Навыки и процедуры
Навыки и процедуры
Навыки — аналог отложенно загружаемых инструментов MCP, но для процедур. Сначала агент видит компактные метаданные для обнаружения, а полный рабочий процесс загружает только при совпадении с задачей или по твоему прямому вызову.
Влияние на контекст: каталог создаёт небольшую постоянную нагрузку; активация добавляет выбранную процедуру рядом с текущим ходом, где поначалу помогает её недавнее появление, но по мере работы она может смещаться. Ключевой компромисс — кто её активирует: автоматическое обнаружение не требует усилий, но вероятностно; ручной вызов надёжен, но человек должен знать о существовании навыка.
Два пути вызова
Управление контекстом
Тот, кто выбирает навык, определяет содержимое провала внимания
надёжно — без подбора.
без усилий — вероятностно.
метаданные × 6 (20 единиц) содержится в каждом префиксе
В обоих префиксах присутствуют метаданные обнаружения шести установленных навыков. Тела двух процедур из шести находятся в контексте, остальные — за пределами окна. При ручном вызове процедура оператора разворачивается сразу после запроса, попадая в середину со слабым вниманием. При автоматическом подборе модель сначала выбирает похожий навык: тело отброшенной процедуры и ошибочный ход оказываются в слабой середине до загрузки нужной процедуры и остаются там. Ошибочный выбор оставляет 36 лишних единиц контекста.
Перетащи регулятор каталога: он увеличивает метаданные обнаружения в обоих префиксах, продвигая запрос глубже в провал внимания. При этом тело каждой процедуры остаётся вне окна, пока что-нибудь её не активирует. Панель AUTO всегда показывает близкое, но неверное совпадение, потому что только этот исход стоит изображать: удачное прямое совпадение в точности воспроизводит ручной путь. Тело неверной процедуры и порождённый ею ход с ложным стартом загружаются до правильного навыка, а затем остаются на дне провала до конца выполнения. Всё различие между панелями — цена одного неверного выбора, а ручной вызов её не платит.
Ручной вызов: пользователь явно выбирает процедуру — командой с косой чертой (/commit), через выбор навыка или упоминание субагента. Процедура загружается, потому что её выбрал человек. Всегда надёжно: модель не может неверно определить рабочий процесс. Но человеку нужно найти навык и запомнить его имя.
Вызов моделью: агент видит каталог процедур в контексте, сопоставляет твоё намерение с описаниями и автоматически загружает подходящий рабочий процесс. Никаких лишних действий: обнаружением занимается агент. Но модель может выбрать неверный навык, пропустить нужный или потратить токены на оценку неподходящих описаний.
Этот компромисс настраивается для каждого навыка, а не только для проекта в целом, поэтому путь вызова можно согласовать с требованиями конкретного рабочего процесса к надёжности: критичные процессы (развёртывание, коммит, ревью) должны идти по ручному пути, где их нельзя ошибочно выбрать; исследовательские процессы (поиск по коду, объяснение ошибок) хорошо работают с автоматическим обнаружением, где неверная догадка стоит лишь ложного старта и почти ничего больше.
Каждая крупная оболочка позволяет убрать навык из автоматического подбора. Claude Code и pi читают disable-model-invocation: true из frontmatter файла SKILL.md; в pi это также убирает метаданные навыка из системного промпта, поэтому навык только для ручного вызова имеет нулевую постоянную стоимость контекста и запускается только через /skill:name. В Codex то же поведение регулируется allow_implicit_invocation в agents/openai.yaml.
Полностью ручной режим устраняет риск близкого неверного совпадения — а там, где вместе с ним удаляются метаданные, ещё и постоянную нагрузку. Цена та же, к которой постоянно возвращается этот раздел: человек должен знать о существовании навыка и помнить его имя.
Разные оболочки — одна основная схема
Сам формат стандартизирован. SKILL.md — YAML frontmatter с именем и описанием, тело в Markdown и необязательные сопутствующие файлы — определён спецификацией Agent Skills; для авторов оболочек есть руководство по интеграции. Каждая реализация соблюдает один контракт загрузки: метаданные находятся в системном промпте с запуска, тело появляется только при активации. Различается интерфейс вызова: сколько окна оболочка тратит на объявление каталога и как долго активированный навык остаётся в контексте.
Claude Code ограничивает список навыков 1% контекстного окна и при превышении объёма обрезает описания, начиная с наименее используемых; активированный навык остаётся в истории до сжатия контекста. Pi внедряет метаданные навыков в системный промпт как XML и поручает модели прочитать (read) тело по необходимости. Codex помещает каталог сразу после AGENTS.md, ограничивая его примерно 2% окна или 8000 символами: навыки сверх лимита отбрасываются с предупреждением. Затем он освобождает контекст навыка после завершения задачи, а не переносит его дальше. OpenCode опирается на повторно используемых агентов и субагентов, вызываемых через @, и не документирует бюджет загрузки, но читает тот же стандартный формат.
Эти лимиты показательны: список каталога не бесплатен. Метаданные процедур расходуют контекст ещё до запуска любого рабочего процесса, поэтому оболочки ограничивают их 1–2% окна. Превышение лимита не останавливает подбор: модель продолжает сопоставлять запрос с обрезанными или отсутствующими описаниями. Именно так и возникает близкое неверное совпадение на рисунке выше. Широкий каталог ухудшает описания, необходимые модели для правильного выбора. Это процедурный аналог давления схем MCP: полезная нагрузка другая, проектная проблема та же.
Практическое разделение таково: AGENTS.md хранит то, что агент должен знать всегда, — архитектуру, соглашения, ограничения. Навыки хранят то, что агент должен уметь делать, — конкретные рабочие процессы, загружаемые по требованию. Путь вызова определяет, кто решает, какой из них запускать.