9 beste agentvaardigheden om een betere AI-agent te trainen

Het installeren van tientallen agentvaardigheden maakt je AI-agent niet per se beter. In feite lossen veel vaardigheden zeer specifieke problemen op die je misschien nooit tegenkomt, terwijl een handvol bijna elke agentworkflow verbetert—van debuggen en verificatie tot toolintegratie en autonoom leren. Het kiezen van de juiste vaardigheden heeft vaak een veel grotere impact dan simpelweg meer vaardigheden installeren.

Om je te helpen de ruis te doorbreken, hebben we de meest gebruikte open-source agentvaardigheden uit de officiële repository van Anthropic en toonaangevende communityprojecten beoordeeld. Het resultaat is deze lijst met negen impactvolle vaardigheden die consequent de betrouwbaarheid, redeneerkwaliteit en productiviteit van ontwikkelaars verbeteren bij het bouwen van AI-agents.

Als je je afvraagt welke agentvaardigheden je het eerst moet installeren, begin dan hier.

Snelle vergelijking

Hoe we deze vaardigheden hebben geselecteerd

We evalueerden tientallen openbaar beschikbare agentvaardigheden voordat we de lijst terugbrachten tot negen aanbevelingen. Onze selectie was gebaseerd op vier criteria.

• Praktische waarde: Elke vaardigheid moet een terugkerend probleem oplossen dat AI-agents vaak in productie tegenkomen, in plaats van een nichecapaciteit te demonstreren.
• Herbruikbaarheid: We gaven prioriteit aan vaardigheden die kunnen worden toegepast in verschillende projecten, modellen en agentframeworks, in plaats van sterk gekoppeld te zijn aan één enkele implementatie.
• Kwaliteit van documentatie: Een goede vaardigheid moet duidelijk uitleggen wanneer deze moet worden aangeroepen, hoe het werkt en van welke bronnen het afhankelijk is. Goed gestructureerde SKILL.md-bestanden verbeteren de acceptatie aanzienlijk.
• Productierijpheid: Ten slotte gaven we de voorkeur aan vaardigheden die worden onderhouden door gerenommeerde open-sourceprojecten met bewijs van gebruik in de praktijk, waaronder de officiële Skills-repository van Anthropic en de Superpowers-collectie van Prime Radiant.

9 beste agentvaardigheden om een betere AI-agent te trainen

1. Vaardighedenauteur

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

Het is een vaardigheid om vaardigheden te maken. Op basis van een ruw idee van een capaciteit die je een agent wilt geven, doorloopt het het opstellen van de SKILL.md, het genereren van realistische testcases, het parallel uitvoeren van de agent met en zonder de vaardigheid om het verschil te meten, en het beoordelen van de resultaten — inclusief een blinde A/B-vergelijkingsmodus wanneer je wilt controleren of een herziene versie daadwerkelijk beter is dan de vorige. Het zorgt ervoor dat de capaciteiten van een agent kunnen groeien door iteratie in plaats van elke keer opnieuw handmatig prompt-engineering te doen.

Waarom het geweldig is: In tegenstelling tot de meeste agentvaardigheden die een enkele workflow aanleren, leert Vaardighedenauteur een agent hoe deze zichzelf kan verbeteren. Eenmaal geïnstalleerd wordt het de basis voor het bouwen en itereren van elke andere aangepaste vaardigheid, waardoor het een van de weinige vaardigheden is waarvan de waarde in de loop van de tijd toeneemt.

Afwegingen: Het biedt weinig directe waarde voor taken van eindgebruikers. Teams die op zoek zijn naar codeer-, onderzoeks- of browserautomatiseringsmogelijkheden moeten eerst die vaardigheden installeren en vervolgens Vaardighedenauteur gebruiken om ze in de loop van de tijd te verfijnen en te benchmarken.

2. MCP-bouwer

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

Begeleidt een agent bij het bouwen van een goed ontworpen MCP-server (Modelcontextprotocol) — de standaardmanier waarop agenten verbinding maken met externe API’s en services. Het behandelt de onderdelen die makkelijk fout gaan: tools een naam geven zodat ze eenvoudig te ontdekken zijn, de balans vinden tussen volledige API-dekking en handige workflowspecifieke tools, foutmeldingen schrijven die de agent daadwerkelijk helpen herstellen, en realistische evaluatievragen genereren om te testen of de server standhoudt bij echt gebruik.

