Was ist Claude Skill? Die Geheimwaffe, um KI-Agenten schlauer zu machen: Ein tiefer Einblick in Claude Skill und die plattformübergreifende Integrationsstrategie

Vorwort

Haben Sie diese Situation schon einmal erlebt: Sie möchten, dass die KI Ihnen bei der Bewältigung einer bestimmten Aufgabe in Ihrem Projekt hilft, aber nachdem Sie das gesamte Hintergrundwissen, die Codierungsstandards und die API-Dokumentation in den Prompt gestopft haben, stellen Sie fest, dass das Kontextfenster (Context Window) der KI explodiert oder die KI aufgrund von Informationsüberlastung anfängt zu schwafeln?

Es ist, als würden Sie einen Michelin-Sternekoch engagieren, müssten aber jedes Mal neben ihm stehen und nörgeln: “Hey, schneide jetzt die Zwiebeln, dann rühre die Eier um, vergiss nicht, Salz hinzuzufügen…” Obwohl der Koch geschickt ist, ist es für Sie anstrengend, dies jedes Mal zu wiederholen, und der Koch könnte etwas überhören.

Um dieses Problem zu lösen, hat Claude (Anthropic) ein leistungsstarkes Konzept eingeführt – Claude Skill (Agent Skill). Dieser Artikel wird Sie tief in diese “schwarze Technologie” einführen und zeigen, wie Sie sie in Ihre Projekte integrieren können, um jeden KI-Agenten in einen kampfbereiten Senior-Mitarbeiter für Sie zu verwandeln.

Was ist Claude Skill? (Eine Analogie aus dem Alltag: Geheimrezepte in der Küche)

Wenn wir Claude Skill auf einfachste Weise erklären wollen, können wir es uns als “Rezeptkarten (Recipe Cards), die im Regal einer gehobenen Restaurantküche liegen” vorstellen.

Allgemeines Prompting: Als würden Sie neben dem Koch (KI) stehen und mündliche Anweisungen geben.
Claude Skills (Agent Skills): Als würden Sie Ihre Standardarbeitsanweisungen (SOP) in Rezeptkarten niederschreiben.

Diese Karten werden normalerweise in Ordnern (dem Dateisystem) aufbewahrt, und der Koch muss nicht die gesamte Enzyklopädie auswendig lernen (was das Kontextfenster spart). Nur wenn Sie “Mach ein Beef Wellington” rufen, geht der Koch zum Regal, zieht diese bestimmte Rezeptkarte heraus und folgt den Schritten eins nach dem anderen.

Kernstruktur eines Skills

Die Struktur eines Skills ist eigentlich sehr einfach. Es ist nur ein Ordner, der typischerweise drei Teile enthält:

SKILL.md: Dies ist das Rezept selbst. Darin steht: “Wenn Sie ein PDF verarbeiten möchten, tun Sie zuerst dies, dann das…”.
scripts/ (Optional): Wie ein spezialisierter Schäler in der Küche. Dies sind spezifische Python- oder Bash-Skripte, die die KI direkt ausführen kann, ohne selbst Code erfinden zu müssen.
Metadata (YAML): Das Etikett auf dem Buchrücken des Rezeptbuchs (Name, Beschreibung), das es der KI ermöglicht, schnell zu scannen und zu wissen, wofür dieses Rezept gedacht ist.

Warum macht dies Agenten schlauer? (Architektonischer Vorteil)

Dies nutzt ein psychologisches/technisches Konzept namens “Progressive Offenlegung (Progressive Disclosure)”.

Vor der Verwendung von Skills: Sie stopfen alle Projektregeln, Codestandards und API-Dokumente in die KI. Die Gehirnkapazität der KI (Context Window) explodiert sofort.
Nach der Verwendung von Skills: Die KI beginnt nur mit dem Wissen “Ich habe eine Liste dieser Werkzeuge (Metadata)”. Wenn sie auf eine bestimmte Aufgabe stößt, “liest” sie dann dieses spezifische SKILL.md in ihr Gehirn.

