Agent Skills: 30 Fragen und Antworten zum offenen Standard für KI-Agenten

Agent Skills: Spezialisiertes Wissen für KI-Agenten 

KI-Modelle wie Claude verfügen über enormes Allgemeinwissen – doch für spezifische Aufgaben fehlt oft das prozedurale Know-how und der organisatorische Kontext. Genau hier setzen Agent Skills an: ein offener Standard, der modulare, dateisystembasierte Ressourcen definiert und aus einem Generalisten einen Spezialisten macht.

Ursprünglich von Anthropic entwickelt, wird der Standard heute von über 30 Tools unterstützt – darunter Cursor, Claude Code, VS Code, GitHub Copilot, Roo Code, OpenAI Codex und viele mehr. Das bedeutet: Ein einmal erstellter Skill funktioniert plattformübergreifend.

Ob Sie Skills zum ersten Mal einsetzen oder Ihr Enterprise-Deployment optimieren – hier finden Sie 30 fundierte Antworten, von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Edge Cases.

Schnellübersicht: Alle 30 Fragen 

Klicken Sie auf eine Frage, um zur ausführlichen Antwort zu springen.

Kategorie 1: Grundlagen und Konzepte 

Kategorie 2: Skill-Struktur und Aufbau 

Kategorie 3: Skills erstellen und entwickeln 

Kategorie 4: Skills verwenden und integrieren 

Kategorie 5: Sicherheit und Enterprise 

Kategorie 6: Fortgeschrittene Techniken und Edge Cases 

1.1. Was sind Agent Skills und wozu dienen sie? 

Kurze Antwort: Agent Skills sind ein offener Standard für wiederverwendbare, dateisystembasierte Ressourcen, die KI-Agenten domänenspezifische Expertise verleihen – plattformübergreifend, von Claude über Cursor bis VS Code.

Detaillierte Erklärung:

Agent Skills wurden ursprünglich von Anthropic entwickelt und sind mittlerweile ein offener Standard (agentskills.io), der von über 30 Agent-Produkten unterstützt wird. Laut der offiziellen Dokumentation bestehen Skills aus Verzeichnissen mit Anweisungen, ausführbarem Code und Referenzmaterialien. Sie unterscheiden sich grundlegend von einzelnen Prompts, weil sie:

Das Anthropic Engineering-Team beschreibt den Ansatz als "Onboarding Guide for a new hire": Statt fragmentierte, maßgeschneiderte Agenten für jeden Use Case zu bauen, kann jede:r mit composable Ressourcen eigene spezialisierte Agenten erstellen (Anthropic Engineering Blog).

1.2. Worin unterscheiden sich Skills von normalen Prompts? 

Kurze Antwort: Prompts sind einmalige Konversations-Anweisungen; Skills sind persistente, dateisystembasierte Module, die on-demand laden und Code, Anweisungen sowie Ressourcen bündeln.

Detaillierte Erklärung:

Der entscheidende Unterschied liegt in der Architektur: Skills existieren als Verzeichnisse im Dateisystem. In Claude interagiert der Agent mit ihnen über Bash-Befehle, in Cursor werden sie beim Start automatisch entdeckt und können zusätzlich manuell via /skill-name im Agent-Chat aufgerufen werden (Cursor Docs). Cursor bietet zudem die Option disable-model-invocation: true, um Skills ausschließlich als Slash-Command verfügbar zu machen – ohne automatische Auslösung.

Daniel Miessler beschreibt die Abgrenzung praktisch: Skills sind Domänen-Container (z.B. Blogging, Research, Security), während Workflows Task-Prozeduren sind, die innerhalb von Skills verschachtelt werden können (Miessler, 2025).

1.3. Welche vorgefertigten Skills bietet Anthropic an? 

Kurze Antwort: Vier Dokumenten-Skills für PowerPoint, Excel, Word und PDF – sofort einsatzbereit über die Claude API und claude.ai.

Detaillierte Erklärung:

Diese Skills demonstrieren das "Create Files"-Feature von Claude und nutzen die Skills-Architektur intern, um Claude die nötigen Bibliotheken und Verarbeitungs-Workflows bereitzustellen (Anthropic Platform Docs – Quickstart).

