Anthropic активно просуває концепцію «skills» (навичок) у Claude Code — і це радикально відрізняється від звичного підходу до промптів. Автор відео на каналі Austin Marchese систематизував те, як самі інженери Anthropic будують ці навички, і з цього вимальовується чотири чіткі правила роботи з Claude, які можна застосувати навіть без технічного бекграунду.
Від промптів до навичок: зміна мислення
Більшість користувачів починає з того, що пише новий промпт під кожне завдання. Проблема в тому, що значна частина роботи — це повторювані дії: відповіді на листи, генерація контенту, перевірка доменів, підготовка документів тощо.
Інженери Anthropic вирішують це через Claude skills — організовані колекції файлів, які містять «процедурні знання для агентів». По суті, це папки з описом задачі, інструкціями та інструментами, які Claude може викликати автоматично.
Ключова ідея: замість того, щоб щоразу вигадувати складний промпт, користувач працює з уже створеною навичкою. Наприклад, замість довгого тексту про «відповідай на цей лист у моєму стилі» — просто виклик /draft email і переданий текст вхідного листа.
Anthropic пропонує дивитися на це як на тришарову архітектуру:
- Модель — сам Claude.
- Агенти та промпти — звичний рівень взаємодії.
- Навички (skills) — «аплікаційний» шар, де й відбувається справжня автоматизація.
Якщо провести аналогію зі смартфоном: Anthropic будує «телефон», а навички — це «додатки», які користувач створює під свої задачі.
Навички — це більше, ніж просто промпт
Формально створити навичку нескладно: достатньо попросити Claude «створи навичку для X». Але щоб вона працювала стабільно й масштабувалася, важливо розуміти її внутрішню структуру. Інженери Anthropic мислять навичкою як трирівневою системою:
-
Опис (description)
Це те, що Claude читає першим, коли вирішує, чи варто застосовувати навичку. Якщо опис розмитий, модель не знатиме, коли її викликати. Якщо конкретний — зможе автоматично підключати навичку без явного запиту користувача. -
Інструкції (instructions)
Детальний покроковий план: як саме виконати задачу. Це «плейбук», якому Claude слідує після того, як обрав навичку. -
Інструменти (tools)
Найчастіше недооцінений шар: скрипти, API-виклики, референсні файли. Саме тут навичка стає чимось більшим за «розумний промпт». Інженери Anthropic наголошують: користувачі часто витрачають багато часу на «красивий» текст промпту, але залишають інструменти сирими — без документації, з абстрактними параметрами на кшталтaіb. У результаті навіть людина-інженер не змогла б ефективно цим скористатися, не кажучи вже про модель.
Практичний ефект добре видно на прикладі з перевіркою доменів. Замість того, щоб кожного разу вручну обговорювати варіанти з Claude, можна створити навичку з доступом до коду, який програмно перевіряє доступність доменів. Далі цю навичку можуть паралельно використовувати десятки агентів, проганяючи тисячі варіантів — те, що людина фізично не встигла б зробити.
Компоновані навички замість «монолітів»
Ще один принцип Anthropic — компонуємість (composability). Навички мають бути:
- невеликими,
- сфокусованими,
- багаторазово придатними.
Claude вміє автоматично координувати кілька навичок, обираючи, яку застосувати в конкретний момент. Звідси рекомендація: замість однієї «гіпернавички» на кшталт /content creation, яка робить усе — від генерації ідей до написання постів, — краще створити окремі:
- дослідження ідей для YouTube,
- написання сценарію,
- підготовка посту для LinkedIn тощо.
Це дає три практичні переваги:
-
Легше знаходити й виправляти помилки
Якщо «ламається» вузька навичка, зрозуміло, де шукати причину. У монолітній навичці важко відстежити, що саме пішло не так. -
Покращення масштабуються
Оновлення однієї навички (наприклад, дослідження ідей) автоматично підвищує якість усіх робочих процесів, які її використовують. У великій навичці одна й та сама логіка часто дублюється в різних місцях, і виправлення в одному фрагменті не зачіпає інші. -
Повторне використання замість «перезбирання»
Навичку на кшталт перевірки доменів можна вбудувати в будь-який новий сценарій — від запуску продукту до кампанії з ребрендингу — без переписування логіки з нуля.
