Što je "skill" u kontekstu AI-a, i kako ga gradite za svoj workflow?

Question

Accepted Answer

**Skill** pakira ponovno upotrebljiv, workflow na zahtjev za AI agenta: **upute** za ponavljajući zadatak (kada i kako), plus **opcionalne skripte ili resurse** koje agent učitava samo kada je zadatak relevantan. To je razlika između ponovno objašnjavanja postupka svaki put i podučavanja jednom.

## Što je skill

```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
```

Dobit je **progresivna otkrivanja**: agent zna da skill *postoji* iz kratkog opisa, i povlači cijele upute i skripte samo kada se pojavi odgovarajući zadatak — tako da desetine skills ne nabubaju svaki razgovor.

## Gradnja jednog

Skill ima tri dijela: **okidač** (kada), **koraci** (kako), i sve **pomoćne skripte** (alati). Zadržite ga fokusirano i komponibilno — jedan posao dobro obavljen, ne kuhinja svega.

```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` je **okidač** — on agentu kaže kada dosegnuti ovaj skill. Numerirani popis su **koraci**, a `validate.sh` je **pomoćna skripta** koja primjenjuje ispravnost tako da agent ne mora razumijevati format od početka. Jer je skill mali i jednonamjenski, komponira se čisto s drugima (npr. odvojena "release" skill može ga pozvati).

## Zašto je važno

Skills pretvaraju agenta od općeg asistenta kojem stalno ponovno objašnjavate u agenta koji zna *vaše* ponavljajuće postupke. Pakiranjem okidača, koraka i skripti u fokusirani, komponibilni jedinici koji se učitava samo na zahtjev, kodirate institucijsko znanje jednom i ponovno ga pouzdano koristite — dobivajući konzistentne rezultate na ponavljajućim zadacima bez njihovog ponovno objašnjavanja, i bez plaćanja kontekstne cijene svakog workflow-a na svakom zahtjevu.