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator

1.4. Was bedeutet "Progressive Disclosure" bei Skills? 

Kurze Antwort: Ein dreistufiges Lademodell, das nur relevante Informationen ins Context Window holt – vergleichbar mit einem Buch, das erst Inhaltsverzeichnis, dann Kapitel, dann Anhang zeigt.

Detaillierte Erklärung:

Das Engineering-Team von Anthropic betont: Progressive Disclosure stellt sicher, dass nur relevanter Content das Context Window belegt. Wie Han Lee in seiner Analyse beschreibt, ermöglicht diese Architektur Skills mit dutzenden Referenzdateien, ohne dass ungenutzte Inhalte Tokens verbrauchen (Lee, 2025).

1.5. Für welche Anwendungsfälle eignen sich Skills am besten? 

Kurze Antwort: Wiederkehrende Workflows, domänenspezifische Aufgaben und teamweite Standardisierung – überall dort, wo Sie Claude regelmäßig denselben Kontext geben.

Detaillierte Erklärung:

Claire Vo betont in Lenny's Newsletter, dass Skills besonders dann werfen, wenn dieselben Anweisungen regelmäßig benötigt werden – etwa ein Unternehmens-Styleguide, ein spezifisches Reporting-Format oder eine Compliance-Checkliste (Vo, 2025).

2.1. Wie ist eine SKILL.md-Datei aufgebaut? 

Kurze Antwort: YAML-Frontmatter mit name und description, gefolgt von einem Markdown-Body mit Anweisungen, Beispielen und Referenzlinks.

Detaillierte Erklärung:

Jeder Skill benötigt eine SKILL.md-Datei als Einstiegspunkt. Die offizielle Dokumentation definiert diese Struktur:

---
name: processing-pdfs
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.
---

