As habilidades de agent são pacotes reutilizáveis de instruções e, opcionalmente, scripts, referências e modelos que orientam um agent de IA em uma tarefa específica. No formato aberto Agent Skills, cada pacote é uma pasta estruturada em torno de um arquivo SKILL.md. Agents compatíveis podem descobrir habilidades e carregar suas instruções quando forem relevantes, em vez de manter todos os procedimentos na conversa de uma só vez. Este guia explica o formato, apresenta exemplos práticos e mostra como criar e testar sua primeira habilidade.
O que são habilidades de agent?
Agent Skills é um formato aberto e leve para empacotar conhecimento especializado e fluxos de trabalho. Uma habilidade contém um arquivo SKILL.md com frontmatter em YAML que descreve seu nome e finalidade, seguido de instruções em Markdown. Os arquivos de apoio podem incluir scripts, documentos de referência e modelos.
O termo “habilidades de IA” pode se referir a várias coisas, incluindo a capacidade das pessoas de usar IA. Neste guia, habilidades de agent e habilidades de agent de IA referem-se especificamente a pacotes SKILL.md reutilizáveis para agents compatíveis.
Por exemplo, uma habilidade de resumo de reuniões pode definir as seções da ata de uma equipe, como registrar decisões e como sinalizar responsáveis ou prazos ausentes. Você salva essas regras uma vez e as reutiliza com novas anotações de reuniões. A habilidade orienta o trabalho do agent; ela não retreina o modelo subjacente.
A especificação aberta exige nome e descrição no frontmatter. O nome deve ter de 1 a 64 caracteres, usar letras minúsculas, dígitos e hífens, além de corresponder ao nome do diretório; ele não pode começar nem terminar com hífen, nem conter hífens consecutivos. A descrição deve ter de 1 a 1.024 caracteres e explicar tanto a tarefa quanto quando usar a habilidade.
Como funcionam as habilidades de agent?
O formato foi projetado para divulgação progressiva: os agents recebem informações suficientes para selecionar uma habilidade antes de carregar todas as suas instruções.
Descoberta. O agent recebe os nomes e as descrições das habilidades disponíveis. Esses metadados ainda usam contexto, mas os procedimentos completos não são todos carregados de início.
Ativação. Quando o agent seleciona uma habilidade relevante, ele lê o SKILL.md. Algumas ferramentas também permitem invocar uma habilidade pelo nome ou desativar a seleção automática.
Execução. O agent segue o procedimento e lê referências de apoio ou executa scripts quando necessário e permitido.
Isso reduz o contexto usado por procedimentos inativos. O uso real de contexto depende da quantidade e da extensão das descrições, das habilidades ativas e dos recursos carregados. Descrições claras ajudam na seleção, mas a ativação e a qualidade da saída ainda precisam ser testadas.
Habilidades de agent vs. prompts, MCP e ferramentas
O vocabulário das ferramentas de IA é amplo, e “habilidade” aparece ao lado de vários conceitos semelhantes. Veja como eles diferem:
| Recurso | O que é | Quando está ativo | Ideal para |
|---|---|---|---|
| Prompt | Instruções fornecidas em uma conversa; também podem ser salvas | Enquanto forem mantidas no contexto da conversa | Instruções pontuais |
| Instruções sempre ativas (como AGENTS.md, QWEN.md) | Informações e restrições do projeto | De acordo com o escopo do projeto e as regras de carregamento do agent | Regras para todo o projeto |
| Skill de agent | Pasta versionada de instruções e recursos | Carregada sob demanda quando relevante | Fluxos de trabalho e procedimentos repetíveis |
| Servidor/ferramenta MCP | Uma integração em execução que disponibiliza ações e dados | Quando configurado, conectado e autorizado | Executar ações, acessar dados em tempo real |
| Subagente | Um trabalhador separado com sua própria janela de contexto | Quando iniciado | Trabalho isolado ou paralelo |
Habilidades vs. prompts. Um prompt fornece instruções em uma conversa; uma habilidade armazena um procedimento reutilizável e recursos de apoio para descoberta ou invocação explícita. Prompts também podem ser salvos e reutilizados. Uma habilidade se torna útil quando uma tarefa recorrente exige um fluxo de trabalho mantido, exemplos, referências ou scripts.
Habilidades vs. MCP. O MCP fornece capacidades a um agent, ou seja, conexões com ferramentas e dados em tempo real. Uma habilidade fornece conhecimento a um agent: como executar bem uma tarefa, em qual sequência e com quais etapas de verificação. Os dois são complementares. Uma habilidade de revisão de código define o que caracteriza uma revisão completa, enquanto um servidor MCP do GitHub permite que o agent leia o pull request em si.
Habilidades vs. instruções de projeto. Arquivos como AGENTS.md fornecem orientações de projeto de acordo com as regras de carregamento e escopo do agent. Mantenha neles as convenções de aplicação ampla e use habilidades para procedimentos específicos de tarefas que devem ser carregados quando relevantes. O comportamento exato depende da ferramenta.
