ทักษะเอเจนต์คืออะไร? ตัวอย่างและคู่มือเริ่มต้นใช้งาน

ทักษะเอเจนต์คือชุดคำสั่งที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ พร้อมสคริปต์ เอกสารอ้างอิง และเทมเพลตที่อาจมีเพิ่มเติม เพื่อแนะนำเอเจนต์ AI ให้ทำงานเฉพาะด้าน ในรูปแบบ Agent Skills แบบเปิด แต่ละชุดจะเป็นโฟลเดอร์ที่มีไฟล์ SKILL.md เป็นศูนย์กลาง เอเจนต์ที่รองรับสามารถค้นพบทักษะและโหลดคำสั่งเมื่อตรงกับงาน แทนที่จะต้องเก็บทุกขั้นตอนไว้ในบทสนทนาพร้อมกัน คู่มือนี้จะอธิบายรูปแบบ ยกตัวอย่างการใช้งานจริง และพาคุณสร้างและทดสอบทักษะแรกของคุณ

Agent Skills เป็นรูปแบบเปิดที่เรียบง่ายสำหรับบรรจุความรู้และเวิร์กโฟลว์เฉพาะทาง ทักษะหนึ่งรายการมีไฟล์ SKILL.md ที่ใช้ YAML frontmatter ระบุชื่อและวัตถุประสงค์ ตามด้วยคำสั่งในรูปแบบ Markdown ไฟล์ประกอบอาจเป็นสคริปต์ เอกสารอ้างอิง และเทมเพลต

คำว่า “ทักษะ AI” อาจหมายถึงหลายสิ่ง รวมถึงความสามารถของผู้คนในการใช้ AI ในคู่มือนี้ ทักษะเอเจนต์และทักษะเอเจนต์ AI หมายถึงแพ็กเกจ SKILL.md ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้สำหรับเอเจนต์ที่รองรับโดยเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น ทักษะสรุปการประชุมอาจกำหนดหัวข้อในรายงานการประชุมของทีม วิธีบันทึกมติ และวิธีระบุผู้รับผิดชอบหรือกำหนดส่งที่ขาดหายไป คุณบันทึกกฎเหล่านั้นเพียงครั้งเดียวแล้วนำมาใช้ซ้ำกับบันทึกการประชุมใหม่ ทักษะจะกำกับการทำงานของเอเจนต์ แต่ไม่ได้ฝึกโมเดลพื้นฐานใหม่

ข้อกำหนดแบบเปิดกำหนดให้ frontmatter ต้องมี name และ description โดย name ต้องมีความยาว 1–64 อักขระ ใช้อักษรตัวพิมพ์เล็ก ตัวเลข และขีดกลาง และต้องตรงกับชื่อไดเรกทอรี โดยห้ามขึ้นต้นหรือลงท้ายด้วยขีดกลาง หรือมีขีดกลางติดกัน ส่วน description ต้องมีความยาว 1–1,024 อักขระ และอธิบายทั้งงานและเวลาที่ควรใช้ทักษะนี้

รูปแบบนี้ออกแบบมาเพื่อการเปิดเผยข้อมูลแบบเป็นขั้นตอน โดยเอเจนต์จะได้รับข้อมูลเพียงพอสำหรับเลือกทักษะก่อนโหลดคำสั่งทั้งหมด

1. การค้นพบ เอเจนต์จะได้รับชื่อและคำอธิบายของทักษะที่มีอยู่ เมทาดาทานี้ยังใช้บริบท แต่จะยังไม่โหลดขั้นตอนทั้งหมดตั้งแต่แรก

2. การเปิดใช้ เมื่อเอเจนต์เลือกทักษะที่เกี่ยวข้อง ก็จะอ่าน SKILL.md เครื่องมือบางอย่างยังให้คุณเรียกใช้ทักษะตามชื่อ หรือปิดการเลือกอัตโนมัติได้

