Schritt 1: Legen Sie fest, was diese Skill lehren soll
Eine gute Skill macht genau eine Sache, und die „richtige Art“, sie zu tun, lässt sich zusammenfassen.
- ✅ Gute Beispiele: „einen Beitrag für den Unternehmensaccount nach unseren Markenrichtlinien schreiben“, „Frontend-Code auf Accessibility-Probleme prüfen“
- ❌ Schlechtes Beispiel: „hilf mir mit allem“ (zu breit: die KI weiß nicht, wann sie es einsetzen soll)
Schritt 2: Schreiben Sie die SKILL.md
Die Standardstruktur sieht so aus (Sie können sie übernehmen):
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name: weekly-report-writer
description: Wandelt verstreute Arbeitsnotizen in einen gut strukturierten Wochenbericht um. Zu verwenden, wenn der Nutzer sagt „schreibe meinen Wochenbericht“ oder ein Gemisch aus Arbeitsnotizen einfügt.
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# Erstellung eines Wochenberichts
1. Lesen Sie die rohen Notizen des Nutzers und ordnen Sie sie zuerst nach „Ergebnisse / Probleme / Pläne für die nächste Woche“
2. Sortieren Sie die Ergebnisse nach Wichtigkeit; formatieren Sie jeden Eintrag als: Ergebnis in einem Satz + belegende Kennzahl
3. Kennzeichnen Sie fehlende Daten mit [TBD]; erfinden Sie niemals Daten
4. Schließen Sie mit 2 Vorschlägen für Berichtsüberschriften ab
## Beispiel
Eingabe des Nutzers: „Montag hatte ich eine Besprechung, Dienstag habe ich einen Bug behoben, Mittwoch habe ich eine Funktion ausgerollt.“
Ausgabe:
### Ergebnisse dieser Woche
1. Ich habe den Rollout der Funktion XX abgeschlossen (Datenwirkung [TBD])
........
name
Kleinbuchstaben in kebab-case, eindeutige Kennung
description
Am kritischsten: sagen Sie klar, was sie tut + wann man sie einsetzt; die KI entscheidet daran, sie zu aktivieren
Hauptteil
Konkrete Schritte + Beispiele + Regeln – je spezifischer, desto besser
Schritt 3: Optionale Ergänzungsordner
scripts/— ausführbare Skripte (Python, Bash usw.), die die KI bei Bedarf aufruftreferences/— Referenzmaterial/Dokumente, bei Bedarf geladenassets/— statische Ressourcen wie Vorlagen und Beispiele
Schritt 4: Testen und verfeinern
- Testen Sie 3 verschiedene Eingaben und prüfen Sie, ob die Ausgabe den Erwartungen entspricht
- Ergänzen Sie im Hauptteil die „Stellen, an denen die KI falsch lag“ – Skills werden iterativ verfeinert
- Sorgen Sie dafür, dass die description alle erwarteten Auslöseszenarien abdeckt (Nutzer formulieren auf tausend Arten)
- Studieren Sie, wie die bestbewerteten Skills der Community geschrieben sind: Werfen Sie einen Blick auf die kuratierte Liste (das offizielle anthropics/skills-Repository ist ein hervorragendes Vorbild)
Häufige Fehler
- description zu vage → die KI weiß nie, wann sie aktivieren soll, also wird die Skill verschwendet
- Vage Schritte (wie „analysiere sorgfältig“) → ersetzen Sie sie durch überprüfbare, konkrete Handlungen
- Seitenfüller stapeln → verletzt das schrittweise Laden und verlangsamt den Agenten
- Vergessen zu definieren, „wann man sie NICHT verwenden soll“ → sie wird erzwungen auf ungeeignete Szenarien angewendet