Agent Skills: 30 Fragen und Antworten. Ein offener Standard für KI-Agenten

Agent Skills: Besonderes Wissen für KI-Agenten  

KI-Modelle wie Claude wissen sehr viel. Aber für bestimmte Aufgaben fehlt oft das genaue Fachwissen. Hier helfen die Agent Skills. Das ist ein offener Standard . Dieser Standard sammelt Wissen in bestimmten Dateien. So wird die allgemeine KI zu einem Spezialisten.

Die Firma Anthropic hat diesen Standard erfunden . Heute arbeiten über 30 Tools damit. Dazu gehören Cursor, Claude Code und VS Code. Auch GitHub Copilot, Roo Code und OpenAI Codex sind dabei. Das bedeutet: Sie erstellen einen Skill nur einmal. Er funktioniert dann in vielen verschiedenen Programmen .

Vielleicht nutzen Sie Skills zum ersten Mal. Oder Sie wollen Ihre Software im Unternehmen verbessern. Hier finden Sie 30 gute Antworten. Wir erklären die Grundlagen. Wir erklären auch schwierige Sonderfälle. Das Anthropic Cookbook bietet eine gute und praktische Einführung .

Inhaltsverzeichnis  

Kurze Übersicht: Alle 30 Fragen  

Klicken Sie auf eine Frage. Dann kommen Sie direkt zur genauen Antwort.

Kategorie 1: Grundlagen und wichtige Begriffe  

Kategorie 2: Wie ein Skill aufgebaut ist  

Kategorie 3: Skills machen und verbessern  

Kategorie 4: Skills nutzen und einbauen  

Kategorie 5: Sicherheit und Unternehmen  

Kategorie 6: Profi-Wissen und seltene Fälle  

1.1. Was sind Agent Skills? Und was machen sie?  

Kurze Antwort: Agent Skills sind ein offener Standard. Ein Standard ist eine einheitliche Regel. Sie bestehen aus Dateien auf dem Computer. Man kann sie immer wieder verwenden. Sie geben KI-Agenten besonderes Wissen. Das funktioniert in vielen Programmen. Zum Beispiel in Claude, Cursor oder VS Code.

Genaue Erklärung:

Die Firma Anthropic hat Agent Skills entwickelt. Heute sind sie ein offener Standard (agentskills.io) . Mehr als 30 verschiedene Programme nutzen Agent Skills. Das steht in der offiziellen Anleitung . Skills bestehen aus Ordnern mit Anweisungen. Sie enthalten auch Programmcode und weitere Informationen. Agent Skills sind anders als einfache Befehle. Einfache Befehle nennt man Prompts. Agent Skills haben diese Vorteile:

Die Techniker von Anthropic erklären das so: Man muss nicht immer einen neuen Agenten bauen. Man kann verschiedene Teile einfach zusammensetzen. Jeder kann so eigene Spezial-Agenten bauen. Diese Teile nennt man kombinierbare Ressourcen (Anthropic Engineering Blog).

Die genauen Regeln stehen auf agentskills.io . Jeder Mensch darf bei diesen Regeln mithelfen. Sie können Vorschläge im GitHub-Repository einreichen. Ein Repository ist eine Dateiablage im Internet. Programmierer finden dort eine genaue Anleitung. So bauen sie Agent Skills in eigene Programme ein. Die Seite agentskills.io bietet auch eine Hilfssammlung an. Diese Sammlung heißt Reference Library. Damit kann man SKILL.md-Dateien automatisch prüfen. Die Sammlung baut auch fertige Texte für die KI. Diese Texte nennt man Prompt-XML.

1.2. Was ist der Unterschied zwischen Skills und normalen Prompts?  

Kurze Antwort:

Prompts geben Sie nur einmal in einem Chat ein. Prompts sind einfache Anweisungen. Skills speichern Sie dauerhaft auf dem Computer ab. Das Programm lädt Skills nur bei Bedarf. Skills bündeln Code, Anweisungen und andere Hilfsmittel.

Genaue Erklärung:

Der wichtigste Unterschied ist der Aufbau. Skills sind Ordner in Ihrem Dateisystem. Im Programm Claude nutzt der Agent Bash-Befehle für Skills. Das sind einfache Textkommandos für den Computer. Das Programm Cursor findet Skills beim Start automatisch. Sie können Skills im Chat auch selbst aufrufen. Tippen Sie dafür zum Beispiel /skill-name ein (Cursor Docs). Cursor hat auch eine besondere Einstellung. Diese Einstellung heißt disable-model-invocation: true. Damit rufen nur Sie selbst die Skills auf. Das Programm nutzt die Skills dann nicht mehr von alleine.

