Gute Agent Skills sind kurz, klar und testbar. Diese SKILL md Anleitung für Entwickler erklärt, wie du SKILL.md-Dateien schreibst, die Modelle wirklich nutzen: Fokus auf Nutzen statt Länge, präzise Einsatzhinweise, strikte Prozessschritte, wenig Overhead. So steigerst du Trefferquote und Stabilität deiner Coding-Agents ohne den Kontext zu verstopfen. Der Markt für Agent Skills explodiert. Schon jetzt verweisen fast 100.000 Code-Stellen auf SKILL.md-Dateien auf GitHub. Das ist erstaunlich früh, denn Anthropic hat Skills erst vor rund drei Monaten angekündigt, und der Agent-Skill-Standard ist erst seit letztem Monat live. Viele Entwickler kennen noch keine Coding-Agents und erst recht nicht die Details von Skills, Subagents oder agents.md. Genau jetzt lohnt es sich, die Grundlagen sauber zu setzen. Diese SKILL md Anleitung für Entwickler zeigt, was funktioniert – und was deinen Agent nach unten zieht. Was ist ein Agent Skill? Es ist nur eine Markdown-Datei mit Anweisungen. Du kannst sie als dauerhaftes, erweitertes Prompt sehen, das lokal liegt und das der Agent bei Bedarf einliest. Das Konzept ist simpel und daher flexibel. Du definierst Workflows, erklärst Tools oder beschreibst, wie APIs zu nutzen sind – ohne Server, ohne komplexe Spezifikationen. SKILL.md entwickelt sich rasant zum De-facto-Standard: Claude Code nutzt es, Codex hat Support angekündigt, Gemini CLI und Cursor testen Unterstützung. Der Grund ist offensichtlich: Es ist nur eine Datei. Agenten lesen Dateien ständig. Und in der Praxis kommen Agenten oft besser mit Skills klar als mit MCP-Server-Aufrufen. Das größte Problem ist nicht die Technik, sondern die Qualität. Die Suche nach „creating-skills/SKILL.md“ liefert Dutzende Varianten. Auf GitHub wimmelt es von „Awesome“-Listen, die niemand findet und die niemand kuratiert. Ein Index wie skillsmp listet Zigtausende Skills (66.000+), sagt dir aber nicht, welche gut sind. Das Ergebnis ist eine große Menge mittelmäßiger, oft KI-generierter Texte, die Modelle eher stören als helfen. Was fehlt, ist Geschmack, Test und klare Standards.

SKILL md Anleitung für Entwickler: Kernprinzipien, die wirklich zählen

1) Schreibe kurz: Token sind ein öffentliches Gut

Jedes überflüssige Wort kostet Kontext. Lange Skills verdrängen Gesprächsverlauf, Systemprompt und andere wichtige Hinweise. Der Effekt ist messbar: Bei sehr großen Kontexten nimmt die Qualität eines Agents spürbar ab, etwa ab rund 100.000 Tokens in Claude Code. Ein einzelner Skill mit knapp 4.000 Tokens frisst fast 4 % deines effektiven Fensters – für nur eine Datei. Ein prominentes Beispiel zeigt das Problem: Letta.ai hat einen „creating-skills“-Skill mit 3.870 Tokens und propagiert darin „Kürze“. Weitere Letta-Skills sind ebenfalls groß: „initializing-memory“ 3.766, „defragmenting-memory“ 1.436, „finding-agents“ 875 Tokens. Zum Vergleich: Das nori-Team hält seinen „creating-skills“-Skill bei 530 Tokens. Auch Anthropic selbst liegt mit „skill-creator“ bei 3.673 Tokens. Die Lehre: Selbst gute Teams schreiben schnell zu viel. Setze dir eine klare Obergrenze. Bewährt hat sich: unter 150 Zeilen, besser unter 100.

2) Beschreibe das Wann, nicht das Was

Die Beschreibung eines Skills ist keine Zusammenfassung. Sie beantwortet eine Frage: In welcher Situation soll der Agent diesen Skill ziehen? Verzichte auf Selbstbeschreibungen, die keinen Einsatzkontext liefern. Eine knappe Einsatzregel hilft dem Modell, den Skill zuverlässig zu wählen – oder ihn bewusst nicht zu wählen.

3) Prozesse klar steuern: Pflichtblock und Todo-Liste

Viele Skills sind Prozesse: eine feste Abfolge von Schritten. Steuere das strikt. Setze an den Anfang einen Pflichtblock und weise den Agent an, konkrete Todos anzulegen. Beispiel für eine saubere Struktur: – Pflichtblock („required“): „Schreibe diese Schritte in deine Todo-Liste.“ – Schrittfolge: Test rot machen, minimalen Code schreiben, Test grün machen, refaktorisieren, erneut prüfen. – Systemhinweis („system-reminder“): Bei mehreren Tests alle roten Tests zuerst schreiben, dann erst grün machen. – Ausweichpfad: Bei drei erfolglosen Schleifen wechsle zu einem Debug-Skill. Diese Mechanik bündelt Aufmerksamkeit, verhindert Springen zwischen Aufgaben und senkt Kontextverschwendung durch unnötige Erklärungen.