3. การดำเนินการ เอเจนต์จะทำตามขั้นตอน และอ่านเอกสารอ้างอิงประกอบหรือเรียกใช้สคริปต์เมื่อจำเป็นและได้รับอนุญาต

วิธีนี้ช่วยลดบริบทที่ใช้โดยขั้นตอนที่ไม่ได้ทำงาน ปริมาณบริบทที่ใช้จริงขึ้นอยู่กับจำนวนและความยาวของคำอธิบาย ทักษะที่เปิดใช้งาน และทรัพยากรที่โหลด คำอธิบายที่ชัดเจนช่วยให้เลือกได้ดีขึ้น แต่ยังต้องทดสอบการเปิดใช้และคุณภาพของผลลัพธ์

คำศัพท์ด้านเครื่องมือ AI มีอยู่มากมาย และ “ทักษะ” ก็อยู่ใกล้กับแนวคิดหลายอย่างที่ดูคล้ายกัน ต่อไปนี้คือความแตกต่าง:

ทักษะเทียบกับ prompt prompt ให้คำสั่งในบทสนทนา ส่วนทักษะเก็บขั้นตอนที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้และทรัพยากรประกอบ เพื่อให้ค้นพบหรือเรียกใช้โดยตรงได้ prompt ก็สามารถบันทึกและนำกลับมาใช้ซ้ำได้เช่นกัน ทักษะจะมีประโยชน์เมื่อเป็นงานที่ทำซ้ำและต้องการเวิร์กโฟลว์ ตัวอย่าง เอกสารอ้างอิง หรือสคริปต์ที่ดูแลรักษาอย่างต่อเนื่อง

ทักษะเทียบกับ MCP MCP มอบความสามารถให้เอเจนต์ กล่าวคือ การเชื่อมต่อกับเครื่องมือและข้อมูลแบบเรียลไทม์ ส่วนทักษะมอบความรู้ให้เอเจนต์ ว่าควรทำงานให้ดีอย่างไร ต้องทำตามลำดับใด และมีขั้นตอนตรวจสอบอะไรบ้าง ทั้งสองอย่างเสริมกัน ทักษะตรวจสอบโค้ดกำหนดว่าการตรวจสอบที่รอบคอบควรเป็นอย่างไร ขณะที่เซิร์ฟเวอร์ GitHub MCP ช่วยให้เอเจนต์อ่าน pull request จริงได้

ทักษะเทียบกับคำสั่งระดับโปรเจกต์ ไฟล์อย่าง AGENTS.md ให้คำแนะนำสำหรับโปรเจกต์ภายใต้กฎการโหลดและขอบเขตของเอเจนต์ เก็บข้อปฏิบัติที่ใช้ได้กว้างไว้ในไฟล์นั้น และใช้ทักษะสำหรับขั้นตอนเฉพาะงานที่ควรโหลดเมื่อเกี่ยวข้อง ลักษณะการทำงานที่แน่นอนขึ้นอยู่กับเครื่องมือ

• ความเชี่ยวชาญที่ใช้ซ้ำได้: บันทึกวิธีการ เช็กลิสต์ และเทมเพลตเฉพาะงาน เพื่อไม่ต้องอธิบายทุกครั้ง

• ขั้นตอนที่สม่ำเสมอขึ้น: ให้เอเจนต์ใช้ขั้นตอนและเกณฑ์การตรวจสอบเดียวกันกับงานที่ทำซ้ำ ผลลัพธ์ยังคงต้องได้รับการตรวจสอบ

• ประสิทธิภาพด้านบริบท: โหลดคำสั่งโดยละเอียดเมื่อจำเป็น แทนที่จะใส่ทุกขั้นตอนไว้ในคำแนะนำที่โหลดตลอดเวลา