Der Experte Daniel Miessler erklärt das so: Skills sind große Themenbehälter. Themen sind zum Beispiel Bloggen, Forschung oder Sicherheit. Workflows sind dagegen genaue Arbeitsabläufe. Diese Arbeitsabläufe können ein Teil von den Skills sein (Miessler, 2025).

1.3. Welche fertigen Skills bietet Anthropic an?  

Kurze Antwort:

Es gibt 4 fertige Skills für Dokumente. Das sind Skills für PowerPoint, Excel, Word und PDF. Sie können diese Skills sofort nutzen. Das geht über die Claude API und auf claude.ai.

Genaue Erklärung:

Diese Skills zeigen eine besondere Funktion von Claude. Die Funktion heißt "Create Files". Das bedeutet: Dateien erstellen. Die Skills arbeiten im Hintergrund. Sie geben Claude alle wichtigen Werkzeuge für die Arbeit (Anthropic Platform Docs – Quickstart).

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

Sie können den Programmcode der fertigen Skills ansehen. Der Code liegt auf GitHub in diesem Repository: anthropics/skills . Dieses Repository hat über 94.000 Sterne. Es ist ein wichtiges Vorbild für alle Skill-Macher.

Das System der Skills wächst sehr schnell. Auf skills.sh gibt es eine Bestenliste . Der Skill find-skills ist dort auf Platz 1. Er hat mehr als 572.000 Installationen. Danach kommen andere sehr beliebte Skills. Dazu gehören vercel-react-best-practices und web-design-guidelines. Auch frontend-design wird sehr oft genutzt.

Die Firma Microsoft hat auch eine eigene Skill-Sammlung. Ihre Sammlung heißt github-copilot-for-azure. Diese Sammlung besteht aus mehr als 18 Skills. Die Skills haben zusammen über 2,5 Millionen Installationen.

1.4. Was bedeutet "Progressive Disclosure" bei Skills?  

Kurze Antwort: Es ist ein Modell mit 3 Stufen. Das Modell lädt nur wichtige Informationen. Diese Informationen kommen in das Context Window. Das Context Window ist das Gedächtnis der KI. Das Modell funktioniert wie ein Buch. Zuerst sehen Sie das Inhaltsverzeichnis. Dann lesen Sie ein Kapitel. Später lesen Sie vielleicht den Anhang.

Genaue Erklärung:

Das Technik-Team von Anthropic sagt: Progressive Disclosure hat einen klaren Vorteil. Nur wichtige Inhalte belegen das Context Window. Der Experte Han Lee beschreibt diesen Aufbau. Ein Skill kann viele Dateien haben. Trotzdem verbraucht das keine extra Token. Die KI nutzt Token nur für gebrauchte Inhalte (Lee, 2025).

1.5. Wann helfen Skills am besten?  

Kurze Antwort: Skills helfen bei Aufgaben. Diese Aufgaben wiederholen sich oft. Sie helfen auch bei Aufgaben in einem bestimmten Fachgebiet. Sie helfen dem ganzen Team bei gleichen Regeln. Nutzen Sie Skills immer dann: Wenn Sie Claude oft die gleichen Informationen geben.

Genaue Erklärung:

Claire Vo schreibt in dem Brief von Lenny: Skills lohnen sich sehr. Das gilt besonders für die gleichen Anweisungen. Sie brauchen diese Anweisungen sehr oft. Das ist zum Beispiel ein Leitfaden für Ihr Unternehmen. Oder das ist eine feste Form für Berichte. Oder das ist eine Liste für rechtliche Pflichten (Vo, 2025).

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

Kurze Antwort:

Die Datei hat 2 Teile. Oben steht der YAML-Frontmatter. Das ist der Kopf von der Datei. Dort stehen der Name (name) und die Beschreibung (description). Darunter kommt der eigentliche Text. Das nennt man Markdown-Body. Dort stehen Anweisungen, Beispiele und Links.

Genaue Erklärung:

Jeder Skill braucht eine Datei mit dem Namen SKILL.md. Das ist der Startpunkt für das Programm. Die offizielle Anleitung zeigt diesen Aufbau:

---
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

## Schneller Start

Nutzen Sie pdfplumber für das Auslesen von Texten:

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

2.2. Welche Felder brauchen Sie im YAML-Frontmatter?  

Ein YAML-Frontmatter ist ein Block für Informationen. Er steht ganz oben in einer Datei.