# PDF Processing

## Quick start

Use pdfplumber for text extraction:

```python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:
  text = pdf.pages[0].extract_text()

2.2. Welche Felder sind im YAML-Frontmatter erforderlich? 

Kurze Antwort: Zwei Pflichtfelder (name, description) plus plattformspezifische optionale Felder – Cursor erweitert den Standard um license, compatibility, metadata und disable-model-invocation.

Detaillierte Erklärung:

Die description ist der kritischste Text im gesamten Skill: Sowohl Claude als auch Cursor nutzen sie, um aus potenziell hunderten installierten Skills den richtigen auszuwählen. Sie muss sowohl das Was als auch das Wann abdecken (Best Practices).

Das Feld disable-model-invocation wird mittlerweile von Cursor und Claude Code unterstützt: Damit können Sie Skills als klassische Slash-Commands nutzen – der Agent wendet sie nur an, wenn Sie explizit /skill-name eintippen.

2.3. Wie funktionieren die drei Ebenen des Skill-Ladens? 

Kurze Antwort: Level 1 (Metadaten) wird immer geladen, Level 2 (SKILL.md-Body) bei Trigger, Level 3+ (gebündelte Dateien/Scripts) nur bei konkretem Bedarf.

Detaillierte Erklärung:

Die Skills-Architektur basiert auf Claudes VM-Umgebung mit Dateisystemzugriff. Beim Start lädt Claude nur die name- und description-Felder aller Skills (~100 Tokens pro Skill) in den System-Prompt. Erst wenn eine Anfrage zu einem Skill passt, liest Claude via Bash die vollständige SKILL.md-Datei.

Scripts werden ausgeführt, nicht geladen: Wenn Claude ein Utility-Script wie validate_form.py startet, landet nur die Ausgabe des Scripts im Context Window – nicht der Quellcode. Das macht Scripts deutlich effizienter als on-the-fly generierter Code (Anthropic Engineering Blog).

2.4. Wie organisiere ich zusätzliche Dateien in einem Skill? 

Kurze Antwort: Referenzen maximal eine Ebene tief von SKILL.md aus verlinken, Scripts in einem eigenen scripts/-Unterordner, Dateien nach Domäne benennen.

Detaillierte Erklärung:

pdf-skill/
├── SKILL.md              # Hauptanweisungen (bei Trigger geladen)
├── FORMS.md              # Formular-Leitfaden (bei Bedarf geladen)
├── reference.md          # API-Referenz (bei Bedarf geladen)
├── examples.md           # Nutzungsbeispiele (bei Bedarf geladen)
└── scripts/
  ├── analyze_form.py   # Utility-Script (ausgeführt, nicht geladen)
  ├── fill_form.py      # Formular-Script
  └── validate.py       # Validierungs-Script

Für umfangreiche Referenzdateien (über 100 Zeilen) empfiehlt Anthropic ein Inhaltsverzeichnis am Anfang, damit Claude den Umfang erfassen kann, auch wenn es zunächst nur einen Teil liest (Best Practices).

2.5. Welche Namenskonventionen sollte ich für Skills verwenden? 

Kurze Antwort: Gerund-Form bevorzugt (z.B. processing-pdfs), konsistent innerhalb Ihrer Skill-Sammlung, keine vagen Namen wie helper oder utils.

Detaillierte Erklärung:

Konsistente Benennung erleichtert das Referenzieren in Dokumentation, die Organisation großer Skill-Bibliotheken und das schnelle Verständnis auf einen Blick (Best Practices).

3.1. Wie schreibe ich effektive Skill-Beschreibungen? 

Kurze Antwort: Immer in der dritten Person, spezifische Trigger-Begriffe einschließen und sowohl das Was als auch das Wann in einem Satz abdecken.

Detaillierte Erklärung:

Die description ist der wichtigste Text im Skill – sie entscheidet, ob der Agent den Skill auswählt. Anthropic empfiehlt drei Regeln:

1. Dritte Person verwenden: "Processes Excel files and generates reports" statt "I can help you process Excel files"
2. Spezifische Begriffe einschließen: Statt "Helps with documents" → "Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents"
3. Trigger-Kontext definieren: "Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction"

# Schlecht:
description: Helps with documents

# Gut:
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.

Der offizielle skill-creator von Anthropic ergänzt eine wichtige Stilregel: Immer die Imperativ-/Infinitivform verwenden im Body der SKILL.md. Zudem sollten "When to Use"-Informationen ausschließlich in der description stehen – nicht im Body, da der Body erst nach dem Triggern geladen wird (skills.sh).