• การใช้ซ้ำข้ามเครื่องมือ: แชร์รูปแบบ SKILL.md หลักระหว่างเอเจนต์ที่รองรับ โดยตรวจสอบการเข้าถึงเครื่องมือ การพึ่งพา และฟิลด์เฉพาะแพลตฟอร์มก่อนใช้งาน

• การดูแลรักษาโดยทีม: เก็บโฟลเดอร์ทักษะไว้ในระบบควบคุมเวอร์ชัน เพื่อให้ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ร่วมกันได้

ทักษะเอเจนต์ได้รับการรองรับจากเครื่องมือ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมถึง Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, GitHub Copilot และ Kimi Code เครื่องมือเหล่านี้ใช้แพ็กเกจทักษะที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ เพื่อมอบคำสั่ง เวิร์กโฟลว์ และทรัพยากรประกอบเฉพาะงานให้เอเจนต์

รูปแบบ SKILL.md ที่ใช้ร่วมกันช่วยให้ใช้ทักษะซ้ำข้ามเครื่องมือที่รองรับได้ง่ายขึ้น แม้เส้นทางการติดตั้งและวิธีเรียกใช้จะแตกต่างกันไปตามผลิตภัณฑ์ หากทักษะต้องอาศัยสคริปต์หรือเครื่องมือภายนอก ให้ตรวจสอบว่ามีสิ่งที่ต้องพึ่งพาเหล่านั้นในสภาพแวดล้อมที่คุณวางแผนจะใช้งาน

ทักษะที่มีประโยชน์จะรวบรวมกฎที่ทำให้งานซ้ำเป็นงานเฉพาะของทีมคุณ ตัวอย่างเหล่านี้แสดงสิ่งที่ควรบรรจุไว้และสิ่งที่ควรตรวจสอบในผลลัพธ์:

การประมวลผลเอกสารและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำเป็นประจำก็เป็นตัวเลือกที่ดีเช่นกัน แต่บ่อยครั้งต้องใช้เครื่องมือหรือสคริปต์นอกเหนือจาก SKILL.md เริ่มจากเวิร์กโฟลว์ที่แคบ ตรวจสอบผลลัพธ์ และเพิ่มสิ่งที่ต้องพึ่งพาเมื่อจำเป็นต่องานเท่านั้น

เลือกสภาพแวดล้อมให้เหมาะกับงานของคุณ วิธีสร้างข้างต้นครอบคลุมทั้งการเขียนด้วยภาษาธรรมชาติและเวิร์กโฟลว์แบบใช้ไฟล์ในเครื่อง

Kimi Code CLI จะค้นพบทักษะในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์ .agents/skills/ และ .kimi-code/skills/ และไดเรกทอรีผู้ใช้ ~/.agents/skills/ และ ~/.kimi-code/skills/ ไดเรกทอรีผู้ใช้เฉพาะของ Kimi สามารถเปลี่ยนได้ด้วย KIMI_CODE_HOME เรียกใช้ทักษะด้วย /skill:<name> หรือให้โมเดลเลือกตามคำอธิบายและฟิลด์ทริกเกอร์ที่รองรับ คุณสามารถปิดการเลือกอัตโนมัติสำหรับทักษะแต่ละรายการได้ ตรวจสอบเอกสาร CLI ฉบับปัจจุบัน เมื่อตั้งค่าเส้นทางหรือฟิลด์เฉพาะแพลตฟอร์ม

ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าทุกอย่างตั้งแต่ต้น เปิด Kimi บนเดสก์ท็อปหรือเว็บ เลือกดู Skill Store แล้วติดตั้ง Skill ด้วยคลิกเดียวเพื่อเริ่มใช้งานใน Kimi ตั้งแต่งานวิจัยและการเขียน ไปจนถึงการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์ข้อมูล Kimi Skill Store มีทักษะสำหรับงานหลากหลายประเภท เลือกดูสโตร์ผ่านแอป Kimi บนเดสก์ท็อปหรือเว็บ ติดตั้ง Skill ด้วยคลิกเดียว แล้วเริ่มใช้งานใน Kimi

