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Skills für Unternehmen

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Governance, Sicherheitsprüfung, Evaluierung und organisatorische Leitlinien für die Bereitstellung von Agent Skills im Unternehmensmaßstab.

Dieser Leitfaden richtet sich an Unternehmensadministratoren und -architekten, die Agent Skills organisationsweit steuern müssen. Er behandelt, wie du Skills in großem Maßstab prüfst, evaluierst, bereitstellst und verwaltest. Hinweise zur Erstellung findest du unter Best Practices. Details zur Architektur findest du in der Skills-Übersicht.

Sicherheitsprüfung und Vetting

Die Bereitstellung von Skills in einem Unternehmen erfordert die Beantwortung zweier unterschiedlicher Fragen:

1. Sind Skills grundsätzlich sicher? Siehe den Abschnitt Sicherheitsüberlegungen in der Übersicht für Sicherheitsdetails auf Plattformebene.
2. Wie prüfe ich einen bestimmten Skill? Verwende die folgende Risikobewertung und Prüf-Checkliste.

Bewertung der Risikostufe

Bewerte jeden Skill anhand dieser Risikoindikatoren, bevor du die Bereitstellung genehmigst:

Prüf-Checkliste

Bevor du einen Skill von einem Drittanbieter oder internen Mitwirkenden bereitstellst, führe diese Schritte durch:

1. Lies den gesamten Inhalt des Skill-Verzeichnisses. Prüfe SKILL.md, alle referenzierten Markdown-Dateien sowie alle gebündelten Skripte oder Ressourcen.
2. Verifiziere, dass das Skriptverhalten dem angegebenen Zweck entspricht. Führe Skripte in einer Sandbox-Umgebung aus und bestätige, dass die Ausgaben mit der Beschreibung des Skills übereinstimmen.
3. Prüfe auf adversarielle Anweisungen. Suche nach Direktiven, die Claude anweisen, Sicherheitsregeln zu ignorieren, Aktionen vor Nutzern zu verbergen, Daten über Antworten zu exfiltrieren oder das Verhalten basierend auf bestimmten Eingaben zu ändern.
4. Prüfe auf externe URL-Abrufe oder Netzwerkaufrufe. Durchsuche Skripte und Anweisungen nach Netzwerkzugriffsmustern (http, requests.get, urllib, curl, fetch).
5. Verifiziere, dass keine hartcodierten Zugangsdaten vorhanden sind. Prüfe auf API-Keys, Token oder Passwörter in Skill-Dateien. Zugangsdaten sollten Umgebungsvariablen oder sichere Credential-Stores verwenden und niemals im Skill-Inhalt erscheinen.
6. Identifiziere Tools und Befehle, die der Skill Claude aufzurufen anweist. Liste alle Bash-Befehle, Dateioperationen und Tool-Referenzen auf. Berücksichtige das kombinierte Risiko, wenn ein Skill sowohl Dateilese- als auch Netzwerk-Tools zusammen verwendet.
7. Bestätige Weiterleitungsziele. Wenn der Skill auf externe URLs verweist, verifiziere, dass sie auf erwartete Domains zeigen.
8. Verifiziere, dass keine Datenexfiltrationsmuster vorhanden sind. Suche nach Anweisungen, die sensible Daten lesen und sie dann für die externe Übertragung schreiben, senden oder kodieren, auch über Claudes Gesprächsantworten.

Scannen von Skill-Inhalten

Claude Enterprise-Organisationen können automatisiertes Sicherheitsscanning für benutzerdefinierte Skills in claude.ai und Claude Cowork aktivieren. Nachdem du Skill and plugin security scanning unter claude.ai > Organization settings > Skills aktiviert hast, werden Skills, die Mitglieder anschließend in claude.ai oder Cowork hochladen oder bearbeiten, auf Anzeichen bösartigen Verhaltens gescannt, etwa versteckte Codeausführung, das Senden deiner Daten an einen externen Dienst oder Anweisungen, die Claudes Schutzmechanismen manipulieren. Ein Skill, der den Scan nicht besteht oder dessen Scan noch nicht abgeschlossen ist, wird für die Nutzung gesperrt. Ein Skill, der mit einer Warnung besteht, bleibt hinter einem Warnhinweis nutzbar. Wenn Scanning für deine Organisation verfügbar ist, aktiviere es. Es ergänzt die Prüf-Checkliste, ersetzt sie aber nicht.