Kurze Antwort: Sie brauchen zwingend zwei Felder. Diese Felder heißen name und description. Es gibt noch weitere Felder. Diese können Sie freiwillig nutzen. Das Programm Cursor bietet noch mehr Felder an. Diese Felder heißen license, compatibility, metadata und disable-model-invocation.

Genaue Erklärung:

In der offiziellen Anleitung stehen feste Regeln. Diese Regeln gelten für das Feld name. Sie dürfen die Wörter "anthropic" und "claude" nicht nutzen. Das verhindert Fehler mit anderen offiziellen Skills. Sie dürfen außerdem keine XML-Tags benutzen. Das gilt für die Felder name und description. XML-Tags sind bestimmte Zeichen aus der Programmierung. Dieses Verbot ist ein Schutz vor bösen Eingaben. Diese bösen Eingaben nennt man auch Prompt Injection.

Die description ist das wichtigste Feld im ganzen Skill. "Description" ist das englische Wort für Beschreibung. Die Programme Claude und Cursor lesen diesen Text. So finden sie den richtigen Skill. Sie haben oft hunderte Skills zur Auswahl. Der Text muss zwei Dinge erklären: Was macht der Skill? Wann nutzen Sie den Skill? (Gute Beispiele).

Die Programme Cursor und Claude Code erkennen das Feld disable-model-invocation. Damit nutzen Sie Skills wie direkte Befehle. Der Agent startet den Skill nicht von alleine. Sie müssen den Skill selber starten. Dafür tippen Sie genau /skill-name ein.

2.3. Wie funktionieren die drei Stufen beim Laden der Skills?  

Kurze Antwort:

• Claude lädt die erste Stufe mit den Grunddaten immer.
• Claude lädt den Text der Datei SKILL.md erst bei einem Startsignal.
• Claude lädt weitere Dateien und Programme nur bei Bedarf.

Genaue Erklärung:

Die Skills nutzen die VM-Umgebung von Claude. VM bedeutet virtuelle Maschine. Diese Umgebung hat einen Zugriff auf das Dateisystem. Beim Start lädt Claude nur wenige Daten in den Speicher. Er lädt nur den Namen und die Beschreibung von den Skills. Passt Ihre Frage zu einem bestimmten Skill? Dann liest Claude die ganze Datei SKILL.md.

Claude führt Programme aus, er lädt sie nicht: Claude startet manchmal ein Hilfsprogramm wie validate_form.py. Dann speichert Claude nur das Ergebnis von dem Programm. Claude speichert nicht den Code von dem Programm. Das spart sehr viel Platz. Das ist viel besser, als wenn Claude den Code neu schreibt (Anthropic Engineering Blog).

2.4. Wie ordne ich zusätzliche Dateien in einem Skill?  

Kurze Antwort: Verlinken Sie Info-Dateien nur direkt aus der Datei SKILL.md. Speichern Sie Programme in einem eigenen Ordner. Nennen Sie diesen Ordner scripts/. Geben Sie den Dateien passende Namen für ihren Zweck.

Genaue Erklärung:

pdf-skill/
├── SKILL.md              # Wichtige Anweisungen (bei Start geladen)
├── FORMS.md              # Hilfe für Formulare (bei Bedarf geladen)
├── reference.md          # Infos zur API (bei Bedarf geladen)
├── examples.md           # Beispiele für die Nutzung (bei Bedarf geladen)
└── scripts/
  ├── analyze_form.py   # Hilfs-Programm (wird ausgeführt, nicht geladen)
  ├── fill_form.py      # Programm für Formulare
  └── validate.py       # Programm zur Prüfung

Manche Info-Dateien sind sehr lang. Sie haben mehr als 100 Zeilen. Anthropic gibt dafür einen Tipp: Schreiben Sie ein Inhaltsverzeichnis an den Anfang. Dann weiß Claude sofort, worum es geht. Das hilft Claude auch beim Lesen von kurzen Teilen. (Best Practices).

2.5. Wie soll ich meine Skills benennen?  

Kurze Antwort: Nutzen Sie am besten englische Wörter mit "-ing" am Ende. Ein Beispiel dafür ist processing-pdfs. Geben Sie allen Skills einen ähnlichen Namen. Nutzen Sie keine ungenauen Namen wie helper oder utils.

Genaue Erklärung:

Einheitliche Namen helfen Ihnen bei der Arbeit sehr. Sie können Skills in Texten leichter verlinken. Sie können viele Skills besser ordnen. Sie verstehen alles schneller auf einen Blick (Gute Beispiele).

3.1. Wie schreibe ich gute Beschreibungen für Skills?  

Kurze Antwort: Schreiben Sie immer aus der Sicht der dritten Person. Nennen Sie genaue Wörter für den Auslöser. Erklären Sie das Was und das Wann in einem Satz.

