Навыки для предприятия

Это руководство предназначено для администраторов и архитекторов предприятий, которым необходимо управлять Agent Skills во всей организации. Оно охватывает способы проверки, оценки, развертывания и управления Skills в масштабе. Для руководства по разработке см. лучшие практики. Для деталей архитектуры см. обзор Skills.

Проверка безопасности и проверка

Развертывание Skills на предприятии требует ответа на два различных вопроса:

Безопасны ли Skills в целом? См. раздел соображения безопасности в обзоре для получения деталей безопасности на уровне платформы.
Как мне проверить конкретный Skill? Используйте оценку рисков и контрольный список проверки ниже.

Оценка уровня риска

Оцените каждый Skill по этим индикаторам риска перед одобрением развертывания:

Индикатор риска	На что обратить внимание	Уровень опасности
Выполнение кода	Скрипты в каталоге Skill (`.py`, `.sh`, `*.js`)	Высокий: скрипты выполняются с полным доступом к окружению
Манипуляция инструкциями	Директивы игнорировать правила безопасности, скрывать действия от пользователей или условно изменять поведение Claude	Высокий: может обойти элементы управления безопасностью
Ссылки на MCP-серверы	Инструкции, ссылающиеся на инструменты MCP (`ServerName:tool_name`)	Высокий: расширяет доступ за пределы самого Skill
Паттерны сетевого доступа	URL-адреса, конечные точки API, вызовы `fetch`, `curl` или `requests`	Высокий: потенциальный вектор утечки данных
Жестко закодированные учетные данные	Ключи API, токены или пароли в файлах Skill или скриптах	Высокий: секреты раскрыты в истории Git и окне контекста
Область доступа к файловой системе	Пути вне каталога Skill, широкие шаблоны glob, обход пути (`../`)	Средний: может получить доступ к непредусмотренным данным
Вызовы инструментов	Инструкции, направляющие Claude использовать bash, операции с файлами или другие инструменты	Средний: проверьте, какие операции выполняются

Контрольный список проверки

Перед развертыванием любого Skill от третьей стороны или внутреннего участника выполните следующие шаги:

Прочитайте все содержимое каталога Skill. Проверьте SKILL.md, все упомянутые файлы markdown и любые включенные скрипты или ресурсы.
Проверьте, что поведение скрипта соответствует указанной цели. Запустите скрипты в изолированной среде и подтвердите, что результаты соответствуют описанию Skill.
Проверьте наличие враждебных инструкций. Ищите директивы, которые говорят Claude игнорировать правила безопасности, скрывать действия от пользователей, экспортировать данные через ответы или изменять поведение на основе конкретных входных данных.
Проверьте наличие внешних загрузок URL или сетевых вызовов. Ищите в скриптах и инструкциях паттерны сетевого доступа (http, requests.get, urllib, curl, fetch).
Проверьте отсутствие жестко закодированных учетных данных. Проверьте наличие ключей API, токенов или паролей в файлах Skill. Учетные данные должны использовать переменные окружения или защищенные хранилища учетных данных, никогда не должны появляться в содержимом Skill.
Составьте список всех команд bash, операций с файлами и ссылок на инструменты. Рассмотрите объединенный риск, когда Skill использует вместе инструменты для чтения файлов и сетевые инструменты.

Никогда не развертывайте Skills из ненадежных источников без полного аудита. Вредоносный Skill может направить Claude на выполнение произвольного кода, доступ к конфиденциальным файлам или передачу данных извне. Относитесь к установке Skill с той же строгостью, что и к установке программного обеспечения на производственные системы.

Оценка Skills перед развертыванием

Skills могут снизить производительность агента, если они срабатывают неправильно, конфликтуют с другими Skills или предоставляют плохие инструкции. Требуйте оценку перед любым развертыванием в производстве.

Что оценивать

Установите ворота одобрения для этих измерений перед развертыванием любого Skill:

Измерение	Что оно измеряет	Пример отказа
Точность срабатывания	Активируется ли Skill для правильных запросов и остается неактивным для несвязанных?	Skill срабатывает при каждом упоминании электронной таблицы, даже когда пользователь просто хочет обсудить данные
Поведение изоляции	Работает ли Skill правильно самостоятельно?	Skill ссылается на файлы, которые не существуют в его каталоге
Сосуществование	Ухудшает ли добавление этого Skill другие Skills?	Описание нового Skill слишком широко, перехватывает срабатывания существующих Skills
Следование инструкциям	Следует ли Claude инструкциям Skill точно?	Claude пропускает шаги проверки или использует неправильные библиотеки
Качество вывода	Производит ли Skill правильные, полезные результаты?	Созданные отчеты имеют ошибки форматирования или отсутствуют данные

Требования к оценке

Требуйте от авторов Skill отправить наборы оценки с 3-5 репрезентативными запросами на Skill, охватывающими случаи, когда Skill должен срабатывать, не должен срабатывать и неоднозначные граничные случаи. Требуйте тестирования на моделях, которые использует ваша организация (Haiku, Sonnet, Opus), так как эффективность Skill варьируется в зависимости от модели.

Для подробного руководства по построению оценок см. оценка и итерация в лучших практиках. Для общей методологии оценки см. разработка тестовых случаев.

