• Skill описывается как персистентный плейбук: версионируется в Git, лежит в папке проекта и подтягивается агентом при подходящей задаче.
• Skill противопоставляется системному промпту: системный промпт задаёт глобальную роль, а skill — узкую специализацию под конкретный тип задач и стандарты команды.
• Приводится рекомендуемая структура в репозитории: .ai/ с AGENTS.md (глобальные правила), router.md (маршрутизация), skills/* (плейбуки), subagents/* (опциональные роли).
• «Анатомия» навыка включает: Scope, Context & Inputs, Process, Output Format, Quality Bar, Anti-patterns и примеры.
• На примере Webapp Testing упоминаются требования к выходу: runnable-скрипт, networkidle, browser.close(), плюс 1–2 команды запуска.
• Шаблоны навыков предлагаются через aitmpl.com и установку командой npx, либо через ручное копирование Markdown в .ai/skills.

Почему это важно: В тексте Skills подаются как способ «зафиксировать стандарты» для агента так же, как линтеры, CI и PR-шаблоны фиксируют стандарты в разработке. Отдельно подчёркивается, что это слой поверх инструментов, поэтому поведение агента можно переносить между Cursor, Claude Code и другими средами. Для командной работы это связывается с тем, что правила и плейбуки лежат рядом с кодом и версионируются.

На что обратить внимание: Автор отдельно отмечает, что общие пожелания вроде «пиши хороший код» обычно игнорируются, а рабочие навыки опираются на конкретные триггеры, входные данные, формат вывода и критерии самопроверки. В описании router.md выделяется инженерный нюанс: без явных правил выбора skill агент может не «догадаться» включить нужный плейбук. Также в примерах подразумевается разделение: AGENTS.md — для always-on политики и ограничений, skills/* — для узких процедур под типы задач.