Genaue Erklärung:

Die description ist der wichtigste Text in einem Skill. Das englische Wort description bedeutet Beschreibung. Der Agent liest diese Beschreibung. Danach entscheidet der Agent über die Auswahl von dem Skill. Die Firma Anthropic empfiehlt dafür 3 Regeln:

1. Die dritte Person nutzen: Schreiben Sie nicht aus der Ich-Perspektive. Schreiben Sie zum Beispiel: "Processes Excel files and generates reports". Schreiben Sie nicht: "I can help you process Excel files".

2. Genaue Wörter nutzen: Schreiben Sie sehr genaue Aufgaben auf. Schreiben Sie zum Beispiel: "Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents". Schreiben Sie nicht nur: "Helps with documents".

3. Den Auslöser genau beschreiben: Sagen Sie dem Agenten genau, wann er den Skill braucht. Schreiben Sie zum Beispiel: "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.

Das Werkzeug skill-creator von Anthropic hat noch eine Regel. Nutzen Sie im Hauptteil der Datei SKILL.md immer eine bestimmte Form. Schreiben Sie immer in der Befehlsform oder in der Grundform. Schreiben Sie die Informationen zum Einsatz nur in die description. Schreiben Sie diese Informationen auf keinen Fall in den Hauptteil. Der Hauptteil lädt nämlich erst nach dem Auslöser (skills.sh).

3.2. Wie entwickle ich Skills in kleinen Schritten mit Claude?  

Kurze Antwort: Nutzen Sie dafür 2 Programme von Claude. Programm A erstellt den Skill. Programm B testet den Skill mit echten Aufgaben. Sie beobachten die Ergebnisse. Dann verbessern Sie den Skill Schritt für Schritt.

Genaue Erklärung:

Die Firma Anthropic hat diesen Ablauf entwickelt. Anthropic weiß: Claude versteht den Aufbau von Skills von ganz allein. Sie brauchen keine besonderen Befehle für die Erstellung. Fragen Sie Claude einfach direkt. Sie müssen das Programm Claude B dabei gut beobachten. Hat Claude B Probleme bei einer Aufgabe? Liest Claude B bestimmte Dateien nicht? Lässt Claude B manche Anweisungen aus? (Best Practices)

Anthropic bietet offizielle Werkzeuge für die Kommandozeile an. Diese Werkzeuge helfen beim ganzen Ablauf. Das Werkzeug init_skill.py erstellt einen Vorlagen-Ordner. Der Ordner hat direkt den richtigen Aufbau. Das Werkzeug package_skill.py prüft den fertigen Skill. Es packt den Skill als .skill-Datei zusammen. Das ist eigentlich eine ZIP-Datei für die Weitergabe. (skills.sh).

Sie nutzen das Programm Cursor? Dann können Sie den Befehl /migrate-to-skills nutzen. Damit starten Sie die Umwandlung ganz einfach. Der Befehl wandelt alte Regeln und Befehle automatisch um.

3.3. Wie erstelle ich Tests für meine Skills?  

Kurze Antwort: Schreiben Sie 3 bis 5 Tests für jeden Skill. Die Tests sollen normale Fälle prüfen. Die Tests sollen auch Fehler und Ausnahmen prüfen. Schreiben Sie diese Tests zuerst. Schreiben Sie den Skill erst danach.

Genaue Erklärung:

Die Firma Anthropic empfiehlt eine bestimmte Arbeitsweise. Diese Arbeitsweise heißt Evaluation-driven Development. Das bedeutet: Entwickeln durch Testen. Sie schreiben zuerst die Tests. Danach schreiben Sie den Inhalt von dem Skill. So löst der Skill echte Probleme. Er löst keine ausgedachten Probleme (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"
]
}

Firmen nutzen oft große Systeme. Das nennt man Enterprise-Deployments. Die Enterprise-Dokumentation gibt einen Tipp. Testen Sie den Skill mit allen genutzten Modellen. Diese Modelle heißen zum Beispiel Haiku, Sonnet oder Opus. Jeder Skill funktioniert bei jedem KI-Modell etwas anders.

3.4. Wann sollte ich Scripts statt Anweisungen nutzen?  

Kurze Antwort: Nutzen Sie Scripts für feste Abläufe. Nutzen Sie Scripts für empfindliche Prozesse. Nutzen Sie Scripts für aufwendige Aufgaben. Verlässlichkeit ist hier wichtiger als Anpassung.

