør den til en av de få ferdighetene hvis verdi forsterkes over tid.

Avveininger: Den gir lite umiddelbar verdi for sluttbrukeroppgaver. Team som ser etter koding, forskning eller nettleserautomatisering bør installere disse ferdighetene først, og deretter bruke Ferdighetsskaper for å forbedre og benchmarke dem over tid.

2. MCP-bygger

Depot: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/mcp-builder

Veileder en agent gjennom bygging av en godt designet MCP-server (Model Context Protocol) — standardmåten agenter kobler seg til eksterne API-er og tjenester. Den dekker delene som er lette å gjøre feil: navngiving av verktøy slik at de er lette å oppdage, balansering av full API-dekning mot praktiske arbeidsflytspesifikke verktøy, skriving av feilmeldinger som faktisk hjelper agenten med å gjenopprette, og generering av realistiske evalueringsspørsmål for å teste om serveren holder mål under reell bruk.

Hvorfor det er flott: De fleste MCP-veiledninger fokuserer på å få en server i gang. MCP Builder går videre ved å vektlegge oppdagbarhet, verktøydesign, evaluering og langsiktig vedlikeholdbarhet, noe som gjør det spesielt verdifullt for produksjonsmiljøer.

Avveininger: Det er primært nyttig for utviklere som bygger nye MCP-servere. Hvis du bare bruker eksisterende MCP-verktøy, vil du sannsynligvis ikke påkalle denne ferdigheten ofte.

3. Skriveferdigheter

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/writing-skills

En metaferdighet for å skrive andre ferdigheter godt, fra et rammeverk bygget av Jesse Vincents team hos Prime Radiant. Dets kjerneprinsipp er at ferdighetskriving skal følge samme disiplin som testdrevet utvikling: etablere en grunnlinje-feil først, skriv ferdigheten, og test deretter mot en kontroll uten veiledning med nok repetisjoner til å vite at ordlyden faktisk endret atferd i stedet for bare å lese godt. Det dokumenterer også vanlige feilmønstre — som en ferdighets korte beskrivelse som stille overstyrer mer detaljerte instruksjoner senere i filen — samlet fra reell produksjonsbruk.

Hvorfor det er flott: I motsetning til Skill Creator, som fokuserer på å generere nye ferdigheter, konsentrerer Writing Skills seg om å forbedre kvaliteten på selve ferdigheten. Den introduserer repeterbare skrivemønstre, testmetodologi og vanlige fallgruver som betydelig øker sjansene for at en ferdighet oppfører seg konsekvent.

Avveininger: Det er hovedsakelig relevant for forfattere som lager tilpassede ferdigheter, snarere enn daglig agentutførelse.

4. Testing av webapper

Repo: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/webapp-testing

Gir en agent et pålitelig mønster for å teste en lokal webapp ved hjelp av Playwright: vent til nettverket roer seg, ta et skjermbilde, identifiser de faktiske selektorene som er til stede, og handl deretter — i stedet for å gjette på sidestrukturen eller handle før siden er ferdig lastet.

Hvorfor det er flott: I stedet for å lære nettleserautomatisering generelt, fokuserer denne ferdigheten på å gjøre nettleserinteraksjoner pålitelige. Ved å håndheve ventetilstander, skjermbildeverifisering og selektorsøking, reduserer den dramatisk ustabil oppførsel i UI-testing.

Avveininger: Ferdigheten forutsetter tilgang til Playwright og et kontrollerbart nettlesermiljø, noe som gjør den mindre nyttig for agenter som opererer i kun tekst-baserte arbeidsflyter.

5. Verifisering før fullføring

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/verification-before-completion

Adresserer en spesifikk, vanlig feilmodus: en agent erklærer en oppgave som fullført fordi koden ser riktig ut, uten å faktisk bekrefte at løsningen fungerer. Denne ferdigheten håndhever sjekking av reell utdata mot det faktiske kravet før fullføring hevdes.

Hvorfor det er flott: Dette er uten tvil den ferdigheten med høyest avkastning for kodeagenter. Mange agentfeil skjer ikke fordi løsningen er feil, men fordi den aldri ble verifisert. Å installere denne ferdigheten forbedrer umiddelbart påliteligheten på tvers av nesten alle ingeniørarbeidsflyter.

Avveininger: Det legger til ekstra utførelsestid fordi verifisering blir obligatorisk, noe som kan være unødvendig for utforskende oppgaver eller oppgaver med lav risiko.

6. Systematisk feilsøking

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/systematic-debugging

En strukturert firefaseprosess for å finne den faktiske rotårsaken til en feil i stedet for å mønstersammenligne med en tilsynelatende plausibel rettelse: samle bevis om hvor feilen oppstår, spor bakover gjennom komponentgrenser for å isolere den, dann en hypotese, og verifiser før du anser den som løst. Den har også en eksplisitt regel for når tre rettelser på rad ikke har fungert — stopp og sett spørsmålstegn ved arkitekturen i stedet for å prøve en fjerde oppdatering.

