Мой полный гайд работы со Skill.md, какие агенты использую и почему, что работает хорошо, а что пока сыро.
Помните мультик «Вовка в Тридевятом царстве»? Там были «Двое из ларца, одинаковых с лица», которые делали всё за героя. Помните, чем кончилось? Они и конфеты ели за него.
Эта детская сказка — идеальная метафора того, что сейчас происходит в ИИ-индустрии. Мы на пороге эры автономных агентов. Бизнес, который сейчас не научится «цифровать» свою экспертизу в скиллы и не подготовит инфраструктуру (MCP) для подключения чужих агентов, рискует остаться тем самым Вовкой, который хотел «только пирожное», а остался ни с чем.
Я последние месяцы зарылся в кишки Клода и Курсора, тестируя концепцию Expertise-as-a-Code (экспертиза как код). Я вырезал свои навыки, опыт коллег и лучшие практики рынка, чтобы упаковать их в автономные скиллы.
Это не будущее. Это жженая правда настоящего. В этой статье я разложу всё по полочкам: от архитектуры до конкретных промптов и факапов.
Анатомия Скилла: Почему это не просто промпт
Многие думают, что скилл — это просто длинный, хорошо написанный системный промпт в духе «Ты супер-эксперт, сделай мне красиво». Это фатальное заблуждение.
Системный промпт — это роль. Это маска, которую вы надеваете на модель. Скилл — это алгоритм действий и доступ к инструментам. Это оцифрованная структура вашего опыта.
Что входит в состав профессионального скилла (.cursorrules / agent.json):
- База Знаний (Context): Это не просто «знай рынок», а конкретные файлы: ваши выверенные методички, прошлые успешные кейсы, спецификации, P&L-шаблоны.
- Логическая Цепочка (Logic Chain): Пошаговая инструкция «как я думаю». Если А, то проверяем Б, если нет — идем в С. Это оцифрованная интуиция эксперта.
- Инструментарий (Tools): Список API-методов, доступ к файлам, браузеру, базам данных. Агент знает, какой инструмент вызвать для решения подзадачи.
- Валидация (Verification): Критерии, по которым агент сам понимает, что выдал херню, и обязан откатиться или позвать человека.
Итог: Скилл превращает болталку (LLM) в целеустремленного цифрового спеца, который не устает и не просит прибавки.
Полевые Испытания: Кто летит, а кто буксует
Я тестировал скиллы на трех основных платформах. Вот вам честный срез без маркетинговой шелухи.
🏆 Фавориты: Cursor и Claude
Они сейчас лучше всех держат контекст и работают с загруженными методичками. Ошибок минимум.
- Cursor (.cursorrules): Идеально для скиллов, завязанных на коде, структуре проекта и работе с локальными файлами. Скилл залетает как родной, агент понимает задачи проекта с полуслова.
- Claude (Projects): Лучший вариант для «мягких» скиллов (маркетинг, стратегия, P&L). Загружаешь методички в проект — и агент работает строго по ним.
⚠ Проблемный ребенок: Antigravity
Пока далеко до идеала. Он почему-то считает себя умнее прописанного скилла. Инструкцию-то он видит, но выполнить её нормально не может. Постоянно пытается «галлюцинировать» мимо алгоритма и, самое главное, крайне криво подключается к инструментам, прописанным в скилле. Дружбы у нас пока не вышло.
Прикладное «Мясо»: Что оцифровывать прямо сейчас
Не пытайтесь оцифровать «всего себя». Начинайте с рутины, которая сжирает 80% времени.
1. Маркетинг: Ресерч и Работа с Wordstat (РАБОТАЕТ НА 100%)
Вот тут мясо. Скилл по анализу рынка, конкурентов и поиску УТП залетает на ура.
- Пример: Потестил скиллы Ивана Полякова по Wordstat и рекламным кампаниям. Парень реально эксперт, подготовил всё так, что нейронка сама вытягивает ключи через API (или через эмуляцию браузера), кластеризует их и выдает готовую стратегию посева почти без ошибок. Это экономит дни работы.