Genaue Erklärung:

Scripts haben 4 Vorteile gegenüber neuem Code:

• Zuverlässigkeit: Das Script funktioniert sicher. Es hat feste Abläufe.
• Token-Ersparnis: Der Code verbraucht keinen Platz. Das Context Window bleibt frei. Das Context Window ist der Arbeits-Speicher.
• Zeitersparnis: Das Programm schreibt keinen neuen Code. Das geht viel schneller.
• Konsistenz: Die Scripts arbeiten immer gleich.

Der offizielle skill-creator erklärt diese Entscheidung. Er nennt das Modell "Degrees of Freedom". Das bedeutet auf Deutsch Freiheitsgrade.

Die Entwickler nennen ein Beispiel. Das Beispiel ist das Sortieren einer Liste. Claude kann die Liste mit neuem Text sortieren. Das kostet aber sehr viele Token. Ein einfaches Sortier-Script ist viel billiger (Engineering Blog). Der Engineering Blog nennt noch einen wichtigen Vorteil. Scripts arbeiten nicht nur sehr sparsam. Scripts bieten auch eine feste Zuverlässigkeit.

Ein Beispiel ist der PDF-Skill. Ein fertiges Python-Script liest alle Formularfelder aus. Das Programm lädt den Code nicht in den Arbeits-Speicher. Es lädt auch das PDF nicht dorthin. Dadurch bleibt die Automatisierung immer gleich. Sie ist leicht wiederholbar. Das gilt auch für viele Durchläufe.

3.5. Wie baue ich Feedback-Schleifen in Skills ein?  

Kurze Antwort: Nutzen Sie das Muster "Prüfen, Verbessern, Wiederholen". Für Texte verwenden Sie dabei Prüflisten. Für Code verwenden Sie Prüfprogramme.

Genaue Erklärung:

Feedback-Schleifen verbessern die Ergebnisse sehr stark. Die Firma Anthropic beschreibt dafür 2 Möglichkeiten:

Möglichkeit 1 – Ohne Code (Schreibregeln einhalten):

1. Sie schreiben Text nach den Regeln in STYLE_GUIDE.md.
2. Sie prüfen den Text mit einer Prüfliste.
3. Sie verbessern den Text bei Fehlern. Dann prüfen Sie noch einmal.
4. Sie beenden die Aufgabe erst nach einer fehlerfreien Prüfung.

Möglichkeit 2 – Mit Code (Dokumente prüfen):

1. Sie bearbeiten eine XML-Datei.
2. Sie prüfen die Datei sofort mit diesem Befehl: python scripts/validate.py unpacked_dir/
3. Sie beheben mögliche Fehler. Dann prüfen Sie die Datei noch einmal.
4. Sie arbeiten erst nach einer fehlerfreien Prüfung weiter.

4.1. Wie nutze ich Skills mit der Claude API?  

Kurze Antwort: Sie nutzen den container-Parameter in dem Messages-API-Aufruf. Sie brauchen dazu 3 Beta-Header. Sie brauchen auch das Code-Execution-Tool.

Genaue Erklärung:

Sie brauchen 3 Beta-Header für die Verbindung mit der API:

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"
      }]
  },

Sie können eigene Skills hochladen. Das machen Sie über die Skills API (/v1/skills-Endpoints). Diese Skills sind danach im ganzen Workspace verfügbar . Hier finden Sie eine kurze Anleitung: Quickstart.

Es gibt eine Sammlung mit Anleitungen. Sie heißt Agent Skills Cookbook . Dort finden Sie Jupyter-Notebook-Tutorials. Es gibt Tutorials für alle 4 Dokumenten-Skills. Das sind PDF, PowerPoint, Excel und Word. Die Tutorials erklären den Aufbau der Umgebung. Sie erklären auch die Einstellungen für den API-Client. Sie zeigen das Finden von Skills durch Code (Skill-Discovery).

Sie lernen noch mehr in den Tutorials. Sie lernen das Abfragen von Skills über die API. Sie lernen den Einbau von Skills in eigene Workflows. Dafür gibt es eine wichtige Voraussetzung. Sie brauchen das Anthropic Python SDK. Sie brauchen mindestens die Version 0.71.0.

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

Kurze Antwort: Legen Sie die SKILL.md-Dateien in den Skills-Ordner. Beide Programme finden diese Dateien automatisch. Cursor liest auch .claude/skills/ und .codex/skills/. Das macht die Programme gut zusammen nutzbar.

