Твои скиллы жрут токены. Вот 7 правил, как это починить
Как собрать скилл, который срабатывает с первого раза, не забивает контекст и каждый раз делает задачу одинаково. Внутри — шаблон SKILL.md, чек-лист и мой скилл ai-agent-discipline, который проверяет готовый скилл на живых данных. Бесплатно, почту не спрашиваю.
Почту не спрашиваю. Файлы лежат по прямой ссылке.
Ну что, селлеры.
Чаще всего скилл жрёт токены не потому, что задача сложная. А потому, что его собрали как длинный промпт: всё в одном файле, половина капсом, остальное «на всякий случай».
Такой скилл целиком грузится при каждом вызове, срабатывает через раз и сегодня делает задачу так, а завтра иначе.
Я собрал десятки скиллов под WB и Ozon: реклама, отзывы, поставки, SEO, юнит-экономика. Ниже — правила, по которым собираю их сейчас, и то, как проверяю скилл, прежде чем отдать его в работу.
Скилл — это папка, а не промпт
Внутри главный файл SKILL.md с инструкцией и, если нужно, ещё три папки: справочники, скрипты и шаблоны.
wb-otzyvy/ ├─ SKILL.md # что и когда ├─ references/ # детали по запросу ├─ scripts/ # код для запуска └─ assets/ # шаблоны, шрифты
Claude читает эту папку не целиком, а в три слоя:
7 правил, по которым я собираю скиллы
Описание решает всё
Чтобы понять, нужен ли скилл, Claude не открывает его целиком. Он смотрит только на описание — и по нему решает, звать или нет.
Пиши в описании две вещи: что делает скилл и когда его звать. Словами, которыми ты реально просишь, а не словами из учебника.
И пиши настойчиво. По умолчанию Claude скиллы скорее недовызывает, чем перевызывает, — так прямо сказано в инструкции skill-creator от Anthropic.
SKILL.md — до 500 строк
Тело скилла грузится в контекст целиком при каждом вызове. Длинный SKILL.md — это токены, которые сгорают на каждом запуске.
Всё подробное — в references/: справочник ставок, примеры ответов, описание API. Claude откроет файл, только когда он понадобится.
Главное — написать в SKILL.md, какой файл когда читать: «ставки — смотри references/bids.md». Это указатель, по которому Claude идёт за деталями.
Скрипт вместо текста
Расчёт ДРР, выгрузку из API, сборку отчёта не нужно описывать словами. Это нужно положить скриптом в scripts/.
Код скрипта не читается в контекст — он просто выполняется. И результат одинаковый каждый раз: скрипт не «творит».
python3 scripts/drr.py --period 7d
scripts/.Дай Claude источники
Claude не знает твой кабинет, твои цифры и твои грабли. Дай ему всё, что знаешь сам:
- ссылки на документацию и API — например, dev.wildberries.ru;
- файлы: выгрузки, отчёты, примеры хороших ответов;
- ловушки, на которые ты уже наступил;
- формат готового результата: как должна выглядеть таблица или сообщение.
dateFrom — дата изменения записи, а не продажи». Одна строка экономит час разборов.Собирай через /skill-creator
Не пиши скилл руками с нуля. У Anthropic есть официальный скилл, который делает другие скиллы, — skill-creator. Пишешь /skill-creator, и он ведёт тебя по кругу:
- интервью: что делает скилл, когда срабатывать, какой результат на выходе;
- черновик SKILL.md и 2–3 тестовых запроса;
- прогон каждого запроса дважды — со скиллом и без, с замером токенов и времени;
- правки по результатам и доводка описания.
Финал — ai-agent-discipline
Скилл, который ни разу не прогнали на живом кабинете, — это гипотеза, а не инструмент.
Последний круг я делаю своим скиллом ai-agent-discipline. Он:
- гоняет скилл на реальных данных, а не «по идее должно работать»;
- открывает каждый результат и ищет, как опровергнуть вывод;
- отдаёт честный отчёт: что работает, что нет, что не проверено.
Не пиши очевидное
Claude и так умный. Пиши только то, чего он не знает: твои правила, цифры, формат.
Объясняй почему, а не кричи капсом «ОБЯЗАТЕЛЬНО». В инструкции skill-creator ВСЕГДА и НИКОГДА капсом прямо названы тревожным знаком: модель лучше слушается, когда понимает причину.
И помни: каждая лишняя строка — это токены на каждом вызове.
Правила — это теория. На практикуме по ним собирают агентов под свой магазин
Прочитать семь правил — пять минут. Собрать по ним скилл, который каждое утро сам разбирает рекламу, отвечает на отзывы или считает поставки, — уже работа. Её мы и делаем на практикуме.
- 29 уроков: от установки Claude до агентов, которые сами работают по расписанию;
- отдельные уроки про скиллы: как они устроены, как скилл становится агентом по расписанию, команды Cowork от слэша до автопилота;
- библиотека готовых скиллов для WB и Ozon: скачал, подключил кабинет — работает;
- на тарифе «Онлайн + практика» — домашние задания с проверкой и моя поддержка: смотрю ваши скиллы и говорю, что чинить.
