Agent Skills Veränderten, Wie Ich KI-Workflows Aufbaue
Ich löschte letzen Dienstag siebenundvierzig benutzerdefinierte Prompts.
Nicht weil sie schlecht waren — einige hatten mich Stunden gekostet, jedes Grenzfallszenario zu testen, die Formulierung zu verfeinern, bis meine KI-Agenten tatsächlich das taten, was ich wollte. Sie funktionierten. Das war nicht das Problem.
Das Problem war, dass ich dieselben Anweisungen dreimal für drei verschiedene Tools geschrieben hatte. Eine Version für Claude Code. Eine andere für Cursor angepasst. Eine dritte für VS Codes Copilot-Integration zusammengehackt. Und jedes Mal, wenn ich eine Version verbesserte, gerieten die anderen beiden aus dem Sync. Ich verbrachte mehr Zeit damit, meine KI-Anweisungen zu pflegen, als tatsächlich Software zu bauen.
Dann stolperte ich über Agent Skills — und erkannte, dass ich dieses Problem völlig falsch gelöst hatte.
Was wäre, wenn es ein einziges Format zum Beibringen von KI-Agenten gäbe, wie spezifische Aufgaben durchzuführen? Ein Ordner, eine Anweisungsdatei, und jedes große KI-Tool könnte sie lesen. Keine Umschreibungen. Keine plattformspezifischen Hacks.
Das ist genau das, was Agent Skills liefern.
Was Agent Skills Wirklich Sind (Kein Buzz, Nur Dateien)
Hier ist, was mich überrascht hat: Agent Skills sind kein Framework. Sie sind keine Bibliothek, die du installierst.
Es sind Ordner.
Das war's. Ein Ordner mit einer Datei namens skill.md. Darin schreibst du einen Namen, eine Beschreibung und schrittweise Anweisungen für eine spezifische Aufgabe. Die KI liest sie. Die KI befolgt sie. Fertig.
meine-api-skill/
skill.md
reference/
response-format.ts
validation-patterns.md
Wenn ein KI-Agent startet, lädt er nicht alle Skill-Dateien vollständig. Stattdessen liest er nur die Metadaten — den Skill-Namen, eine kurze Beschreibung und Auslösebedingungen. Der vollständige Inhalt des Skills lädt nur, wenn der Agent ihn tatsächlich braucht.
Das nennt sich progressive Offenlegung, und es ist dasselbe Muster, das in gutem UI-Design verwendet wird.
Das Cross-Platform-Versprechen (Und Ob Es Wirklich Hält)
Dieselbe skill.md-Datei funktioniert über Claude Code, Cursor, VS Code, GitHub, Goose, Letta, AMP, Open Code, Gemini CLI und Factory. Eine Datei. Mehrere Plattformen. Keine Umschreibungen.
Ich testete es.
Ich nahm meinen API-Design-Skill und verwendete ihn in drei verschiedenen Kontexten nacheinander:
Claude Code (Terminal): Bat ihn, eine CRUD-API für ein Benutzerverwaltungsmodul zu bauen. Es lud den Skill, befolgte jede Regel.
Cursor (IDE): Gleiche Anfrage, anderes Projekt. Cursor griff den Skill aus dem Projektverzeichnis auf, wendete dieselben Konventionen an. Der generierte Code war strukturell identisch mit dem, was Claude Code produzierte.
VS Code mit Copilot: Etwas anderer Integrationspfad, aber der Skill lud und die Ausgabe befolgte meine Regeln.
Drei Tools. Dieselben Anweisungen. Konsistente Ausgabe.
Der Mentale Modellwechsel: Von Prompts zu Portablen Skills
Früher dachte ich an KI-Anpassung als Prompt-Engineering.
Agent Skills drehen das Modell um. Anstatt jedes KI-Tool einzeln anzupassen, erstellst du eine Bibliothek von Skills, die jedes Tool konsumieren kann. Die Skills leben in deinem Projekt, nicht in der Konfiguration eines Tools. Sie reisen mit deiner Codebase. Sie werden mit Git versioniert.
Diese Verschiebung hat einen verstärkenden Effekt, den ich nicht vorhergesehen hatte. Wenn Skills portabel sind, beginnst du mehr in das gute Schreiben davon zu investieren.