Genaue Erklärung:

Cursor bietet noch mehr Funktionen:

• GitHub-Import: Sie können Skills direkt aus GitHub-Repositories installieren. Das geht in den Einstellungen von Cursor. (Pfad: Settings → Rules → Add Rule → Remote Rule)
• Ansehen: Sie sehen alle installierten Skills in den Einstellungen. (Pfad: Settings → Rules → "Agent Decides")
• Wechsel: Es gibt den Befehl /migrate-to-skills. Dieser Befehl wandelt alte Regeln in Skills um. Das klappt für dynamische Regeln und für Slash-Commands. Einige Regeln wandelt das Programm absichtlich nicht um.

Claude Code hat auch eigene besondere Funktionen :

• Unteragenten (Subagents): Skills können in getrennten Bereichen laufen. Nutzen Sie dafür den Befehl context: fork.
• Automatische Starts (Hooks): Das Programm kann Skills automatisch starten. Das passiert bei bestimmten Ereignissen. Ein Beispiel ist das Ende von einem Ablauf.
• Flexibler Inhalt: Sie können Computerbefehle direkt in der Eingabe ausführen. Ein Beispiel ist der Befehl !git status.

Claude Code bringt fünf fertige Skills mit. Diese Skills zeigen nützliche Beispiele:

• /batch macht große Änderungen am Code.
• /simplify prüft neue Dateien auf gute Qualität.
• /debug sucht Fehler in den Protokollen.
• /loop führt Eingaben immer wieder aus.
• /claude-api lädt wichtige Anleitungen für die Programmiersprache.

Hier gibt es mehr Infos: (Claude Code Docs) .

Das Programm hat eigene Befehle in das Skills-Format eingebaut. Zwei verschiedene Dateien machen nun genau das Gleiche. Die Datei .claude/commands/deploy.md und die Datei .claude/skills/deploy/SKILL.md funktionieren gleich. Beide erzeugen den Befehl /deploy.

Sie können Skills in beiden Programmen von Hand starten. Nutzen Sie dafür den Befehl /skill-name. Sie können das automatische Finden auch ausschalten. Nutzen Sie dafür den Text disable-model-invocation: true.

4.3. Wie aktiviere ich Skills in Claude.ai?  

Kurze Antwort: Fertige Skills sind sofort aktiv. Eigene Skills heißen Custom Skills. Sie laden diese als ZIP-Datei hoch. Eine ZIP-Datei ist ein gepackter Ordner. Gehen Sie dafür auf Einstellungen. Klicken Sie dort auf Features. Das klappt bei den Versionen Pro, Max, Team und Enterprise.

Genaue Erklärung:

Fertige Skills arbeiten unbemerkt im Hintergrund. Das passiert automatisch beim Erstellen von Dokumenten. Sie müssen dafür nichts extra einrichten.

Für Custom Skills brauchen Sie eine ZIP-Datei. In der Datei liegt der Ordner für den Skill. Sie laden diese Datei in den Einstellungen hoch.

4.4. Wie funktionieren Skills im Agent SDK?  

Kurze Antwort:

Speichern Sie die SKILL.md-Dateien im Ordner .claude/skills/. Tragen Sie "Skill" bei allowed_tools ein. Das SDK erkennt die Skills dann automatisch.

Genaue Erklärung:

Das Claude Agent SDK unterstützt eigene Skills. Die Einstellungen speichern Sie in bestimmten Ordnern . Sie speichern die Skills im Ordner .claude/skills/. Sie schalten diese Skills in den Einstellungen ein. Tragen Sie dafür "Skill" bei allowed_tools ein. Das SDK erkennt die Skills dann von selbst. Das funktioniert genau wie bei Claude Code.

4.5. Können Sie mehrere Skills gleichzeitig nutzen?  

Kurze Antwort: Ja. Die API erlaubt bis zu 8 Skills pro Anfrage. Aber zu viele Skills auf einmal sind ein Problem. Dann findet das System oft nicht den richtigen Skill.

Genaue Erklärung:

Jeder Skill bringt eigene Daten mit. Das sind etwa 100 Tokens pro Skill. Diese Daten stehen im System-Prompt. Dort kämpfen sie um die Aufmerksamkeit von dem System. Bei zu vielen Skills macht Claude Fehler. Claude wählt dann oft falsche Skills aus. Die Anleitung für Firmen gibt diese Tipps:

• Prüfen Sie die Genauigkeit, wenn Sie neue Skills hinzufügen.
• Fassen Sie kleine Skills zu großen Skills zusammen.
• Leiten Sie Anfragen an bestimmte Gruppen von Skills weiter.