Dies macht Ihren KI-Agenten zu einem “Senior Engineer, der weiß, wie man Handbücher konsultiert”, anstatt zu einem “Streber, der versucht, die gesamte Bibliothek auswendig zu lernen”.

Tiefer Einblick: Skill-Mechanik und Format

Die Betriebslogik von Claude Skill unterteilt Informationen in drei Ebenen, sodass die KI “nur das nimmt, was benötigt wird, wenn es benötigt wird”:

Ebene	Inhalt (Content)	Wann geladen (When Loaded)	Token-Kosten	Analogie aus dem Alltag
Level 1	Metadata YAML-Tags: Name, Beschreibung	Immer (Always) Beim Start in den System Prompt einfügen	Sehr gering (~100 tokens)	Restaurant-Menü Sie schauen auf das Menü und wissen, dass das Gericht existiert, müssen aber noch nicht in die Küche gehen.
Level 2	Instructions (Anweisungen) Lehre innerhalb von `SKILL.md`	Bei Auslösung (Triggered) KI verwendet Bash, um die Datei zu lesen, wenn sie es für notwendig hält	Mittel (<5k tokens)	Rezeptkarte Bestätigt, dieses Gericht zu kochen, dann nehmen Sie diese Karte heraus, um die Schritte zu sehen.
Level 3	Resources & Code Skripte (`.py`) oder Referenzen	Nach Bedarf (As needed) Skript ausführen oder spezifische Dokumente konsultieren	Fast null Gibt nur Ausführungsergebnisse zurück	Spezialisierte Werkzeuge Nehmen Sie den Mixer heraus, um Eier zu schlagen; Sie brauchen nur das Ergebnis, nicht die ganze Maschine zu schlucken.

Beispiel für das `SKILL.md`-Format

Eine Standard-Skill-Datei besteht aus einem YAML-Header und Markdown-Inhalt:

---
name: data-analyzer           # Regel: Kleinbuchstaben, Zahlen, Bindestriche
description: Analyze data from CSV files and generate charts. Use when the user asks for insights from spreadsheets. # Regel: Beschreiben Sie klar "was zu tun ist" und "wann es zu verwenden ist"
---

# Data Analyzer Skill

## Instructions
1.  Überprüfen Sie zuerst den vom Benutzer angegebenen CSV-Dateipfad.
2.  Verwenden Sie das Skript `scripts/analyze.py`, um Daten zu lesen.
3.  Wenn die Analyse erfolgreich ist, fassen Sie bitte die Datentrends in traditionellem Chinesisch zusammen.

## Examples
User: "Analysiere diesen Verkaufsbericht"
Assistant: (executes python scripts/analyze.py sales.csv)

Wie baut man eine universelle “Cross-Model”-Architektur auf?

Ein Schmerzpunkt für viele ist: “Ich möchte nicht an Claude gefesselt sein! Was ist mit anderen KIs (wie Gemini, Cursor, VS Code Copilot)?”

Claude Code kann automatisch scannen, da seine Laufzeitumgebung eine fest codierte Logik hat, um .claude/skills zu durchlaufen. Andere Agenten sind wie Leser, die eine Bibliothek ohne Katalogsystem betreten.

Um dies zu lösen, können wir einen “Master-Index (Master Index)” erstellen.

Lösung 1: Erstellen Sie `SKILLS_INDEX.md`

Erstellen Sie eine SKILLS_INDEX.md oder AGENTS_README.md im Projektstamm mit folgender Struktur:

# AI Agent Skills Index
(Hinweis: Dieses Projekt enthält modulare Agent Skills. Wenn Sie auf folgende Aufgaben stoßen, lesen Sie bitte die entsprechende SKILL.md-Datei für operative Standards.)