Порядок работы: эталонный скилл за 4 шага
Те же правила, только в том порядке, в котором я их применяю.
- Не пиши скилл рукамиОткрываешь Claude и пишешь /skill-creator. Он проводит интервью: что делает скилл, когда срабатывать, какой результат на выходе. Если задача уже решена в чате — «сделай из этого чата скилл».
- Накорми его материаломСсылки на документацию и API, свои выгрузки, примеры хороших ответов и отдельно — ловушки. Описание проверь сам: оно должно звучать так, как ты просишь, и быть настойчивым.
- Тест со скиллом и безskill-creator прогоняет одни и те же задачи дважды и показывает токены и время. Всё подробное вынеси в отдельные файлы, расчёты — в скрипты.
- Финальная проверкаПрогон через ai-agent-discipline на живых данных и честный отчёт. Пока его нет — скилл не готов.
ai-agent-discipline: как он работает
Это скилл-дисциплина для самого Claude. Работу за тебя он не делает — он заставляет агента проверять свою работу так, как проверял бы недоверчивый коллега.
Внутри главный файл и шесть справочников: протоколы работы, защита от когнитивных искажений, разбор ошибок, работа с данными, самопроверка и чек-листы.
Сначала план, потом действие
- ищет, нет ли уже готового решения, прежде чем создавать новый файл;
- открывает данные — выгрузку, CSV, JSON — прежде чем строить предположения;
- пишет план в чат до того, как начать;
- заранее решает, как будет проверять результат.
Уверенность в процентах — со штрафами
После каждого вывода агент пишет «Уверенность: до → после — причина» и снимает с себя баллы за то, что не проверил:
| Что не сделано | Штраф |
| Код не протестирован | −50% |
| Данные не проверены | −55% |
| Данных нет | −45% |
| Нет перекрёстной проверки | −30% |
Ниже 20% — не создаёт файлы. Ниже 80% — ищет корневую причину. Ниже 95% — спрашивает тебя.
Семь правил против самообмана
- вывод про товар — это свойство товара или обстоятельств вокруг?
- очевидная гипотеза — придумай контрпример;
- нет данных — значит «не знаю», а не плохой вывод;
- нашёл подтверждение — добавь альтернативу и проверку;
- редкий яркий паттерн — возможно, это шум;
- длинный разговор — проверь начало, а не только последние сообщения;
- незнание — не повод для негативного вывода.
Фразы, которые ему запрещены
- «Успешно выполнено» — без проверки;
- «Найдено X записей» — без открытия файлов;
- «Всё работает» и «по идее должно работать» — без теста;
- файлы с хвостами _fixed и _final.
Попробуй себя опровергнуть
- лично открывает каждый результат и сверяет с тест-кейсами;
- сравнивает ожидаемое с фактическим и выписывает разрыв;
- делает независимую перекрёстную проверку;
- ищет три способа опровергнуть собственный вывод.
Честный отчёт в конце
- Что я сделал
- Что реально работает — с доказательствами
- Что не работает
- Что я не учёл
- Как я проверил
- Ограничения: что не проверено
- Самоанализ искажений
- Способы опровержения
- Уверенность: до → после
Как прогнать через него свой скилл
Поставь оба скилла и напиши Claude примерно так:
Чек-лист: 7 правил
Прогони скилл по списку, прежде чем отдавать его в работу. Тот же список — файлом ниже.
- В описании есть, что делает скилл и когда его звать, — твоими словами и настойчиво.
- SKILL.md короче 500 строк, подробности в
references/, в тексте сказано, какой файл когда читать. - Расчёты и выгрузки — скриптами в
scripts/, а не словами. - Есть источники: документация, API, примеры файлов, ловушки, формат результата.
- Собран через /skill-creator: тесты со скиллом и без, сравнены токены и время.
- Прогнан через ai-agent-discipline на живых данных, есть честный отчёт.
- Нет очевидного и капса — вместо «ОБЯЗАТЕЛЬНО» объяснено почему.
Шаблон SKILL.md
Каркас на примере скилла для ответов на отзывы: настойчивое описание, порядок работы, правила с причинами, ловушки, формат результата и указатели на файлы. Замени пример на свою задачу — структура та же.
Показать шаблон целиком
---
name: wb-otzyvy
description: >
Отвечает на отзывы и вопросы покупателей WB и Ozon в тоне бренда. Используй
всегда, когда просят ответить покупателю, разобрать негатив, посмотреть «что
пишут про товар» или собрать жалобы по артикулу — даже если слово «отзыв» не
прозвучало.
---
<!--
ШАБЛОН SKILL.md · Андрей Пекинский · noonz.ru/skilly
Как пользоваться:
1. Замени пример (ответы на отзывы) на свою задачу. Структуру оставь.