5.1. Welche Gefahren für die Sicherheit gibt es bei Skills?  

Kurze Antwort: Skills können Claude Befehle geben. Claude führt dann vielleicht fremden Programmcode aus. Claude greift auf Dateien zu. Oder Claude kopiert heimlich Daten. Seien Sie bei der Installation sehr vorsichtig. Prüfen Sie Skills wie wichtige Computerprogramme.

Genaue Erklärung:

Forscher von der Universität Huazhong haben externe Werkzeuge untersucht. Ihre Untersuchung heißt MCP Landscape-Analyse. Dazu gehören auch Arbeitsabläufe mit Skills. Die Forscher warnen vor neuen Wegen für Angriffe. Ungeprüfte Skills von anderen Anbietern sind besonders gefährlich .

5.2. Wie prüfen Sie einen Skill vor der Nutzung?  

Kurze Antwort: Die Firma Anthropic hat eine Liste zum Prüfen. Die Liste hat 8 Punkte. Sie lesen alle Dateien. Sie testen Skripte in einer sicheren Umgebung. Diese Umgebung heißt Sandbox. Sie prüfen alle Zugriffe auf das Netzwerk. Sie kontrollieren Passwörter und Zugangsdaten. Sie schreiben alle Aufrufe von Werkzeugen auf.

Genaue Erklärung:

Die Dokumentation für Unternehmen zeigt eine genaue Liste für die Prüfung:

5.3. Wie verwalten Sie Skills in einer Firma?  

Kurze Antwort: Sie nutzen einen Ablauf aus 6 Phasen. Diese Phasen sind: Planen → Erstellen und Reviewen → Testen → Deployen → Monitoren → Iterieren oder Deprecaten.

Hier ist eine kurze Erklärung der Fachbegriffe:

• Reviewen: Eine andere Person prüft die Arbeit.
• Deployen: Sie stellen den Skill bereit.
• Monitoren: Sie überwachen den Skill genau.
• Iterieren: Sie verbessern den Skill in kleinen Schritten.
• Deprecaten: Sie schalten den Skill ab.

Genaue Erklärung:

Das sind die wichtigsten Tipps aus der Anleitung für Firmen :

• Aufgaben trennen (Separation of Duties): Die Entwickler dürfen ihren eigenen Skill nicht selbst prüfen.
• Tests sammeln (Evaluierungs-Suites): Sie fordern 3 bis 5 gute Testabfragen für jeden Skill. Eine Testabfrage nennt man auch Query.
• Einzeln und zusammen testen: Sie testen jeden Skill zuerst allein. Danach testen Sie den Skill zusammen mit anderen Skills.
• Internes Verzeichnis (Registry): Sie schreiben für jeden Skill wichtige Informationen auf. Dazu gehören das Ziel (Purpose), der Besitzer (Owner) und die Version. Sie notieren auch die Abhängigkeiten (Dependencies) und den Stand der Prüfungen.

5.4. Wie organisiere ich Skills für verschiedene Teams?  

Kurze Antwort: Machen Sie Pakete für die verschiedenen Rollen. Jedes Team bekommt nur bestimmte Skills. Das sind die Skills für die tägliche Arbeit.

Genaue Erklärung:

Die Anleitung für Firmen empfiehlt: Fangen Sie mit genauen Skills an. Fassen Sie diese später zusammen. Warten Sie mit dem Zusammenfassen. Prüfen Sie zuerst die Leistung. Der zusammengefasste Skill muss genauso gut arbeiten (Anleitung für Firmen).

5.5. Wie verwalten und verteilen Sie Skills?  

Kurze Antwort: Nutzen Sie Git als einzige Hauptquelle. Nutzen Sie feste Versionen für die Produktion. Prüfen Sie die Daten beim Hochladen. Laden Sie Skills für jede Plattform einzeln hoch.

Genaue Erklärung:

• Produktion: Legen Sie eine feste Version fest. Testen Sie den Skill vorher genau.
• Entwicklung: Nutzen Sie immer die neueste Version. So testen Sie Änderungen vor der Produktion.
• Notfallplan: Halten Sie die alte Version bereit. Das hilft bei Fehlern.
• Datensicherheit: Berechnen Sie Prüfsummen für die Skills. Das sind Zahlen zur Kontrolle der Daten. Prüfen Sie diese beim Hochladen.

6.1. Wie nutze ich Skills mit Verweisen auf MCP-Tools?  

Kurze Antwort: Verwenden Sie immer vollständige Namen für die Tools. Das Format ist dabei ServerName:tool_name. So vermeiden Sie den Fehler "Tool not found".