Por que as habilidades de agent são importantes
Conhecimento reutilizável: registre métodos, listas de verificação e modelos específicos para tarefas, sem precisar explicá-los a cada vez.
Procedimentos mais consistentes: forneça aos agents as mesmas etapas e os mesmos critérios de revisão em tarefas recorrentes. Os resultados ainda exigem verificação.
Eficiência de contexto: carregue instruções detalhadas quando necessário, em vez de incluir todos os procedimentos em orientações sempre carregadas.
Reutilização entre ferramentas: compartilhe o formato central SKILL.md entre agents compatíveis, verificando o acesso a ferramentas, as dependências e os campos específicos da plataforma antes de usá-lo.
Manutenção pela equipe: mantenha as pastas de habilidades sob controle de versão para que mudanças em um fluxo de trabalho compartilhado possam ser revisadas.
Quais ferramentas de IA oferecem suporte a habilidades de agent?
As habilidades de agent são compatíveis com uma variedade crescente de ferramentas de IA, incluindo Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, GitHub Copilot e Kimi Code. Essas ferramentas usam pacotes de habilidades reutilizáveis para fornecer aos agents instruções, fluxos de trabalho e recursos de apoio específicos para cada tarefa.
O formato compartilhado SKILL.md facilita a reutilização de habilidades entre ferramentas compatíveis, embora os caminhos de instalação e os métodos de invocação variem conforme o produto. Se uma habilidade depender de scripts ou ferramentas externas, verifique se essas dependências estão disponíveis no ambiente em que você pretende usá-la.
Exemplos e casos de uso de habilidades de agent
Uma habilidade útil reúne as regras que tornam uma tarefa recorrente específica para sua equipe. Estes exemplos mostram o que incluir no pacote e o que verificar no resultado:
| Skill | Entrada | Regras reutilizáveis | Resultado a verificar |
|---|---|---|---|
| Resumo da reunião | Anotações ou transcrição da reunião | Separe as decisões da discussão; inclua os responsáveis pelas tarefas e os prazos; sinalize detalhes ausentes | Ata com Resumo, Decisões e Itens de ação |
| Revisão de conteúdo da marca | Um rascunho e diretrizes da marca | Verifique a terminologia aprovada, o tom, as alegações proibidas e as mensagens obrigatórias | Uma lista de problemas com revisões sugeridas |
| Revisão de código | Um diff de pull request | Verifique o tratamento de erros, os testes, as alterações de dependências e as convenções do projeto | Um relatório que separa as correções necessárias das sugestões |
| Relatório semanal | Notas de progresso e métricas | Use um período e seções fixos para o relatório; diferencie o trabalho concluído, os riscos e as próximas etapas | Um relatório que preserva as métricas fornecidas e sinaliza dados ausentes |
O processamento de documentos e a análise recorrente de dados também são bons candidatos, mas frequentemente exigem ferramentas ou scripts além do SKILL.md. Comece com um fluxo de trabalho restrito, verifique seus resultados e adicione dependências somente quando a tarefa precisar delas.
Usando habilidades de agent com o Kimi AI
Escolha o ambiente que corresponde à sua tarefa. Os métodos de criação acima abrangem a autoria em linguagem natural e um fluxo de trabalho local baseado em arquivos.
Habilidades de agent no Kimi Code
O Kimi Code CLI encontra habilidades nos diretórios de projeto .agents/skills/ e .kimi-code/skills/ e nos diretórios de usuário ~/.agents/skills/ e ~/.kimi-code/skills/. O diretório de usuário específico do Kimi pode ser alterado com KIMI_CODE_HOME. Invoque uma habilidade com /skill:<name> ou deixe que o modelo a selecione com base em sua descrição e nos campos de acionamento compatíveis. A seleção automática pode ser desativada para habilidades individuais. Consulte a documentação atual do CLI ao configurar caminhos ou campos específicos da plataforma.
Habilidades de agent para o trabalho cotidiano no Kimi
Não é preciso configurar tudo do zero. Abra o Kimi no desktop ou na web, navegue pela Loja de Skills e instale uma Skill com um clique para começar a usá-la no Kimi. De pesquisa e redação a programação e análise de dados, a Loja de Skills do Kimi oferece habilidades para uma ampla variedade de tarefas. Navegue pela loja no app desktop ou web do Kimi, instale uma Skill com um clique e comece a usá-la no Kimi.
Como criar sua própria habilidade de agent
Você pode criar uma habilidade descrevendo um fluxo de trabalho para uma ferramenta de IA ou escrevendo o SKILL.md por conta própria. Comece com uma tarefa repetida e uma saída que você possa verificar facilmente, como uma ata de reunião.
Método 1: criar uma habilidade de agent com o Kimi
No Kimi, abra o painel Skills para descobrir ou instalar habilidades. Para criar a sua, envie um procedimento ou descreva o que deseja em uma conversa de criação de habilidades. Você também pode usar /skill-creator. Consulte o guia de Skills do Kimi para conhecer os pontos de acesso atuais.
