AI संदर्भ में "skill" क्या है, और आप अपने workflow के लिए एक कैसे बनाते हैं?

Question

Accepted Answer

एक **skill** एक AI एजेंट के लिए पुनः उपयोग योग्य, ऑन-डिमांड workflow को पैकेज करता है: एक आवर्ती कार्य के लिए **निर्देश** (कब और कैसे), साथ ही **वैकल्पिक स्क्रिप्ट या संसाधन** जो एजेंट केवल तभी लोड करता है जब कार्य प्रासंगिक हो। यह हर बार एक प्रक्रिया को फिर से समझाने और इसे एक बार सिखाने के बीच का अंतर है।

## Skill क्या है

```text
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
```

लाभ **progressive disclosure** है: एजेंट को एक संक्षिप्त विवरण से पता चलता है कि skill *मौजूद है*, और केवल तभी पूर्ण निर्देश और स्क्रिप्ट खींचता है जब एक मेल खाने वाला कार्य दिखाई दे — इसलिए दर्जनों skills हर बातचीत को फुला नहीं देते।

## एक बनाना

एक skill के तीन भाग होते हैं: **trigger** (कब), **steps** (कैसे), और कोई **helper scripts** (tools)। इसे केंद्रित और composable रखें — एक काम अच्छी तरह किया, न कि रसोई की सिंक।

```markdown
---
name: changelog-entry
description: Add a CHANGELOG entry. Use when finishing a user-facing change.
---
# 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.
```

`description` **trigger** है — यह एजेंट को बताता है कि इस skill को कब खींचना है। क्रमांकित सूची **steps** है, और `validate.sh` एक **helper script** है जो सही होने को लागू करता है ताकि एजेंट को शुरुआत से प्रारूप के बारे में सोचना न पड़े। क्योंकि skill छोटा और single-purpose है, यह दूसरों के साथ बहुत अच्छी तरह से compose होता है (उदाहरण के लिए एक अलग "release" skill इसे call कर सकता है)।

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Skills एक एजेंट को एक सामान्य सहायक से बदलते हैं जिसे आप लगातार फिर से समझाते हैं उस में जो *आपकी* आवर्ती प्रक्रियाओं को जानता है। trigger, steps और scripts को एक केंद्रित, composable इकाई में पैकेज करके जो केवल demand पर लोड होती है, आप संस्थागत ज्ञान को एक बार एन्कोड करते हैं और इसे विश्वसनीय रूप से पुनः उपयोग करते हैं — दोहराए जाने वाले कार्यों पर सुसंगत परिणाम प्राप्त करते हैं बिना उन्हें फिर से समझाए, और प्रत्येक अनुरोध पर हर workflow की context cost का भुगतान किए बिना।