Genaue Erklärung:

Ein Skill nutzt manchmal MCP-Tools . Dann müssen Sie den Namen vom Server immer mit angeben. Das ist besonders bei mehreren MCP-Servern sehr wichtig:

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

# Falsch: Ohne Name vom Server
Use the bigquery_schema tool to retrieve table schemas.

Das Model Context Protocol ist ein offener Standard. Dieser Standard verbindet KI-Programme mit anderen Systemen. Es gibt einen bekannten Vergleich dafür: "MCP ist wie ein USB-C-Anschluss für KI-Programme." Das ist ein einheitlicher Anschluss. Damit greifen KI-Programme auf Daten, Tools und Arbeitsabläufe zu .

Viele Systeme unterstützen heute MCP. Dazu gehören Claude und ChatGPT. Auch VS Code, Cursor und viele andere Programme nutzen MCP.

Die Firma Anthropic sieht Skills als Ergänzung zu MCP. MCP gibt der KI den Zugang zu den Tools. Die Skills bringen der KI dann die schwierigen Arbeitsabläufe bei. So nutzt die KI diese Tools richtig (Engineering Blog).

6.2. Wie viele Tokens darf ein Skill haben?  

Kurze Antwort:

• Etwa 100 Tokens für Metadaten. Das Programm lädt diese Daten immer.
• Unter 5.000 Tokens für die Datei SKILL.md. Diese Datei lädt nur bei einem Auslöser.
• Es gibt kein Limit für gebündelte Dateien. Claude ruft diese Dateien über Bash ab.

Genaue Erklärung:

Das Kontextfenster hat nur begrenzt Platz. Die Firma Anthropic gibt einen Tipp. Gehen Sie davon aus: Claude ist schon sehr klug. Geben Sie Claude nur neue Informationen.

Stellen Sie sich bei jeder Information 3 wichtige Fragen:

1. Braucht Claude diese Erklärung wirklich?
2. Weiß Claude das vielleicht schon?
3. Ist dieser Text die vielen Tokens wert?

Die Tipps für gutes Arbeiten zeigen einen Unterschied. Ein kurzes Codebeispiel braucht etwa 50 Tokens. Eine lange Erklärung braucht etwa 150 Tokens. Das ist dreimal so viel Platz für die gleiche Information .

6.3. Warum starten manche Skills nicht?  

Kurze Antwort:

Oft ist die Beschreibung zu ungenau. Vielleicht gibt es zu viele ähnliche Skills. Oder es fehlen wichtige Wörter für den Start in der Description. Die Description ist die Beschreibung vom Skill.

Genaue Erklärung:

Die Dokumentation für Firmen nennt fünf Bereiche. Diese Bereiche helfen bei Problemen mit dem Starten:

6.4. Wie finde und löse ich Fehler bei Skills?  

Kurze Antwort:

Beobachten Sie die Wege bei der Navigation. Prüfen Sie das Auslösen der Skills sehr genau. Das Auslösen nennt man in der IT auch triggern. Machen Sie dafür Tests mit Bewertungen. Testen Sie die Skills einzeln. Testen Sie die Skills auch mit anderen zusammen.

Genaue Erklärung:

Ein guter Plan zur Fehlersuche hat 4 Schritte. Fehlersuche nennt man in der IT auch Debuggen.

Achten Sie besonders auf diese Dinge:

• Unerwartete Wege: Liest Claude die Dateien in einer falschen Reihenfolge?
• Fehlende Verbindungen: Ignoriert Claude die Verweise auf wichtige Dateien?
• Zu starke Abhängigkeit: Liest Claude dieselbe Datei immer wieder? Dann gehört der Inhalt vielleicht direkt in die Datei SKILL.md.
• Ignorierter Inhalt: Manche Dateien liest Claude nie. Diese Dateien sind vielleicht unnötig. Oder sie sind schlecht verlinkt.

6.5. Welche Unterschiede gibt es bei den Plattformen?  

Kurze Antwort: Es gibt große Unterschiede zwischen den Programmen. Die Programme sind Claude API, Claude.ai, Claude Code und Cursor. Die Unterschiede betreffen den Zugang zum Netzwerk. Sie betreffen auch die Installation von Paketen. Auch das Teilen und Finden von Skills ist verschieden.

Genaue Erklärung:

Es gibt ein gutes Beispiel von anderen Nutzern. Das Beispiel heißt PleasePrompto/notebooklm-skill . Dort sehen Sie die Erstellung von einem Skill für Claude Code. Sie sehen dort auch das Teilen von dem Skill über Git. Das funktioniert bei allen Programmen mit einem Dateisystem. In Cursor können Sie diese Skills sehr leicht installieren. Sie importieren die Skills direkt über GitHub in das Programm.

Zusammenfassung