3.2. Wie entwickle ich Skills iterativ mit Claude? 

Kurze Antwort: Mit der Zwei-Instanzen-Methode: Claude A erstellt den Skill, Claude B testet ihn in echten Aufgaben, Sie iterieren basierend auf Beobachtungen.

Detaillierte Erklärung:

Der Prozess basiert auf einer zentralen Einsicht von Anthropic: Claude-Modelle verstehen das Skill-Format nativ. Sie brauchen keine speziellen System-Prompts, um Claude bei der Skill-Erstellung zu unterstützen – fragen Sie einfach. Der Schlüssel liegt im Beobachten von Claude B: Wo kämpft es? Welche Dateien liest es nicht? Welche Anweisungen überspringt es? (Best Practices)

Anthropic bietet zudem offizielle CLI-Tools für den gesamten Lifecycle: init_skill.py generiert ein Template-Verzeichnis mit korrekter Struktur, und package_skill.py validiert und verpackt den fertigen Skill als .skill-Datei (ein ZIP mit .skill-Endung) zur Distribution (skills.sh). In Cursor lässt sich der gesamte Migrations-Prozess auch über den integrierten /migrate-to-skills-Befehl anstoßen, der bestehende Rules und Commands automatisch konvertiert.

3.3. Wie erstelle ich Evaluierungen für meine Skills? 

Kurze Antwort: 3-5 repräsentative Testszenarien pro Skill erstellen, die positive Trigger, negative Trigger und Grenzfälle abdecken – idealerweise vor dem Schreiben des Skills.

Detaillierte Erklärung:

Anthropic propagiert Evaluation-driven Development: Evaluierungen zuerst, Skill-Inhalt danach. So wird sichergestellt, dass der Skill echte Probleme löst statt imaginäre (Best Practices).

{
"skills": ["pdf-processing"],
"query": "Extract all text from this PDF file and save it to output.txt",
"files": ["test-files/document.pdf"],
"expected_behavior": [
  "Successfully reads the PDF file using an appropriate library",
  "Extracts text content from all pages without missing any",
  "Saves the extracted text to output.txt in a clear format"
]
}

Für Enterprise-Deployments empfiehlt die Enterprise-Dokumentation das Testen über alle genutzten Modelle hinweg (Haiku, Sonnet, Opus), da Skill-Effektivität modellabhängig ist.

3.4. Wann sollte ich Scripts statt Anweisungen verwenden? 

Kurze Antwort: Bei deterministischen Operationen, fragilen Prozessen und rechenintensiven Aufgaben – überall, wo Konsistenz und Effizienz wichtiger sind als Flexibilität.

Detaillierte Erklärung:

Scripts bieten gegenüber generierten Code-Lösungen vier Vorteile: Zuverlässigkeit (getestet und determiniert), Token-Ersparnis (kein Code im Context Window), Zeitersparnis (keine Code-Generierung nötig) und Konsistenz über mehrere Nutzungen hinweg.

Der offizielle skill-creator beschreibt diese Entscheidung als "Degrees of Freedom"-Modell:

Das Engineering-Team gibt als Beispiel das Sortieren einer Liste: Via Token-Generierung wäre das deutlich teurer als ein einfacher Sortier-Algorithmus in einem Script (Engineering Blog).

3.5. Wie implementiere ich Feedback-Loops in Skills? 

Kurze Antwort: Das Pattern "Validieren → Korrigieren → Wiederholen" kombiniert Checklisten für Text-basierte Aufgaben und Validator-Scripts für Code-basierte Workflows.

Detaillierte Erklärung:

Feedback-Loops verbessern die Output-Qualität erheblich. Anthropic beschreibt zwei Varianten:

Variante 1 – Ohne Code (Style-Guide-Compliance):

1. Inhalt nach Richtlinien in STYLE_GUIDE.md erstellen
2. Gegen Checkliste prüfen (Terminologie, Format, Vollständigkeit)
3. Bei Problemen: korrigieren und erneut prüfen
4. Erst bei Bestehen finalisieren

Variante 2 – Mit Code (Dokument-Validierung):

1. XML-Datei bearbeiten
2. Sofort validieren: python scripts/validate.py unpacked_dir/
3. Bei Fehler: Probleme beheben und erneut validieren
4. Erst bei bestandener Validierung weiter

4.1. Wie nutze ich Skills mit der Claude API? 

Kurze Antwort: Über den container-Parameter im Messages-API-Aufruf, zusammen mit drei Beta-Headern und dem Code-Execution-Tool.

Detaillierte Erklärung:

Die API-Integration erfordert drei Beta-Header:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
  model="claude-opus-4-6",
  max_tokens=4096,
  betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
  container={
      "skills": [{
          "type": "anthropic",
          "skill_id": "pptx",
          "version": "latest"
      }]