## Available Skills

| Skill-Name (Skill Name) | Pfad (Path) | Beschreibung & Wann zu verwenden (Description & When to use) |
| :--- | :--- | :--- |
| PDF Processing | `skills/pdf-processing/SKILL.md` | Verwenden, wenn der Benutzer bittet "PDF lesen", "Tabelle extrahieren" oder "Dateien zusammenführen". |
| Code Review | `skills/code-review/SKILL.md` | Verwenden, wenn der Benutzer bittet "Code überprüfen", "PR prüfen" oder "Code optimieren". |

## How to use
1. Lesen Sie zuerst die Liste oben.
2. Beurteilen Sie basierend auf dem Prompt des Benutzers, welcher Skill am relevantesten ist.
3. Lesen Sie proaktiv (Read) den Inhalt von `SKILL.md` unter diesem Pfad in den Kontext.

Dies ist wie das “Menü” am Eingang des Restaurants. Sobald Gemini oder Cursor das Projekt betritt und diese Datei liest, weiß es “Oh! Also habe ich diese Moves zur Verfügung”.

Lösung 2: Spezialisierte Lösung für Cursor (`.cursorrules`)

Wenn Sie Cursor verwenden, hat es eine leistungsstarke Funktion namens .cursorrules. Sie können die Indexierungslogik direkt hineinschreiben, damit Cursor Skills automatisch mounten kann.

You are an advanced AI coding assistant. This project utilizes a standardized "Agent Skills" architecture located in the `skills/` directory.

Before executing complex tasks, verify if a relevant skill exists:

[Skill List]
- name: pdf-processing
- path: skills/pdf-processing/SKILL.md
- description: Extract text and tables from PDF files.

Instruction:
If the user's request matches a skill's description, you MUST read the content of the corresponding `SKILL.md` file before proceeding.

Lösung 3: Automatisiertes Generierungsskript

Um den Aufwand der manuellen Pflege des Index zu vermeiden, können Sie ein einfaches update_skills_index.py-Skript schreiben, um automatisch die YAML-Header aller SKILL.md-Dateien zu scannen und SKILLS_INDEX.md zu generieren.

Wie erstellt man schnell einen Skill?

Wollen Sie YAML und Markdown nicht von Hand schreiben? Sie können “AI Skill” verwenden, um “AI Skill” zu generieren!

Anthropic stellt offiziell einen Skill namens skill-creator zur Verfügung, der im Wesentlichen ein “Interview-artiger Assistent (Wizard)” ist.

Installieren: Legen Sie den Ordner skill-creator in Ihr skills-Verzeichnis.
Beschwören: Sagen Sie der KI: “Hey, ich möchte einen neuen Skill erstellen, bitte hilf mir mit skill-creator.”
Interagieren: Sie wird anfangen zu fragen: “Welches Tool möchtest du machen?”, “Musst du Python-Skripte schreiben?”.
Generieren: Nach dem Gespräch spuckt sie automatisch das SKILL.md im Standardformat und die Ordnerstruktur für Sie aus.

Das ist, als müssten Sie den Bauplan nicht selbst zeichnen, sondern einen “Bauplan-Generator-Roboter” bitten, ihn für Sie zu zeichnen.

Fazit

Claude Skills (Agent Skills) sind nicht nur ein exklusives Feature von Claude; sie sind ein offener Standard für die Zusammenarbeit von Agenten. Durch standardisierte Dateistrukturen und klare Indexierungsmechanismen können wir diese leistungsstarke Architektur über Modellgrenzen hinweg nutzen und in jeder KI-Entwicklungsumgebung anwenden.

Mit diesem “Digital Employee Operation Manual” ist Ihr Agent kein Anfänger mehr, der nur schwafeln kann, sondern ein Senior-Experte, der jederzeit SOPs konsultieren und Aufgaben präzise ausführen kann. Beginnen Sie jetzt mit dem Aufbau Ihrer Skill Standard Library!