Waarom het geweldig is: De meeste MCP-tutorials richten zich op het werkend krijgen van een server. MCP Builder gaat verder door de nadruk te leggen op vindbaarheid, toolontwerp, evaluatie en onderhoud op lange termijn, waardoor het bijzonder waardevol is voor productieomgevingen.

Afwegingen: Het is vooral nuttig voor ontwikkelaars die nieuwe MCP-servers bouwen. Als je alleen bestaande MCP-tools gebruikt, zul je deze skill waarschijnlijk niet vaak aanroepen.

3. Schrijfvaardigheden

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

Een meta-skill om andere skills goed te schrijven, afkomstig van een framework gebouwd door het team van Jesse Vincent bij Prime Radiant. Het kernprincipe is dat het schrijven van skills dezelfde discipline moet volgen als testgestuurde ontwikkeling: stel eerst een basislijn voor falen vast, schrijf de skill en test deze vervolgens tegen een controle zonder begeleiding, met voldoende herhalingen om te weten dat de formulering daadwerkelijk tot ander gedrag heeft geleid in plaats van alleen goed te lezen. Het documenteert ook veelvoorkomende faalpatronen — zoals dat een korte beschrijving van een skill stilletjes de meer gedetailleerde instructies later in het bestand overschrijft — verzameld uit echt productiegebruik.

Waarom het geweldig is: In tegenstelling tot Skill Creator, dat zich richt op het genereren van nieuwe skills, concentreert Writing Skills zich op het verbeteren van de kwaliteit van de skill zelf. Het introduceert herhaalbare schrijfpatronen, testmethodologie en veelvoorkomende valkuilen die de kans aanzienlijk vergroten dat een skill consistent gedrag vertoont.

Afwegingen: Het is voornamelijk relevant voor auteurs die aangepaste skills maken en niet voor de dagelijkse uitvoering door agenten.

4. Webapp-testen

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

Biedt een agent een betrouwbaar patroon voor het testen van een lokale web-app met Playwright: wacht tot het netwerk tot rust is gekomen, maak een screenshot, identificeer de daadwerkelijk aanwezige selectors en onderneem dan actie — in plaats van te gissen naar de paginastructuur of actie te ondernemen voordat de pagina is geladen.

Waarom het geweldig is: In plaats van browserautomatisering in het algemeen te onderwijzen, richt deze skill zich op het betrouwbaar maken van browserinteracties. Door het afdwingen van wachttoestanden, screenshotverificatie en selectorontdekking vermindert het drastisch onbetrouwbaar gedrag bij UI-testen.

Afwegingen: De skill gaat uit van toegang tot Playwright en een beheersbare browseromgeving, waardoor het minder nuttig is voor agenten die in alleen-tekst-workflows opereren.

5. Verificatie vóór voltooiing

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

Pakt een specifieke, veelvoorkomende faalmodus aan: een agent die beweert dat een taak is voltooid omdat de code er goed uitziet, zonder daadwerkelijk te bevestigen dat de oplossing werkt. Deze skill dwingt het controleren van de echte output tegenover de daadwerkelijke vereiste af voordat voltooiing wordt geclaimd.

Waarom het geweldig is: Dit is misschien wel de skill met de hoogste ROI voor coderende agenten. Veel fouten van agenten ontstaan niet omdat de oplossing verkeerd is, maar omdat deze nooit is geverifieerd. Het installeren van deze skill verbetert onmiddellijk de betrouwbaarheid in vrijwel elke engineeringworkflow.

Afwegingen: Het voegt extra uitvoeringstijd toe omdat verificatie verplicht wordt, wat misschien overbodig is voor verkennende taken of taken met een laag risico.

6. Systematisch debuggen

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

Een gestructureerd proces in vier fasen om de daadwerkelijke oorzaak van een bug te vinden in plaats van te matchen met een plausibel lijkende oplossing: verzamel bewijs over waar de fout optreedt, traceer terug door componentgrenzen om het te isoleren, vorm een hypothese en verifieer voordat je het als opgelost beschouwt. Het heeft ook een expliciete regel voor wanneer drie opeenvolgende fixes niet hebben gewerkt — stop en stel de architectuur ter discussie in plaats van een vierde patch te proberen.

Waarom het geweldig is: De meeste agents gaan standaard uit van trial-and-error debugging. Deze vaardigheid dwingt tot het verzamelen van bewijs voordat oplossingen worden voorgesteld, wat resulteert in minder hallucinerende diagnosen en meer reproduceerbare oplossingen.