  },

Custom Skills werden über die Skills API (/v1/skills-Endpoints) hochgeladen und sind dann workspace-weit verfügbar (Quickstart).

4.2. Wie verwende ich Skills in Claude Code und Cursor? 

Kurze Antwort: SKILL.md-Dateien im jeweiligen Skills-Verzeichnis ablegen – beide Tools entdecken sie automatisch. Cursor liest zusätzlich auch .claude/skills/ und .codex/skills/ für Cross-Kompatibilität.

Detaillierte Erklärung:

Cursor bietet zusätzliche Funktionen:

• GitHub-Import: Skills direkt aus GitHub-Repositories installieren (Cursor Settings → Rules → Add Rule → Remote Rule)
• Viewing: Installierte Skills unter Cursor Settings → Rules → "Agent Decides" einsehen
• Migration: Der integrierte /migrate-to-skills-Befehl konvertiert bestehende Cursor Rules und Slash-Commands automatisch in Skills

Claude Code bietet wiederum eigene erweiterte Features:

• Subagents: Skills können via context: fork in isolierten Subagents ausgeführt werden
• Hooks: Lifecycle-Hooks (z.B. nach einem Build) können Skills automatisch triggern
• Dynamischer Kontext: Shell-Befehle (!git status) können direkt im Prompt ausgeführt werden

Beide Tools unterstützen die manuelle Invocation via /skill-name und das Abschalten der automatischen Erkennung mit disable-model-invocation: true.

4.3. Wie aktiviere ich Skills in Claude.ai? 

Kurze Antwort: Vorgefertigte Skills sind automatisch aktiv. Custom Skills als ZIP-Datei unter Einstellungen > Features hochladen – verfügbar auf Pro, Max, Team und Enterprise.

Detaillierte Erklärung:

Vorgefertigte Skills arbeiten im Hintergrund, sobald Sie Dokumente erstellen – ohne Setup. Custom Skills erfordern das Hochladen einer ZIP-Datei mit dem Skill-Verzeichnis über die Einstellungen.

4.4. Wie funktionieren Skills im Agent SDK? 

Kurze Antwort: SKILL.md-Dateien in .claude/skills/ platzieren und "Skill" in die allowed_tools-Konfiguration aufnehmen – das SDK erkennt sie automatisch.

Detaillierte Erklärung:

Das Claude Agent SDK unterstützt Custom Skills über dateisystembasierte Konfiguration. Skills werden in .claude/skills/ abgelegt und durch die Aufnahme von "Skill" in allowed_tools aktiviert. Die automatische Erkennung funktioniert analog zu Claude Code.

4.5. Können mehrere Skills gleichzeitig verwendet werden? 

Kurze Antwort: Ja, die API unterstützt bis zu 8 Skills pro Request – aber zu viele gleichzeitige Skills können die Recall-Genauigkeit senken.

Detaillierte Erklärung:

Jede Skill-Metadaten (~100 Tokens) konkurrieren im System-Prompt um Aufmerksamkeit. Bei zu vielen Skills kann Claude den richtigen Skill verfehlen oder irrelevante auswählen. Die Enterprise-Dokumentation rät:

• Recall-Genauigkeit messen, wenn Sie Skills hinzufügen
• Bei Bedarf schmale Skills zu breiteren konsolidieren
• Requests über rollenbasierte Skill-Sets routen

5.1. Welche Sicherheitsrisiken bergen Skills? 

Kurze Antwort: Skills können Claude anweisen, Code auszuführen, auf Dateien zuzugreifen, Netzwerk-Anfragen zu stellen und Daten zu exfiltrieren – behandeln Sie die Installation wie Software auf Produktionssystemen.

Detaillierte Erklärung:

Die Forschungsgruppe um Xinyi Hou (Huazhong Universität) hat in ihrer MCP Landscape-Analyse gezeigt, dass externe Tool-Integrationen – zu denen auch Skill-basierte Workflows gehören – neue Angriffsvektoren eröffnen können, insbesondere bei nicht auditierten Drittanbieter-Skills.

5.2. Wie prüfe ich einen Skill vor der Verwendung? 

Kurze Antwort: Mit Anthropics 8-Punkte-Checkliste: Alle Dateien lesen, Scripts sandboxen, Netzwerkzugriffe identifizieren, Credentials prüfen, Tool-Invocations dokumentieren.

Detaillierte Erklärung:

Die Enterprise-Dokumentation definiert eine detaillierte Review-Checkliste:

5.3. Wie manage ich Skills in einem Unternehmen? 

Kurze Antwort: Mit einem 6-Phasen-Lifecycle: Planen → Erstellen und Reviewen → Testen → Deployen → Monitoren → Iterieren oder Deprecaten.

Detaillierte Erklärung:

Zentrale Empfehlungen aus der Enterprise-Dokumentation:

• Separation of Duties: Skill-Autor:innen sollten nicht ihre eigenen Reviewer sein
• Evaluierungs-Suites: Mindestens 3-5 repräsentative Queries pro Skill einfordern
• Isolations- und Koexistenz-Tests: Jeden Skill allein und gemeinsam mit anderen testen