Das Scanning deckt die Claude API nicht ab. Skills, die du über die Skills API (/v1/skills) hochlädst, auch aus der Claude Console, werden nicht gescannt. Verlasse dich daher bei API-Bereitstellungen auf die Prüf-Checkliste und Version-Pinning. Das Scanning gilt außerdem nicht für Skills, die sich bereits in deiner Organisation befanden, als du es aktiviert hast, oder für Organisationen mit bestimmten Datenverarbeitungskonfigurationen, etwa kundenverwalteten Verschlüsselungsschlüsseln (CMEK), Zero Data Retention (ZDR) oder HIPAA-Readiness. Einrichtungsschritte, Ausschlüsse und Ergebnistypen findest du unter Get started with skill and plugin scanning im Claude Help Center.

Skills vor der Bereitstellung evaluieren

Skills können die Agentenleistung verschlechtern, wenn sie falsch ausgelöst werden, mit anderen Skills in Konflikt stehen oder schlechte Anweisungen liefern. Verlange eine Evaluierung vor jeder Produktionsbereitstellung.

Was zu evaluieren ist

Richte Genehmigungsschranken für diese Dimensionen ein, bevor du einen Skill bereitstellst:

Evaluierungsanforderungen

Verlange von Skill-Autoren, Evaluierungssuiten mit 3–5 repräsentativen Anfragen pro Skill einzureichen, die Fälle abdecken, in denen der Skill ausgelöst werden sollte, nicht ausgelöst werden sollte, sowie mehrdeutige Grenzfälle. Verlange Tests über alle Modelle hinweg, die deine Organisation verwendet (Haiku, Sonnet, Opus), da die Wirksamkeit von Skills je nach Modell variiert.

Detaillierte Hinweise zum Erstellen von Evaluierungen findest du unter Evaluierung und Iteration in den Best Practices. Zur allgemeinen Evaluierungsmethodik siehe Testfälle entwickeln.

Evaluierungen für Lebenszyklusentscheidungen nutzen

Evaluierungsergebnisse signalisieren, wann gehandelt werden muss:

• Sinkende Auslösegenauigkeit: Aktualisiere die Beschreibung oder die Anweisungen des Skills
• Koexistenzkonflikte: Konsolidiere überlappende Skills oder schärfe Beschreibungen
• Durchgehend niedrige Ausgabequalität: Schreibe Anweisungen neu oder füge Validierungsschritte hinzu
• Anhaltende Fehler über Updates hinweg: Kündige den Skill ab

Skill-Lebenszyklusmanagement

1. 1

   Planen

   Identifiziere Workflows, die repetitiv, fehleranfällig sind oder Spezialwissen erfordern. Ordne diese organisatorischen Rollen zu und bestimme, welche Kandidaten für Skills sind.

2. 2

   Erstellen und prüfen

   Stelle sicher, dass der Skill-Autor die Best Practices befolgt. Verlange eine Sicherheitsprüfung anhand der Prüf-Checkliste. Verlange eine Evaluierungssuite vor der Genehmigung. Richte eine Aufgabentrennung ein: Skill-Autoren sollten nicht ihre eigenen Prüfer sein.

3. 3

   Testen

   Verlange Evaluierungen in Isolation (Skill allein) und zusammen mit bestehenden Skills (Koexistenztests). Verifiziere Auslösegenauigkeit, Ausgabequalität und das Fehlen von Regressionen über dein aktives Skill-Set hinweg, bevor du für die Produktion genehmigst.

4. 4

   Bereitstellen

   Lade über die Skills API hoch, um workspaceweiten Zugriff zu ermöglichen. Siehe Skills mit der API verwenden für Upload und Versionsverwaltung. Dokumentiere den Skill in deinem internen Register mit Zweck, Eigentümer und Version.

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   Überwachen

   Verfolge Nutzungsmuster und sammle Feedback von Nutzern. Führe Evaluierungen regelmäßig erneut aus, um Drift oder Regressionen zu erkennen, während sich Workflows und Modelle weiterentwickeln. Nutzungsanalysen sind derzeit nicht über die Skills API verfügbar. Implementiere Logging auf Anwendungsebene, um nachzuverfolgen, welche Skills in Anfragen enthalten sind.

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   Iterieren oder abkündigen

   Verlange, dass die vollständige Evaluierungssuite besteht, bevor neue Versionen freigegeben werden. Aktualisiere Skills, wenn sich Workflows ändern oder Evaluierungswerte sinken. Kündige Skills ab, wenn Evaluierungen durchgehend fehlschlagen oder der Workflow eingestellt wird.