Патерн 1: зберігати скрипти всередині навичок
Інженери Anthropic помітили типовий сценарій: Claude знову й знову генерує один і той самий Python-скрипт, наприклад, для стилізації слайдів. Замість того, щоб щоразу дозволяти моделі переписувати код, вони один раз зберігають цей скрипт як інструмент всередині навички.
Результат:
- наступні сесії не витрачають токени на «вигадування» того самого коду;
- виконання стає передбачуваним — код детермінований, на відміну від текстових відповідей моделі;
- зменшуються витрати й час обробки: обчислення коду дешевші й швидші за повторні AI-запити.
Неформальне правило: якщо задачу можна стабільно вирішити кодом, краще один раз згенерувати цей код і потім запускати його як інструмент, а не щоразу просити модель робити те саме «з нуля».
Патерн 2: контроль, хто може викликати яку навичку
У Claude skills передбачені два важливі прапорці доступу:
-
user_invocable
Якщо встановитиfalse, навичка зникає з меню слеш-команд. Її можуть викликати лише агенти, а не людина напряму. Це зручно для внутрішніх технічних інструментів, про які користувачеві не потрібно думати. -
disable_model_invocation
У цьому випадку навичку може запускати лише користувач, а модель — ні. Такий режим підходить для ризикових дій: відправлення повідомлень, деплой коду в продакшн тощо.
Ці два механізми дозволяють будувати більш безпечні та керовані системи на базі Claude, розділяючи «службові» навички для агентів і критичні дії, які залишаються під контролем людини.
Навички, які розумнішають з кожною сесією
Останнє правило стосується еволюції системи. Звичайний промпт «вмирає» в момент, коли користувач закриває чат. Навичка — ні: вона зберігається й може вдосконалюватися.
Anthropic формулює ціль так: Claude на 30-й день роботи з вами має бути суттєво кращим, ніж у перший день. Це досягається тим, що все, чого модель «навчається» про ваш стиль, процеси й крайові випадки, фіксується не в історії чату, а в самій навичці.
Практичний цикл виглядає так:
- Користувач запускає навичку.
- Отримує результат і оцінює: він задовільний чи ні.
- Якщо відповідь неідеальна, ставить собі запитання:
це разова ситуація чи правило, яке варто закласти в навичку назавжди? - Якщо це повторюваний патерн — оновлює навичку: додає правило, приклад, обробку edge case.
Цей крок часто ігнорується: користувачі сприймають навичку як «чорну скриньку», яка або спрацювала, або ні, і просто рухаються далі. Підхід Anthropic інший: кожен запуск — це можливість зробити систему трохи кращою.
Технічно це можна робити прямо в чаті: попросити Claude переглянути недавній діалог після запуску навички й запропонувати, як змінити її опис, інструкції або інструменти, щоб уникнути тієї ж помилки в майбутньому.
Підсумок: мислити як інженер, не будучи інженером
З чотирьох правил Anthropic вимальовується цілісний підхід до роботи з Claude Code:
- використовувати навички замість одноразових промптів;
- будувати не лише текстові інструкції, а й інструменти — скрипти, API, файли;
- розбивати логіку на невеликі, компоновані навички, які можна комбінувати;
- після кожного запуску навички вносити зміни, щоб вона ставала точнішою.
Це не вимагає глибоких технічних знань, але змушує дивитися на AI не як на «розумний чат», а як на платформу, де користувач сам проєктує свій рівень застосунків — і поступово перетворює разові запити на стійкі, керовані системи.
Джерело
How Anthropic Engineers ACTUALLY Prompt Claude Code — YouTube