2. Описание выше — самое важное: Claude видит только его и по нему решает,
звать скилл или нет. Пиши, ЧТО делает скилл и КОГДА его звать, словами,
которыми ты реально просишь. И настойчиво: по умолчанию скиллы недовызывают.
3. Держи этот файл короче 500 строк. Всё подробное — в references/.
4. Удали эти комментарии, когда заполнишь: Claude читает их как текст
и тратит на них токены при каждом вызове.
Папка скилла:
wb-otzyvy/
├─ SKILL.md этот файл: что и когда
├─ references/ детали, которые открываются по запросу
├─ scripts/ код, который запускается, а не читается
└─ assets/ шаблоны, примеры, шрифты
-->
# Ответы на отзывы WB и Ozon
Готовит черновики ответов на новые отзывы и вопросы покупателей. Ничего не
публикует сам: показывает черновики и ждёт подтверждения.
## Порядок работы
1. Забери новые отзывы скриптом: `python3 scripts/fetch_feedbacks.py --days 1`.
Скрипт не нужно читать — просто запусти и возьми результат.
2. Раздели их на три группы: позитив, негатив, вопросы.
3. Для негатива открой `references/tone.md` — там примеры ответов и формулировки,
которых мы избегаем.
4. Покажи черновики таблицей и жди подтверждения, прежде чем что-то отправлять.
## Правила — с причинами
- Отвечаем на «вы» и без смайликов: это тон бренда, ответы видят будущие покупатели.
- Не обещаем в ответе возврат денег: решение принимает маркетплейс, и обещание
потом может оказаться невыполнимым.
- Если в отзыве брак — предлагаем написать в поддержку продавца, а не спорим
в комментариях: спор под карточкой читают все, кто её открывает.
## Ловушки
<!-- Сюда — грабли, на которые ты уже наступал. Одна строка экономит час разборов. -->
- В отчёте продаж WB `dateFrom` — дата изменения записи, а не дата продажи.
- Отзыв с оценкой 5 и текстом «брак» — это негатив, а не позитив: смотри на текст.
## Формат результата
Таблица: артикул | оценка | суть отзыва в одну строку | черновик ответа.
Под таблицей — сколько отзывов без ответа осталось.
## Где что лежит
- `references/tone.md` — тон бренда и примеры ответов. Читай, когда пишешь ответ
на негатив.
- `references/api.md` — методы API отзывов WB и Ozon. Читай, если нужно забрать
или отправить отзывы.
- `scripts/fetch_feedbacks.py` — забирает отзывы за период.
Забрать шаблон, чек-лист и скилл
Шаблон — каркас SKILL.md, который заполняешь под свою задачу. Чек-лист — 7 правил и лайфхаки одним файлом. ai-agent-discipline — скилл, которым проверяешь готовое.
Бесплатно, без почты и регистрации.
Как начать
- Скачай файлыШаблон, чек-лист и ai-agent-discipline.skill — кнопки выше.
- Поставь скиллClaude → Settings → Capabilities → Skills → загрузить файл. В Claude Code и Cowork — положить в свои скиллы.
- Собери свойОткрой /skill-creator, дай ему шаблон и чек-лист, а потом прогони готовое через ai-agent-discipline.
Частые вопросы
Чем скилл отличается от промпта?
Промпт ты вставляешь руками каждый раз, и он целиком сидит в контексте. Скилл Claude подключает сам, когда задача подходит под описание, и грузит только нужные части: описание всегда, инструкцию по вызову, справочники и скрипты — по нужде.
Нужно уметь программировать?
Нет. SKILL.md и скрипты по интервью пишет skill-creator, от тебя — задача, примеры и ловушки. Твоя работа — проверить результат, а для этого и нужен финальный прогон.
Почему мой скилл не срабатывает?
Почти всегда дело в описании: Claude видит только его. Добавь слова, которыми ты реально просишь, и фразу «используй всегда, когда…, даже если…». У skill-creator есть отдельный шаг — доводка описания под срабатывание.
ai-agent-discipline сэкономит мне токены?
Нет, и обещать не буду. Его задача другая: чтобы агент не писал «всё работает», пока не проверил это на живых данных. Токены экономят правила 2 и 3 — короткий SKILL.md и скрипты.
Сколько стоит?
Нисколько. Шаблон, чек-лист и скилл лежат по прямым ссылкам, почту не спрашиваю.
Остались вопросы?
Разбираю такие штуки в своём канале про e-commerce: какие скиллы и агенты закрывают задачи WB и Ozon и что из этого работает на живых кабинетах.
Вопрос по практикуму — пишите мне лично. Отвечаю сам, это не бот и не отдел заботы.
Кто это пишет
Один скилл — это один сотрудник
Скилл, собранный по этим правилам, — это сотрудник, который делает одну работу одинаково каждый раз и не забывает.
На практикуме мы собираем таких под свой магазин — рекламу, отзывы, поставки, юнит-экономику, SEO — и ставим на расписание, чтобы они работали без тебя.