คุณสร้างทักษะได้โดยอธิบายเวิร์กโฟลว์ให้เครื่องมือ AI ฟัง หรือเขียน SKILL.md ด้วยตนเอง เริ่มจากงานที่ทำซ้ำและมีผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ง่าย เช่น รายงานการประชุม

ใน Kimi ให้เปิดแผง Skills เพื่อค้นหาหรือติดตั้งทักษะ หากต้องการสร้างของคุณเอง ให้อัปโหลดขั้นตอนการทำงานหรืออธิบายสิ่งที่ต้องการในบทสนทนาสำหรับสร้างทักษะ คุณยังใช้ /skill-creator ได้ด้วย ดูจุดเริ่มต้นการใช้งานล่าสุดได้ในคู่มือ Skills ของ Kimi

ขั้นตอนที่ 1: เปิด Skills store ของ Kimi แล้วคลิก "customize" > "Create with Kimi"

ขั้นตอนที่ 2: อธิบายทักษะที่คุณต้องการ

ระบุงาน ข้อมูลนำเข้าที่คาดหวัง โครงสร้างผลลัพธ์ และกฎสำหรับกรณีที่ข้อมูลไม่ครบถ้วนให้ Kimi

ตัวอย่าง:

หากผลลัพธ์ขาดกฎข้อใด ให้ขอ Kimi แก้ไขกฎนั้นแล้วทดสอบซ้ำ สำหรับ SOP ที่มีอยู่ ให้ระบุว่าส่วนใดเป็นคำสั่งและส่วนใดเป็นเนื้อหาประกอบ แล้วนำเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องหรือละเอียดอ่อนออกก่อนจัดแพ็กเกจ เมื่อสร้างทักษะเสร็จแล้ว คุณสามารถใช้กับ Kimi ได้ทันที

ตัวอย่างนี้ใช้เพียงคำสั่งข้อความและไม่ต้องมีสคริปต์เพิ่มเติม โดยใช้ Kimi Code CLI เพื่อสาธิตการติดตั้งและการเรียกใช้ ส่วนเอเจนต์อื่นอาจใช้เส้นทางและคำสั่งที่ต่างกัน

ขั้นตอนที่ 1: สร้างโฟลเดอร์ สำหรับทักษะระดับผู้ใช้ใน Kimi Code CLI ให้สร้าง ~/.agents/skills/meeting-summary/ สำหรับทักษะระดับรีโพซิทอรีที่ใช้ร่วมกับทีม ให้ใช้ .agents/skills/meeting-summary/ ภายใต้รากของรีโพซิทอรีแทน

ขั้นตอนที่ 2: บันทึก SKILL.md สร้าง ~/.agents/skills/meeting-summary/SKILL.md แล้ววางข้อความต่อไปนี้ คำอธิบายจะระบุงาน ส่วนเนื้อหาจะกำหนดผลลัพธ์และกฎสำหรับกรณีข้อมูลไม่ครบถ้วน

ขั้นตอนที่ 3: เริ่มเซสชันใหม่และเรียกใช้ หลังบันทึกไฟล์แล้ว ให้เริ่มเซสชัน Kimi Code CLI ใหม่ ป้อนคำสั่งนี้ในช่องแชต:

ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบผลลัพธ์ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างผลลัพธ์ที่คาดหวัง ไม่ใช่ผลจากการรันผลิตภัณฑ์จริง ถ้อยคำอาจแตกต่างกัน แต่หัวข้อ การตัดสินใจ ผู้รับผิดชอบ และกำหนดเวลาควรเป็นไปตามทักษะ