2. Анализ конкурентов и Оценка рынка (TAM/SAM/SOM) (РАБОТАЕТ КЛАССНО)
Скилл «Аудитор» обходит сайты конкурентов, вытаскивает их офферы, сравнивает с вашей методикой позиционирования. Если дать агенту доступ к актуальным стат-данным, он сводит модель объема рынка за пару минут.
3. Просчет P&L и Финансы (КРАЙНЕ СЛОЖНО)
С pnl-кой, конечно, сложнее. Нейронкам всё еще тяжело с математикой «из коробки». Сложно с ФОТ, налогами и нелинейными расходами.
- Как заставить работать: Только если грамотно прописать алгоритм в документе скилла, применить Chain-of-Thought (пошаговый вывод) и, самое главное, подключить агент к вашей BI или ERP-системе. Тогда даже P&L становится подъемной задачей, но всё еще требует жесткой проверки руками.
Инструкция по сборке: Как сделать скилл под себя
Не ждите «магии». Скилл — это работа руками и головой.
Шаг 1. Оцифровка Expertise (Context)
Соберите свои лучшие методички, чек-листы, примеры отчетов. Не пишите их заново, просто закиньте как PDF или Notion-страницы в контекст агента (в Cursor — в папку .cursorrules, в Claude — в Projects).
Шаг 2. Оцифровка Логики (Algorithm)
Пропишите алгоритм действий как для стажера:
- «Зайди на сайт Wordstat по ссылке...»
- «Собери частотность по списку ключевых слов...»
- «Если частотность < 1000, игнорируй...»
- «Упакуй в таблицу...»
Шаг 3. Подключение Инструментов (Tools)
У Anthropic есть отличная документация: (https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview). Там пошагово расписано, как через tool_use и API описать инструменты для агента.
Вывод на этом этапе: Всё, вы создали своего «цифрового двойника». Он делает рутину по вашей логике, а вы занимаетесь стратегией.
Стратегия Выживания: Почему сайты скоро умрут
А теперь самое ироничное и важное. Мы все еще по инерции пилим приложения, сайты, личные кабинеты. Ребят, это уже вчерашний день.
Мы на пороге момента, когда пользователь перестанет ходить на ваш сайт, чтобы собрать информацию.
У каждого в кармане скоро будет свой карманный Агент с набором нужных ему скиллов. И этот агент не хочет скроллить ваш лендинг. Он хочет получить данные напрямую.
Поэтому MCP (Model Context Protocol) или другие коннекторы станут нормой быстрее, чем мы успеем обновить лендинги.
- Ваш продукт либо станет MCP-сервером, который «кормит» чужого агента качественным контекстом и возможностями...
- ...Либо вас просто не будет существовать в рабочей экосистеме клиента.
Пользователь выберет того, чей сервис лучше «встанет» в его кастомного агента, не заставляя выходить из привычного Cursor или Claude.
Если вы сейчас проектируете продукт — закладывайте возможность подключения к нему через API и MCP уже сейчас. Это не «фича будущего», это стратегия выживания. Через пару лет те, к кому агент пользователя не сможет легко «присосаться» за данными, просто потеряют огромный пласт рынка.
Заключение: С чего начать сегодня
- Cursor (.cursorrules): Создайте папку, закиньте туда методичку по коду и пропишите правила.
- Claude (Projects): Создайте проект, загрузите методички по маркетингу или P&L.
- Оцифруйте ОДИН свой рутинный навык. Например, «сравнивать отзывы на мой продукт с отзывами конкурента». Закиньте методику и посмотрите, как агент начнет выдавать результат по вашей логике. После этого обычные чат-боты вам покажутся калькуляторами из 90-х.
Будущее не за сайтами, а за агентами. И этот пост — ваше приглашение не остаться Вовкой в Тридевятом царстве.
А вы готовы доверить мерж в продакшн или расчет P&L автономному агенту, если будете уверены в его скилле? Обсудим в комментариях! 👇