4) Dünne Integrationen zu CLI-Tools

Wenn ein Skill nur ein Tool aufruft, halte ihn extrem kurz. Gute CLIs sollten klare Fehlermeldungen haben und den Agent im Fehlerfall leiten. Der Skill bleibt dann eine schlanke Brücke: kurze Parameterhinweise, erwartete Outputs, klare Fehlerpfade. Alles andere gehört ins Tool selbst.

5) Alle Skills explizit referenzieren

Trage jeden Skill mit Pfad und Einsatzbeschreibung in die zentrale Agent-Konfiguration ein, zum Beispiel in Claude.md oder Agents.md. Das erhöht die Nutzungsquote, verhindert Schatten-Skills und schafft eine stabile Einbindung ins Gesamtsystem.

6) Sprache, Ton und Tags

– Nutze Pseudo-XML-Tags, die das Modell kennt. Bei Claude Code sind „system-reminder“, „good-example“ und „bad-example“ im Systemprompt verankert. Diese Tags helfen, Wichtiges zu markieren. – Schreibe in der Ich-Form. „Frag mich, X zu tun“ ist für das Modell klarer als „Bitte den Benutzer, X zu tun“. So vermeidest du Rollenverwirrung.

Qualität statt Masse: Woran du schlechte Skills erkennst

Die öffentliche Landschaft ist voller Dubletten und schwacher Inhalte. Allein für „creating-skills“ existieren viele Varianten. Es gibt mehr als 50 Repos mit fast identischem Namen „awesome claude skills“. Viele Skills stammen unbearbeitet aus LLMs und sind für LLMs gedacht – eine bekannte Anti-Qualitäts-Spirale. Hier sind Warnsignale, die du sofort prüfen kannst:

Typische Warnsignale

– Der Skill ist zu lang. Er erklärt viel, liefert aber keine klare Einsatzregel. – Es fehlt ein Pflichtblock oder eine konkrete Schrittfolge. – Der Skill dupliziert Tool-Dokumentation, statt die Nutzung knapp zu lenken. – Die Beschreibung ist eine bloße Zusammenfassung ohne „Verwende diesen Skill, wenn …“. – Der Skill spricht in der dritten Person und verwirrt Rollen („Bitte den Benutzer …“). – Es gibt keine Referenz in einer zentralen Agent-Datei, der Skill hängt lose im Projekt.

Schneller Selbstcheck

– Zeilen und Tokens: Bleib unter 150 Zeilen, besser unter 100. Alles darüber kürzen. – Einsatzregel: Der erste Absatz muss sagen, wann der Skill dran ist – nicht, was er ist. – Prozessstruktur: Enthält der Skill „required“-Pflichtblock, Todos und maximal 5–7 klar nummerierte Schritte? – Fehlerpfade: Gibt es einen Plan B, falls der Weg stockt (z. B. Wechsel zu einem Debug-Skill)? – Integration: Ist der Skill in Claude.md oder Agents.md mit Pfad und Einsatzregel verlinkt?

Entdeckung ist kaputt: Warum Kuratierung zählt

Suchindizes liefern Menge, aber keine Qualität. skillsmp listet sehr viele Skills, beantwortet aber nicht die Kernfrage: Welche funktionieren stabil? Ohne Metriken und Review entsteht ein Meer aus „Slop“. Dazu kommt ein Vertrauensproblem: Große Namen bedeuten nicht automatisch gute Skills. Ein Team kann starke Forschung liefern und trotzdem zu lange, schwer nutzbare Skills veröffentlichen. Das ist kein Fingerzeig, sondern eine Marktphase. Was fehlt, ist ein Ökosystem-Rückgrat, ähnlich npm oder PyPI – aber mit klarer Kuratierung. Eine reine Indexierung löst das Problem nicht. Curation und Geschmack zählen. Das nori-Team adressiert das mit einer eigenen, strikt gepflegten Sammlung. Bis es ein breites, kuratiertes Registry gibt, hilft dir nur eins: klare Standards und konsequentes Testen. Diese SKILL md Anleitung für Entwickler macht genau das greifbar.

Praxis: So iterierst du, bis es wirklich funktioniert

Gute Skills entstehen nicht am Stück. Sie reifen über viele Iterationen. In der Praxis sind es Dutzende, teils Hunderte Überarbeitungen. Ziel ist ein Text, den das Modell zuverlässig befolgt, ohne Nebenwirkungen im restlichen Kontext.