ขั้นตอนที่ 5: ทดสอบการเลือกอัตโนมัติและขอบเขตการใช้งาน ในบทสนทนาใหม่ ให้ขอว่า “เปลี่ยนบันทึกการประชุมเหล่านี้เป็นรายงานการประชุม” โดยไม่ใช้คำสั่งที่มีเครื่องหมายทับ และระบุบันทึกชุดเดิม ตรวจสอบว่าเอเจนต์โหลดทักษะโดยใช้บันทึกกิจกรรมของอินเทอร์เฟซหรือไม่ หากมี และตรวจสอบว่าผลลัพธ์เป็นไปตามกฎหรือไม่ จากนั้นลองคำขอที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น “อธิบายรีเคอร์ชันใน Python”; ทักษะ meeting-summary ควรยังไม่ทำงาน ลองเรียกใช้โดยไม่ใส่บันทึกด้วย โดยทักษะควรขอข้อมูลนำเข้า

สำหรับสคริปต์ เอกสารอ้างอิงขนาดยาว หรือเทมเพลต ให้เพิ่ม scripts/, references/ หรือ assets/ ตามต้องการ และลิงก์ไปยังรายการเหล่านี้จาก SKILL.md ดูเส้นทางปัจจุบันและตัวเลือกการเรียกใช้ได้ในเอกสาร Skills ของ Kimi Code CLI

• กำหนดทริกเกอร์ให้ชัดเจน: อธิบายทั้งงานและเวลาที่ควรใช้ทักษะ รวมคำที่ผู้ใช้ใช้ตามธรรมชาติ และทดสอบทั้งคำขอที่เกี่ยวข้องและไม่เกี่ยวข้อง

• ให้คำสั่งกระชับและตรงประเด็น: ข้อกำหนดแนะนำให้ไฟล์หลักมีความยาวไม่เกิน 500 บรรทัดและไม่เกิน 5,000 token แนวทางทั้งสองนี้แยกจากกัน ไม่ใช่การแปลงจำนวนบรรทัดเป็น token ให้ย้ายข้อมูลอ้างอิงโดยละเอียดไปไว้ในไฟล์สนับสนุน

• ระบุผลลัพธ์ที่สังเกตได้: ระบุส่วนที่ต้องมี ตัวอย่างอินพุตและเอาต์พุต รวมถึงกฎสำหรับกรณีที่ข้อมูลไม่ครบถ้วน

• จัดทำเอกสารเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องพึ่งพา: ระบุเครื่องมือและแพ็กเกจที่จำเป็น และใช้เมทาดาทาความเข้ากันได้เมื่อเหมาะสม แยกส่วนขยายเฉพาะแพลตฟอร์มออกจากแกนหลักที่พกพาได้

• ควบคุมการดำเนินการที่มีผลกระทบ: ใช้การเรียกใช้งานอย่างชัดเจนและกฎการอนุมัติที่เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ส่งข้อความหรือนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้งาน การเรียกใช้ด้วยตนเองเพียงอย่างเดียวไม่อาจทดแทนการตรวจสอบสิทธิ์ได้

• ตรวจสอบแพ็กเกจจากบุคคลที่สาม: ตรวจดูคำสั่งและสคริปต์ที่มาพร้อมกันก่อนติดตั้ง รวมถึงข้อมูลและสิทธิ์ที่แพ็กเกจเหล่านั้นใช้

ทักษะของเอเจนต์ช่วยเปลี่ยนงานที่ทำซ้ำให้เป็นเวิร์กโฟลว์ที่นำกลับมาใช้ได้ ซึ่งเอเจนต์ AI ที่เข้ากันได้สามารถโหลดเมื่อจำเป็น เริ่มต้นด้วย SKILL.md ที่กระชับและชัดเจน โดยกำหนดว่าควรใช้ทักษะเมื่อใดและควรให้ผลลัพธ์อะไร เพิ่มสคริปต์หรือแหล่งอ้างอิงเฉพาะเมื่องานต้องใช้ จากนั้นทดสอบว่าทักษะจะทำงานเมื่อใดและคุณภาพของผลลัพธ์เป็นอย่างไร