• Internes Registry: Für jeden Skill Purpose, Owner, Version, Dependencies und Evaluierungsstatus dokumentieren

5.4. Wie organisiere ich Skills für verschiedene Teams? 

Kurze Antwort: Rollenbasierte Bundles erstellen, jedes Team erhält nur die für seine täglichen Workflows relevanten Skills.

Detaillierte Erklärung:

Die Enterprise-Dokumentation empfiehlt: Spezifisch starten, konsolidieren wenn nötig. Schmale Skills zusammenführen erst, wenn Evaluierungen bestätigen, dass der konsolidierte Skill gleichwertig performt (Enterprise Docs).

5.5. Wie versioniere und verteile ich Skills? 

Kurze Antwort: Git als Single Source of Truth, gepinnte Versionen in Produktion, Checksummen-Verifikation beim Deployment und separate Uploads für jede Plattform.

Detaillierte Erklärung:

6.1. Wie handle ich Skills mit MCP-Tool-Referenzen? 

Kurze Antwort: Immer voll qualifizierte Tool-Namen im Format ServerName:tool_name verwenden, um "Tool not found"-Fehler zu vermeiden.

Detaillierte Erklärung:

Wenn ein Skill MCP-Tools nutzt, muss der Server-Prefix angegeben werden – besonders wenn mehrere MCP-Server verfügbar sind:

# Richtig: Voll qualifiziert
Use the BigQuery:bigquery_schema tool to retrieve table schemas.
Use the GitHub:create_issue tool to create issues.

# Falsch: Ohne Prefix
Use the bigquery_schema tool to retrieve table schemas.

Das Model Context Protocol definiert den offenen Standard für die Verbindung von KI-Anwendungen mit externen Systemen. Anthropic sieht Skills als Ergänzung zu MCP: Während MCP den Zugang zu Tools bereitstellt, lehren Skills den Agenten die komplexen Workflows rund um diese Tools (Engineering Blog).

6.2. Was sind die Token-Limits für Skills? 

Kurze Antwort: ~100 Tokens für Metadaten (immer geladen), unter 5.000 Tokens für SKILL.md (bei Trigger), und effektiv unbegrenzt für gebündelte Dateien (on-demand via Bash).

Detaillierte Erklärung:

Das Context Window ist eine geteilte Ressource. Anthropic empfiehlt die Standardannahme: Claude ist bereits sehr intelligent – fügen Sie nur Kontext hinzu, den Claude noch nicht hat.

Drei Leitfragen für jede Information im Skill:

1. "Braucht Claude diese Erklärung wirklich?"
2. "Kann ich davon ausgehen, dass Claude das bereits weiß?"
3. "Rechtfertigt dieser Absatz seine Token-Kosten?"

Die Best Practices illustrieren den Unterschied: Ein prägnantes Code-Beispiel für PDF-Extraktion benötigt ~50 Tokens, die ausführliche Erklärung mit Hintergrundwissen ~150 Tokens – dreimal so viel für denselben Informationsgehalt.

6.3. Warum werden manche Skills nicht ausgelöst? 

Kurze Antwort: Die häufigsten Ursachen sind vage Beschreibungen, zu viele konkurrierende Skills oder fehlende Trigger-Begriffe in der Description.

Detaillierte Erklärung:

Die Enterprise-Dokumentation identifiziert fünf Evaluierungs-Dimensionen, die bei Trigger-Problemen relevant sind:

6.4. Wie debugge ich Probleme mit Skills? 

Kurze Antwort: Navigations-Pfade beobachten, Trigger-Genauigkeit mit Evaluierungen testen und zwischen Isolations- und Koexistenz-Tests unterscheiden.

Detaillierte Erklärung:

Ein systematischer Debug-Ansatz umfasst vier Schritte:

Achten Sie besonders auf:

• Unerwartete Explorations-Pfade: Liest Claude Dateien in einer unerwarteten Reihenfolge?
• Verpasste Verbindungen: Folgt Claude den Referenzen zu wichtigen Dateien nicht?
• Überabhängigkeit: Wenn Claude dieselbe Datei wiederholt liest, sollte deren Inhalt möglicherweise in SKILL.md stehen
• Ignorierter Content: Wird eine gebündelte Datei nie gelesen, ist sie möglicherweise unnötig oder schlecht verlinkt

6.5. Welche Plattform-Unterschiede muss ich beachten? 

Kurze Antwort: Netzwerkzugang, Paketinstallation, Sharing-Scope und Skill-Discovery variieren erheblich zwischen Claude API, Claude.ai, Claude Code und Cursor.

Detaillierte Erklärung:

Das Community-Beispiel PleasePrompto/notebooklm-skill zeigt, wie ein Skill für Claude Code erstellt und über Git geteilt werden kann – ein Pattern, das sich auf alle dateisystembasierten Plattformen übertragen lässt. In Cursor können solche Skills direkt via GitHub-Import installiert werden.

Zusammenfassung 

Weiterführende Ressourcen 

Quellen und Referenzen