Etapa 1: abra a loja Skills do Kimi e clique em "customize" > "Create with Kimi".
Etapa 2: descreva a habilidade de que você precisa.
Informe ao Kimi a tarefa, a entrada esperada, a estrutura da saída e as regras para informações ausentes.
Por exemplo:
Se o resultado não cumprir alguma regra, peça ao Kimi que revise essa regra e repita o teste. Para um SOP existente, especifique quais partes são instruções e quais são materiais de contexto; remova conteúdo irrelevante ou sensível antes de empacotá-lo. Quando a habilidade for criada, você poderá usá-la com o Kimi imediatamente.
Método 2: escrever habilidades de agent por conta própria
Este exemplo usa apenas instruções de texto e não precisa de scripts adicionais. Ele usa o Kimi Code CLI para demonstrar a instalação e a invocação; outros agents podem usar caminhos e comandos diferentes.
Etapa 1: crie a pasta. Para uma habilidade de nível de usuário no Kimi Code CLI, crie ~/.agents/skills/meeting-summary/. Para uma habilidade de nível de repositório compartilhada com uma equipe, use .agents/skills/meeting-summary/ na raiz do repositório.
Etapa 2: salve o SKILL.md. Crie ~/.agents/skills/meeting-summary/SKILL.md e cole o conteúdo a seguir. A descrição identifica a tarefa; o corpo define as regras de saída e de informações ausentes.
Etapa 3: inicie uma nova sessão e invoque-a. Depois de salvar o arquivo, inicie uma nova sessão do Kimi Code CLI. Digite este comando na entrada de chat:
Etapa 4: verifique o resultado. O conteúdo a seguir é uma saída esperada ilustrativa, não uma execução registrada do produto. A redação pode variar; as seções, a decisão, os responsáveis e os prazos devem seguir a habilidade.
Etapa 5: teste a seleção automática e os limites. Em uma nova conversa, peça “Transforme estas anotações de reunião em uma ata” sem o comando com barra e forneça as mesmas anotações. Verifique se o agent carrega a habilidade usando o registro de atividade da interface, quando disponível, e se a saída segue as regras dela. Em seguida, faça uma solicitação não relacionada, como “Explique recursão em Python”; a habilidade meeting-summary deve permanecer inativa. Invoque-a também sem anotações: ela deve pedir uma entrada.
E se uma habilidade de agent não funcionar?
| Sintoma | O que verificar |
|---|---|
| A habilidade não é encontrada | Verifique o diretório de varredura, o nome exato do arquivo SKILL.md, o frontmatter YAML válido e a correspondência entre pasta e nome. Inicie uma nova sessão depois de adicioná-la. |
| A invocação manual funciona, mas a seleção automática não | Torne a descrição mais específica para a tarefa pretendida. Verifique se a invocação automática está desativada; tente novamente em uma conversa nova. |
| A habilidade é ativada para solicitações não relacionadas | Restrinja a descrição e teste solicitações não relacionadas como exemplos negativos. |
| A saída deixa de cumprir uma regra | Deixe a regra explícita, adicione um exemplo de entrada/saída e teste novamente com casos de informações ausentes. |
| Um script ou integração falha | Verifique os pacotes necessários, as permissões, o acesso à rede e as ferramentas configuradas. Uma habilidade não instala todas as dependências automaticamente. |
Para scripts, referências extensas ou modelos, adicione scripts/, references/ ou assets/ conforme necessário e crie links para eles no SKILL.md. Consulte a documentação de Skills do Kimi Code CLI para conferir os caminhos e as opções de invocação atuais.
Boas práticas para usar e criar habilidades de agent
Defina um acionamento claro: explique tanto a tarefa quanto quando usar a habilidade. Inclua os termos que os usuários usam naturalmente e teste solicitações relevantes e não relacionadas.
Mantenha as instruções focadas: a especificação recomenda menos de 500 linhas e menos de 5.000 tokens para o arquivo principal. São diretrizes separadas, não uma conversão de linhas em tokens. Mova referências detalhadas para arquivos de apoio.
Especifique saídas observáveis: inclua seções obrigatórias, exemplos de entradas e saídas e regras para informações ausentes.
Documente as dependências: identifique as ferramentas e os pacotes necessários e use metadados de compatibilidade quando apropriado. Mantenha extensões específicas da plataforma separadas do núcleo portátil.
Controle ações com consequências: use invocação explícita e regras de aprovação adequadas para fluxos de trabalho que enviam mensagens ou implantam alterações. A invocação manual, por si só, não substitui verificações de permissão.
Revise pacotes de terceiros: inspecione as instruções e os scripts incluídos antes da instalação, incluindo quais dados e permissões eles usam.
Conclusão
As habilidades de agent transformam tarefas repetidas em fluxos de trabalho reutilizáveis que agents de IA compatíveis podem carregar quando necessário. Comece com um SKILL.md focado, que defina quando usar a habilidade e o que ela deve produzir. Adicione scripts ou referências apenas quando a tarefa exigir e, depois, teste quando a habilidade é ativada e a qualidade de sua saída.