Использование оценок для решений жизненного цикла

Результаты оценки сигнализируют о том, когда действовать:

Снижение точности срабатывания: Обновите описание или инструкции Skill
Конфликты сосуществования: Объедините перекрывающиеся Skills или сузьте описания
Постоянно низкое качество вывода: Переписать инструкции или добавить шаги проверки
Постоянные отказы при обновлениях: Снять с производства Skill

Управление жизненным циклом Skill

Планирование
Определите рабочие процессы, которые повторяются, подвержены ошибкам или требуют специализированных знаний. Сопоставьте их с организационными ролями и определите, какие из них являются кандидатами для Skills.
Создание и проверка
Убедитесь, что автор Skill следует лучшим практикам. Требуйте проверку безопасности, используя контрольный список проверки выше. Требуйте набор оценки перед одобрением. Установите разделение обязанностей: авторы Skill не должны быть своими собственными рецензентами.
Тестирование
Требуйте оценки в изоляции (Skill отдельно) и рядом с существующими Skills (тестирование сосуществования). Проверьте точность срабатывания, качество вывода и отсутствие регрессий во всем активном наборе Skill перед одобрением для производства.
Развертывание
Загрузите через Skills API для доступа на уровне рабочей области. См. Использование Skills с API для загрузки и управления версиями. Задокументируйте Skill в вашем внутреннем реестре с целью, владельцем и версией.
Мониторинг
Отслеживайте паттерны использования и собирайте отзывы от пользователей. Периодически повторно запускайте оценки для обнаружения дрейфа или регрессий по мере развития рабочих процессов и моделей. Аналитика использования в настоящее время недоступна через Skills API. Реализуйте логирование на уровне приложения для отслеживания того, какие Skills включены в запросы.
Итерация или снятие с производства
Требуйте, чтобы полный набор оценки прошел перед продвижением новых версий. Обновляйте Skills при изменении рабочих процессов или снижении оценок. Снимайте с производства Skills, когда оценки постоянно не проходят или рабочий процесс прекращен.

Организация Skills в масштабе

Ограничения отзыва

Как общее руководство, ограничьте количество Skills, загруженных одновременно, чтобы поддерживать надежную точность отзыва. Метаданные каждого Skill (имя и описание) конкурируют за внимание в системной подсказке. При слишком большом количестве активных Skills Claude может не выбрать правильный Skill или полностью пропустить релевантные. Используйте свой набор оценки для измерения точности отзыва по мере добавления Skills и прекратите добавление, когда производительность снизится.

Обратите внимание, что запросы API поддерживают максимум 8 Skills на запрос (см. Использование Skills с API). Если роль требует больше Skills, чем поддерживает один запрос, рассмотрите возможность объединения узких Skills в более широкие или маршрутизации запросов к различным наборам Skills на основе типа задачи.

Начните с конкретного, консолидируйте позже

Поощряйте команды начинать с узких, специфичных для рабочего процесса Skills, а не с широких, многоцелевых. По мере появления паттернов во всей вашей организации консолидируйте связанные Skills в пакеты на основе ролей.

Используйте оценки для решения о консолидации. Объедините узкие Skills в более широкий только когда оценки консолидированного Skill подтверждают эквивалентную производительность отдельным Skills, которые он заменяет.

Пример прогрессии:

Начало: formatting-sales-reports, querying-pipeline-data, updating-crm-records
Консолидация: sales-operations (когда оценки подтверждают эквивалентную производительность)

Именование и каталогизация

Используйте согласованные соглашения об именовании во всей вашей организации. Раздел соглашения об именовании в лучших практиках предоставляет руководство по форматированию.

Ведите внутренний реестр для каждого Skill с:

Цель: Какой рабочий процесс поддерживает Skill
Владелец: Команда или лицо, ответственное за обслуживание
Версия: Текущая развернутая версия
Зависимости: Серверы MCP, пакеты или внешние сервисы, необходимые
Статус оценки: Дата последней оценки и результаты

Пакеты на основе ролей

Группируйте Skills по организационной роли, чтобы держать активный набор Skill каждого пользователя сосредоточенным:

Команда продаж: Операции CRM, отчеты по конвейеру, создание предложений
Инженерия: Проверка кода, рабочие процессы развертывания, реагирование на инциденты
Финансы: Создание отчетов, проверка данных, подготовка аудита

Каждый пакет на основе ролей должен содержать только Skills, релевантные для ежедневных рабочих процессов этой роли.

Распределение и контроль версий

Контроль исходного кода

Храните каталоги Skill в Git для отслеживания истории, проверки кода через запросы на извлечение и возможности отката. Каждый каталог Skill (содержащий SKILL.md и любые включенные файлы) естественным образом соответствует отслеживаемой в Git папке.

Распределение на основе API

Skills API обеспечивает распределение с областью действия рабочей области. Skills, загруженные через API, доступны всем членам рабочей области. См. Использование Skills с API для загрузки, версионирования и управления конечными точками.

Стратегия версионирования

Производство: Закрепите Skills на конкретных версиях. Запустите полный набор оценки перед продвижением новой версии. Относитесь к каждому обновлению как к новому развертыванию, требующему полной проверки безопасности.
Разработка и тестирование: Используйте последние версии для проверки изменений перед продвижением в производство.
План отката: Сохраняйте предыдущую версию как резервный вариант. Если новая версия не проходит оценки в производстве, немедленно вернитесь к последней известной хорошей версии.
Проверка целостности: Вычислите контрольные суммы проверенных Skills и проверьте их во время развертывания. Используйте подписанные коммиты в вашем репозитории Skill для обеспечения происхождения.

Рассмотрение кросс-поверхности

Пользовательские Skills не синхронизируются между поверхностями. Skills, загруженные в API, недоступны на claude.ai или в Claude Code, и наоборот. Каждая поверхность требует отдельной загрузки и управления.

Ведите исходные файлы Skill в Git как единый источник истины. Если ваша организация развертывает Skills на нескольких поверхностях, реализуйте свой собственный процесс синхронизации, чтобы держать их согласованными. Для полных деталей см. доступность кросс-поверхности.

Следующие шаги

Обзор Agent Skills

Архитектура и детали платформы

Лучшие практики

Руководство по разработке для создателей Skill