Vorgehen in kurzen Schleifen

– Ziel festlegen: Was soll der Skill leisten? In 1–2 Sätzen notieren. – Minimalversion schreiben: Einsatzregel, Pflichtblock, 3–7 klare Schritte. – Kleinen Testfall wählen: Eine Aufgabe, die der Skill sicher abdecken sollte. – Agent laufen lassen: Beobachte, welche Schritte das Modell tatsächlich ausführt. – Abweichungen analysieren: Wo schweift es ab? Fehlt ein „system-reminder“? Fehlt ein Abbruchkriterium? – Skill kürzen statt erklären: Entferne Redeanteile, die das Modell ablenken. – Fehlerpfade schärfen: Verweise auf einen Debug- oder Alternativ-Skill bei Stillstand. – Referenz aktualisieren: Pfad und Einsatzregel in Claude.md/Agents.md pflegen. – Nächste Aufgabe testen: Schwierigkeit schrittweise erhöhen, statt alles auf einmal zu wollen. Bleib dabei streng: Wenn ein Absatz keine klare Funktion erfüllt, streiche ihn. Wenn ein Beispiel nötig ist, mach es sehr kurz. Ein gutes „bad-example“ ist oft nützlicher als eine halbe Seite Fließtext.

Beispiele aus dem Markt: Lektionen ohne Fingerzeig

Letta.ai liefert starke Forschungsarbeit rund um Langzeitgedächtnis für LLMs. Die veröffentlichten Skills zeigen aber, wie leicht selbst sehr gute Teams in die Längenfalle laufen können. „creating-skills“ mit 3.870 Tokens widerspricht dem eigenen Prinzip „Kürze“ und blockiert spürbar Kontext. Weitere Letta-Skills sind umfangreich. Anthropic steht mit „skill-creator“ bei 3.673 Tokens. Das zeigt: Länge ist ein verbreitetes Muster – nicht ein Einzelfall und nicht auf ein Team beschränkt. Die Lehre ist nüchtern: – Vertraue Marken, aber überprüfe Skills selbst. – Reduziere radikal. 500–900 Tokens sind oft genug, um einen Prozess präzise zu führen. – Teste Wirkung, nicht nur Text. Kurz schlägt lang, wenn die Schritte klar sind.

Dein Startpaket für bessere Skills

Checkliste für jeden Skill

– Einsatzregel im ersten Absatz: „Nutze diesen Skill, wenn …“ – Pflichtblock („required“) mit klarer Aufforderung, Todos anzulegen. – Strikte Schrittfolge (3–7 Schritte), nummeriert, ohne Abschweifen. – „system-reminder“ für wichtige Leitplanken und Phasenwechsel. – Kurzer Ausweichpfad bei Stau (z. B. „Wechsle zu Debug-Skill XY“). – Dünne Wrapper bei Tool-Integrationen; Fehlermeldungen gehören ins Tool. – Pseudo-XML-Tags für Signale, Ich-Form für klare Rollenführung. – Zeilenlimit einhalten: unter 150, besser unter 100; Tokens im Blick. – Referenz in Claude.md oder Agents.md mit Pfad und Einsatzregel. – Iterationen planen: nach jedem Testfall gezielt kürzen oder schärfen.

Woran du Erfolg erkennst

– Der Agent zieht den Skill in passenden Situationen und lässt ihn in unpassenden liegen. – Der Agent arbeitet die Schritte stabil ab, ohne Sprünge und ohne Plaudern. – Der Kontext bleibt schlank, andere Skills und der Verlauf bleiben lesbar. – Du brauchst mit der Zeit weniger „Erklärtexte“ – die Schrittlogik trägt. Der Markt wird weiter wachsen. Mehr SKILL.md-Dateien bedeuten nicht automatisch mehr Qualität. Doch mit klaren Leitplanken lieferst du sofort bessere Ergebnisse. Halte Skills kurz, sag genau, wann sie gelten, führe in Schritten, und verknüpfe sie sauber in deiner Agent-Konfiguration. Kürze lieber noch einmal, als eine neue Erklärung einzubauen. Curation schlägt Kataloge. Und Tests schlagen Bauchgefühl. Wenn du heute beginnst, mit dieser SKILL md Anleitung für Entwickler deine bestehenden Dateien zu entschlacken, spürst du den Effekt schnell: weniger Kontextmüll, mehr Treffer, weniger Irrfahrten. Morgen wirst du dich fragen, warum du jemals 3.000 Tokens für einen einzigen Skill ausgegeben hast. Und übermorgen hilfst du deinem Team, nach denselben klaren Regeln zu schreiben – Schritt für Schritt, Skill für Skill.

(Source: https://12gramsofcarbon.com/p/your-agent-skills-are-all-slop)

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