Afwegingen: De gestructureerde workflow kan langzamer aanvoelen voor eenvoudige bugs die een ervaren ontwikkelaar direct zou kunnen oplossen.

7. Parallelle Agents Dispatchen

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

Beschrijft hoe een taak kan worden opgesplitst over meerdere subagenten die gelijktijdig worden uitgevoerd, in plaats van dat één agent de stappen sequentieel doorloopt — inclusief hoe de overdracht moet worden gestructureerd zodat elke subagent voldoende context heeft om zelfstandig te werken en de resultaten achteraf netjes kunnen worden samengevoegd.

Waarom het geweldig is: Parallelle uitvoering is een van de meest effectieve manieren om de latentie bij complexe workflows te verminderen. Deze vaardigheid biedt een herbruikbare strategie voor het ontleden van werk zonder in te boeten op coördinatie.

Afwegingen: Niet elke taak profiteert van parallellisme. Sterk afhankelijke workflows kunnen juist complexer worden wanneer ze over meerdere subagenten worden verdeeld.

8. Testgedreven Ontwikkeling

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

Dwingt een rood-groen-refactor-discipline af: schrijf eerst een falende test, schrijf de minimale code om deze te laten slagen en refactor vervolgens — in plaats van eerst implementatiecode te schrijven en testen als een bijzaak te beschouwen (of helemaal niet). De vaardigheid is expliciet dat dit een harde regel is en geen voorkeur, met de onderbouwing waarom code die vóór de test is geschreven, meestal niet blijft hangen.

Waarom het geweldig is: In tegenstelling tot generieke codeervaardigheden verandert deze het ontwikkelproces zelf. Door een test-eerst-workflow af te dwingen, verbetert het de codekwaliteit op lange termijn in plaats van simpelweg sneller implementaties te genereren.

Afwegingen: De initiële investering is hoger, waardoor het minder aantrekkelijk is voor snelle prototypes of wegwerpscripts.

9. Codebeoordeling Ontvangen

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

Beschrijft hoe een agent daadwerkelijk moet reageren op feedback bij beoordelingen — het onderscheid maken tussen feedback die een echte oplossing vereist en feedback die een kwestie van stijl is, en het vermijden van de veelvoorkomende fout om geldige kritiek te negeren of elke opmerking, ongeacht de waarde, te overcorrigeren.

Waarom het geweldig is: Veel codeeragents behandelen beoordelingsopmerkingen als commando's. Deze vaardigheid leert een agent om feedback kritisch te evalueren, onderscheid te maken tussen bruikbare problemen en stilistische voorkeuren in plaats van blindelings elke suggestie toe te passen.

Afwegingen: De waarde ervan hangt ervan af of beoordeling daadwerkelijk deel uitmaakt van je ontwikkelworkflow. Solo-agentsystemen zullen het zelden aanroepen.

Veelgestelde Vragen

Wat is een Agent-vaardigheid?

Een Agent-vaardigheid is een herbruikbaar capaciteitspakket dat een AI-agent leert hoe een specifieke taak moet worden uitgevoerd. In tegenstelling tot prompts kunnen vaardigheden gestructureerde instructies, hulpscripts, voorbeelden en aanvullende bronnen bevatten die alleen worden geladen wanneer ze relevant zijn.

Zijn Agent-vaardigheden hetzelfde als frameworks zoals LangChain?

Niet echt.

Frameworks zoals LangChain, CrewAI of AutoGen bieden de infrastructuur voor het bouwen van agents. Agent-vaardigheden definiëren hoe een agent individuele taken binnen die frameworks moet volbrengen.

Heb ik alle negen vaardigheden nodig?

Niet per se.

De meeste ontwikkelaars zullen profiteren van het beginnen met Vaardigheidsmaker, Verificatie vóór Voltooiing, en Systematisch Debuggen. Aanvullende vaardigheden kunnen worden toegevoegd naarmate de verantwoordelijkheden van je agent specialistischer worden.

Kunnen deze vaardigheden worden aangepast?

Ja.

Omdat ze worden gedistribueerd als open-source repositories, kunt u de instructies, voorbeelden en ondersteunende bronnen aanpassen aan uw eigen workflows of domeinspecifieke vereisten.

Zullen Agent Skills prompt engineering vervangen?

Waarschijnlijk niet.

In plaats daarvan vullen ze prompt engineering aan door herbruikbare workflows uit prompts te halen en in modulaire, onderhoudbare pakketten te plaatsen die onafhankelijk kunnen evolueren.