Skills in großem Maßstab organisieren

Recall-Grenzen

Als allgemeine Richtlinie solltest du die Anzahl gleichzeitig geladener Skills begrenzen, um eine zuverlässige „recall accuracy“ (Abrufgenauigkeit) aufrechtzuerhalten. Die Metadaten jedes Skills (Name und Beschreibung) konkurrieren im System-Prompt um Aufmerksamkeit. Sind zu viele Skills aktiv, wählt Claude möglicherweise nicht den richtigen Skill aus oder übersieht relevante vollständig. Nutze deine Evaluierungssuite, um die Abrufgenauigkeit beim Hinzufügen von Skills zu messen, und höre auf, weitere hinzuzufügen, wenn die Leistung nachlässt.

Beachte, dass API-Anfragen maximal 20 Skills pro Anfrage unterstützen (siehe Skills mit der API verwenden). Wenn eine Rolle mehr Skills erfordert, als eine einzelne Anfrage unterstützt, erwäge, enge Skills zu breiteren zu konsolidieren oder Anfragen je nach Aufgabentyp an unterschiedliche Skill-Sets weiterzuleiten.

Spezifisch beginnen, später konsolidieren

Ermutige Teams, mit engen, workflowspezifischen Skills zu beginnen statt mit breiten Mehrzweck-Skills. Wenn sich organisationsweit Muster herausbilden, konsolidiere verwandte Skills zu rollenbasierten Bündeln.

Beispielhafter Verlauf:

• Start: formatting-sales-reports, querying-pipeline-data, updating-crm-records
• Konsolidieren: sales-operations (wenn Evals gleichwertige Leistung bestätigen)

Benennung und Katalogisierung

Verwende organisationsweit einheitliche Namenskonventionen. Der Abschnitt Namenskonventionen in den Best Practices bietet Formatierungshinweise.

Führe für jeden Skill ein internes Register mit:

• Zweck: Welchen Workflow der Skill unterstützt
• Eigentümer: Team oder Person, die für die Wartung verantwortlich ist
• Version: Aktuell bereitgestellte Version
• Abhängigkeiten: Erforderliche MCP-Server, Pakete oder externe Dienste
• Evaluierungsstatus: Datum und Ergebnisse der letzten Evaluierung

Rollenbasierte Bündel

Gruppiere Skills nach organisatorischer Rolle, um das aktive Skill-Set jedes Nutzers fokussiert zu halten:

• Vertriebsteam: CRM-Operationen, Pipeline-Reporting, Angebotserstellung
• Engineering: Code-Review, Deployment-Workflows, Incident Response
• Finanzen: Berichtserstellung, Datenvalidierung, Audit-Vorbereitung

Jedes rollenbasierte Bündel sollte nur die Skills enthalten, die für die täglichen Workflows dieser Rolle relevant sind.

Verteilung und Versionskontrolle

Quellcodeverwaltung

Speichere Skill-Verzeichnisse in Git für Historienverfolgung, Code-Review über Pull Requests und Rollback-Möglichkeit. Jedes Skill-Verzeichnis (mit SKILL.md und allen gebündelten Dateien) lässt sich auf natürliche Weise einem von Git verfolgten Ordner zuordnen.

API-basierte Verteilung

Die Skills API bietet eine auf den Workspace beschränkte Verteilung. Über die API hochgeladene Skills stehen allen Workspace-Mitgliedern zur Verfügung. Siehe Skills mit der API verwenden für Endpunkte zu Upload, Versionierung und Verwaltung.

Versionierungsstrategie

• Produktion: Pinne Skills auf bestimmte Versionen. Wenn du version weglässt, verwenden Anfragen die neueste Version, sodass eine von irgendjemandem im Workspace hochgeladene neue Version sofort ändert, was Produktionsagenten ausführen. Führe die vollständige Evaluierungssuite aus, bevor du eine neue Version freigibst. Behandle jedes Update als neue Bereitstellung, die eine vollständige Sicherheitsprüfung erfordert.
• Entwicklung und Test: Verwende die neuesten Versionen, um Änderungen vor der Freigabe für die Produktion zu validieren.
• Rollback-Plan: Halte die vorherige Version als Fallback bereit. Wenn eine neue Version in der Produktion Evaluierungen nicht besteht, kehre sofort zur letzten bekanntermaßen funktionierenden Version zurück.
• Integritätsprüfung: Berechne Prüfsummen geprüfter Skills und verifiziere sie zum Zeitpunkt der Bereitstellung. Verwende signierte Commits in deinem Skill-Repository, um die Herkunft sicherzustellen.

Oberflächenübergreifende Überlegungen

Pflege Skill-Quelldateien in Git als Single Source of Truth. Wenn deine Organisation Skills über mehrere Oberflächen hinweg bereitstellt, implementiere einen eigenen Synchronisierungsprozess, um sie konsistent zu halten. Vollständige Details findest du unter oberflächenübergreifende Verfügbarkeit.

Nächste Schritte