Hvorfor det er flott: De fleste agenter faller tilbake på feilsøking ved prøving og feiling. Denne ferdigheten tvinger frem bevisinnsamling før det foreslås rettelser, noe som resulterer i færre hallusinerte diagnoser og mer reproduserbare løsninger.

Avveininger: Den strukturerte arbeidsflyten kan føles tregere for enkle feil som en erfaren utvikler kunne fikse umiddelbart.

7. Utsendelse av parallelle agenter

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/dispatching-parallel-agents

Dekker hvordan man deler en oppgave på tvers av flere underagenter som kjører samtidig, i stedet for at én agent jobber gjennom trinn sekvensielt — inkludert hvordan man strukturerer overleveringen slik at hver underagent har nok kontekst til å jobbe uavhengig, og resultatene smelter sammen rent etterpå.

Hvorfor det er flott: Parallell kjøring er en av de mest effektive måtene å redusere ventetid på for komplekse arbeidsflyter. Denne ferdigheten gir en gjenbrukbar strategi for å dekomponere arbeid uten å ofre koordinering.

Avveininger: Ikke alle oppgaver drar nytte av parallellisering. Svært avhengige arbeidsflyter kan faktisk bli mer komplekse når de deles på tvers av flere underagenter.

8. Testdrevet utvikling

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/test-driven-development

Håndhever en rød-grønn-refaktor-disiplin: skriv en test som feiler først, skriv minimumskoden for å passere den, refaktorer deretter — i stedet for å skrive implementasjonskode først og teste som en ettertanke (eller ikke i det hele tatt). Ferdigheten er tydelig på at dette er en hard regel snarere enn en preferanse, med begrunnelsen for hvorfor kode skrevet før testen har en tendens til å ikke holde.

Hvorfor det er flott: Til forskjell fra generiske kodingsferdigheter, endrer denne selve utviklingsprosessen. Ved å håndheve en test-først-arbeidsflyt, forbedrer den langsiktig kodekvalitet i stedet for bare å generere implementasjoner raskere.

Avveininger: Forhåndsinvesteringen er høyere, noe som gjør den mindre attraktiv for raske prototyper eller skrapbare script.

9. Motta kodegjennomgang

Repo: https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/receiving-code-review

Dekker hvordan en agent faktisk bør svare på tilbakemeldinger fra gjennomgang — skille mellom tilbakemelding som krever en reell rettelse kontra tilbakemelding som er et spørsmål om stil, og unngå den vanlige feilen med enten å ignorere gyldig kritikk eller å overkorrigere på hver kommentar uavhengig av verdi.

Hvorfor det er flott: Mange kodingsagenter behandler gjennomgangskommentarer som kommandoer. Denne ferdigheten lærer en agent å evaluere tilbakemelding kritisk, skille handlingsrettede problemer fra stilistiske preferanser i stedet for blindt å anvende hvert forslag.

Avveininger: Verdien avhenger av at gjennomgang faktisk er en del av utviklingsarbeidsflyten din. Solo-agent-systemer vil sjelden påkalle den.

Vanlige spørsmål

Hva er en agentferdighet?

En agentferdighet er en gjenbrukbar kapabilitetspakke som lærer en AI-agent hvordan den skal utføre en spesifikk oppgave. I motsetning til spørringer, kan ferdigheter inkludere strukturerte instruksjoner, hjelpescript, eksempler og tilleggsressurser som kun lastes inn når de er relevante.

Er agentferdigheter det samme som rammeverk som LangChain?

Ikke egentlig.

Rammeverk som LangChain, CrewAI eller AutoGen gir infrastrukturen for å bygge agenter. Agentferdigheter definerer hvordan en agent skal utføre individuelle oppgaver innenfor disse rammeverkene.

Trenger jeg alle ni ferdighetene?

Ikke nødvendigvis.

De fleste utviklere vil dra nytte av å starte med Ferdighetsskaper, Verifisering før fullføring, og Systematisk feilsøking. Ytterligere ferdigheter kan legges til etter hvert som agentens ansvarsområder blir mer spesialiserte.

Kan disse ferdighetene tilpasses?

Ja.

Fordi de distribueres som åpen kildekode-repositorier, kan du endre instruksjonene, eksemplene og støtteressursene for å passe dine egne arbeidsflyter eller domenespesifikke krav.

Vil Agent Skills erstatte prompt-engineering?

Sannsynligvis ikke.

I stedet utfyller de prompt-engineering ved å flytte gjenbrukbare arbeidsflyter ut av ledetekster og inn i modulære, vedlikeholdbare pakker som kan utvikle seg uavhengig.