Deinen Ersten Agent Skill Aufbauen (Schritt für Schritt)
Schritt 1: Erstelle die Skill-Verzeichnisstruktur
mkdir -p skills/api-design
touch skills/api-design/skill.md
Schritt 2: Schreibe die Beschreibung (Das Ist Wichtiger Als Du Denkst)
# API Design
## Description
Creates REST API endpoints for Next.js applications with consistent response
formats, ZOD input validation, shared TypeScript types, and structured logging.
Use this skill when building any new API route or modifying existing endpoints.
Pro-Tipp: Füge Auslösephrasen in die Beschreibung ein. "Verwende diesen Skill wenn..." sagt der KI genau, wann sie ihn aktivieren soll.
Schritt 3: Schreibe Kristallklare Anweisungen
Sei explizit. Die KI hat nicht den Kontext, den ein Senior-Entwickler hat.
Schritt 4: Füge Referenzdateien Hinzu (Optional aber Mächtig)
// skills/api-design/reference/example-route.ts
import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import { CreateUserSchema } from '@/types/api/user';
export async function POST(req: NextRequest) {
const body = await req.json();
const parsed = CreateUserSchema.safeParse(body);
if (!parsed.success) {
return NextResponse.json(
{ success: false, error: { code: 'VALIDATION_ERROR', message: 'Invalid request body' } },
{ status: 400 }
);
}
return NextResponse.json({ success: true, data: {} }, { status: 201 });
}
Schritt 5: Teste den Skill Über Plattformen
Öffne Claude Code und frage: "Erstelle eine CRUD-API für die Verwaltung von Blog-Posts." Beobachte, ob er deinen Skill lädt.
Eine Skills-Bibliothek Aufbauen, Die Wirklich Komponiert
skills/
api-design/
testing-strategy/
database-migrations/
code-review/
documentation/
deployment-checklist/
Hier wird es interessant — die KI beginnt sie zu kombinieren.
Wenn ich Claude Code bitte, "eine neue Funktion für Benutzerverwaltung zu bauen", lädt es nicht nur den API-Design-Skill. Es erkennt, dass die Anfrage mehrere Domänen berührt.
Die Ehrliche Wahrheit Über Was Agent Skills (Noch) Nicht Können
Kontextfensterdruck ist real.
Skill-Konflikte sind ein echtes Problem.
Nicht alle KI-Tools implementieren Skills gleich.
Gute Skills zu schreiben erfordert echten Aufwand.
Was Sich Nach Drei Wochen Agent Skills Änderte
Zeit für die Pflege von KI-Anweisungen: Von etwa 3 Stunden pro Woche auf etwa 20 Minuten. Eine Reduzierung von 90%.
Konsistenz über Tools: Vorher schätzte ich vielleicht 60% Konsistenz. Nachher ist es näher an 90-95%.
Onboarding neuer Tools: Als ich letzte Woche ein neues KI-Tool zu meinem Workflow hinzufügte, war die Einrichtungszeit im Wesentlichen null.
Die Vierundzwanzig-Stunden-Herausforderung
Vor sechs Monaten pflegte ich separate Anweisungen für jedes KI-Tool in meinem Stack. Heute habe ich eine portable Skills-Bibliothek, die überall funktioniert, sich mit jedem Projekt verbessert und Minuten zum Erweitern benötigt.
Hier ist, was ich dich herausfordere, vor morgen zu dieser Zeit zu tun: Wähle einen Workflow, den du über KI-Tools wiederholst — Code-Review-Regeln, API-Konventionen, Testmuster, Dokumentationsstandards — und wandle ihn in einen Agent Skill um. Eine skill.md-Datei. Teste sie in zwei verschiedenen Tools.
Die Frage ist nur, ob du weiterhin fünf Kopien derselben Anweisungen pflegst — oder es einmal schreibst und jedes Tool von derselben Seite lesen lässt.
Lass Uns Zusammenarbeiten
Möchtest du KI-Systeme aufbauen, Workflows automatisieren oder deine Tech-Infrastruktur skalieren? Ich helfe dir gerne.
- Fiverr (Custom-Builds & Integrationen): fiverr.com/s/EgxYmWD
- Portfolio: mejba.me
- Ramlit Limited (Enterprise-Lösungen): ramlit.com
- ColorPark (Design & Branding): colorpark.io
- xCyberSecurity (Sicherheitsdienste): xcybersecurity.io
