Eine Fähigkeit verpackt einen wiederverwendbaren, bedarfsgesteuerten Workflow für einen AI-Agent: Anweisungen für eine sich wiederholende Aufgabe (wann und wie), plus optionale Skripte oder Ressourcen, die der Agent nur lädt, wenn die Aufgabe relevant ist. Es ist der Unterschied zwischen dem wiederholten Erklären eines Verfahrens und dem einmaligen Lehren.
SKILL = a self-contained folder the agent can pull in on demand:
SKILL.md → metadata + instructions (the TRIGGER + the STEPS)
scripts/ → optional helper scripts the agent runs (e.g. a linter, a generator)
resources/ → optional templates, examples, reference files
→ loaded ONLY when relevant → keeps the base context small, the workflow repeatable
Der Vorteil ist progressive Offenlegung: Der Agent weiß, dass die Fähigkeit existiert aus einer kurzen Beschreibung, und ruft die vollständigen Anweisungen und Skripte nur ab, wenn eine passende Aufgabe auftaucht — so dass Dutzende von Fähigkeiten nicht jedes Gespräch aufblähen.
Eine Fähigkeit hat drei Teile: den Auslöser (wann), die Schritte (wie) und alle Hilfsskripte (Werkzeuge). Halte es fokussiert und zusammensetzbar — eine Aufgabe gut erledigt, nicht alles Mögliche.
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name: changelog-entry
description: Add a CHANGELOG entry. Use when finishing a user-facing change.
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# Add a changelog entry
## Steps
1. Read the latest commits since the last release tag.
2. Categorize each as Added / Changed / Fixed.
3. Prepend a dated section to CHANGELOG.md under [Unreleased].
4. Run `scripts/validate.sh` to check the format.
Die description ist der Auslöser — sie teilt dem Agent mit, wann diese Fähigkeit zum Einsatz kommt. Die nummerierte Liste sind die Schritte, und validate.sh ist ein Hilfsskript, das Korrektheit erzwingt, damit der Agent nicht von Grund auf über das Format nachdenken muss. Da die Fähigkeit klein und einfach ist, lässt sie sich sauber mit anderen kombinieren (z. B. kann eine separate "Release"-Fähigkeit sie aufrufen).
Fähigkeiten verwandeln einen Agent von einem generellen Assistenten, den du ständig neu einweisenmusst, in einen, der deine wiederkehrenden Verfahren kennt. Indem du den Auslöser, die Schritte und Skripte in eine fokussierte, zusammensetzbare Einheit verpackst, die nur bei Bedarf geladen wird, kodierst du institutionelles Wissen einmal und nutzt es zuverlässig wieder — erhältst konsistente Ergebnisse bei wiederholten Aufgaben, ohne sie erneut zu erklären, und ohne die Kontextkosten für jeden Workflow bei jeder Anfrage zu zahlen.