Las Skills empaquetan experiencia de dominio en archivos a los que los agentes pueden acceder y que pueden aplicar, lo que convierte a los agentes de propósito general en especialistas expertos para el trabajo real.
En el último año han cambiado muchas cosas. MCP se convirtió en el estándar para la conectividad de agentes con una rápida adopción por parte de líderes del sector y la comunidad de desarrolladores. Claude Code se lanzó como agente de codificación de uso general. Y lanzamos el Claude Agent SDK, que ahora ofrece un agente listo para producción listo para usar de inmediato.
Pero a medida que hemos creado e implementado estos agentes, nos seguimos encontrando con la misma brecha: los agentes tienen inteligencia y capacidades, pero no siempre la experiencia para abordar de forma eficaz el trabajo real. Esto nos llevó a crear las Skills de agentes. Las Skills son colecciones organizadas de archivos que empaquetan experiencia en un dominio (flujos de trabajo, mejores prácticas y scripts) en un formato al que los agentes pueden acceder y aplicar. Convierten a un generalista capaz en un especialista con conocimientos.
En esta publicación, explicaremos por qué dejamos de crear agentes especializados y empezamos a crear Skills, y cómo este cambio está transformando nuestra forma de pensar sobre la extensión de las capacidades de los agentes.
Solíamos pensar que los agentes en diferentes dominios serían muy diferentes. Un agente de programación, un agente de investigación, uno de finanzas y otro para marketing: cada uno parecía necesitar sus propias herramientas y scaffolding. El sector adoptó inicialmente este modelo de agentes para dominios específicos. Pero a medida que los modelos mejoraron en inteligencia y las capacidades de los agentes progresaron, convergimos en un enfoque diferente.
Llegamos a ver el código menos como un caso de uso y más como una interfaz para que los agentes hagan casi cualquier trabajo digital. Claude Code es un agente de programación, pero también un agente de propósito general que trabaja mediante código.
Considera trabajar con Claude Code para generar un informe financiero. Puede hacer llamadas de API para investigar, almacenar datos en el sistema de archivos, analizarlos con Python y sintetizar conclusiones. Todo eso ocurre con código. El andamiaje se convierte en algo tan simple como bash y un sistema de archivos.
Pero la capacidad general no es lo mismo que la experiencia. Cuando empezamos a usar Claude Code para trabajo real, surgió una brecha.
¿Quién querrías que declarara tus impuestos: un genio de las matemáticas que lo resuelva partiendo de principios básicos o un profesional fiscal con experiencia presentando miles de declaraciones? La mayoría de las personas elegiría al profesional de impuestos. No porque sea más inteligente, sino porque tiene la experiencia adecuada.
Los agentes actuales son como ese genio de las matemáticas: brillantes razonando en situaciones novedosas, pero a menudo carecen de la experiencia acumulada de un profesional experimentado. Pueden hacer cosas increíbles con la orientación adecuada. Sin embargo, a menudo carecen de contexto importante, no pueden absorber fácilmente la experiencia de tu organización y no aprenden automáticamente de las tareas repetidas.
Las Skills cubren esta brecha al empaquetar la experiencia en un campo con un formato al que los agentes pueden acceder y aplicar progresivamente.
Las Skills empaquetan experiencia en campos y conocimientos procedimentales para agentes.
La simplicidad de las Skills es deliberada. Los archivos son una primitiva universal que funciona con lo que ya tienes. Puedes versionarlos con Git, almacenarlos en Google Drive y compartirlos con tu equipo. Esta simplicidad también significa que la creación de Skills no se limita a ingenieros. Los gerentes de producto, analistas y expertos ya están desarrollando Skills para codificar sus flujos de trabajo.
Las Skills pueden contener información extensa. Para proteger la ventana de contexto y hacer que las Skills sean componibles, utilizan la divulgación progresiva: en tiempo de ejecución, solo se muestran al modelo los metadatos (nombre y descripción del frontmatter de YAML).
Si Claude determina que se necesita una skill, lee el archivo SKILL.md completo. Para obtener detalles adicionales, las Skills pueden incluir un directorio references/ con documentación de apoyo que se carga solo bajo demanda.
Este enfoque de tres niveles significa que puedes proporcionar a un agente cientos de Skills sin sobrecargar su ventana de contexto: los metadatos utilizan ~50 tokens, los archivos completos de SKILL.md ~500 tokens, y los archivos de referencia más de 2000 tokens, solo cuando se necesitan específicamente.
Las herramientas tradicionales tienen problemas: algunas tienen instrucciones mal escritas, el modelo no siempre puede modificarlas o ampliarlas y, a menudo, saturan la ventana de contexto. El código, por otro lado, es autodocumentado, modificable y no necesita estar en contexto en todo momento.
Aquí tienes un ejemplo real: seguimos viendo a Claude escribir el mismo script para aplicar el estilo de Anthropic a las diapositivas. Así que pedimos a Claude que lo guardara como herramienta propia:
La documentación correspondiente en slide-decks.md simplemente hace referencia a este script:
El ecosistema de Skills ha surgido rápidamente y, hasta ahora, se han creado tres tipos principales de Skills:
Estas proporcionan las capacidades principales que todos necesitan: trabajar con documentos, hojas de cálculo, presentaciones, etc. Codifican las mejores prácticas para la generación y manipulación de documentos. Puedes ver cómo luce esto en la práctica explorando las Skills fundamentales en nuestro repositorio público.
A medida que las Skills estandarizan la forma en que los agentes interactúan con capacidades especializadas, las empresas están desarrollando Skills para que sus servicios sean accesibles para los agentes. K-Dense, Browserbase, Notion y muchos otros están creando Skills que integran sus servicios directamente, ampliando las capacidades de Claude en dominios específicos mientras mantienen la simplicidad del formato de Skills.
Las organizaciones crean Skills propias codificando sus procesos internos y su experiencia en el campo. Las Skills ayudan a capturar los flujos de trabajo específicos, los requisitos de cumplimiento y el conocimiento institucional que hacen que un agente sea útil para el trabajo empresarial.
A medida que crece la adopción de Skills, están surgiendo varios patrones que apuntan hacia dónde podría dirigirse este paradigma. Estas tendencias dan forma a nuestra manera de pensar sobre el diseño de Skills y las herramientas que estamos creando para dar soporte a los desarrolladores de Skills.
Las primeras Skills eran simples referencias de documentación. Ahora estamos viendo sofisticados flujos de trabajo de varios pasos que coordinan la recuperación de datos, cálculos complejos y resultados formateados en múltiples herramientas.
Las Skills y los servidores MCP funcionan juntos de forma natural. Una Skill de análisis competitivo podría coordinar búsquedas en la web, bases de datos internas mediante MCP, historial de mensajes de Slack y páginas de Notion para sintetizar un informe completo.
La creación de Skills se está expandiendo de ingenieros a gerentes de producto, analistas y expertos en el dominio de todas las disciplinas. Pueden crear y probar su primera skill en menos de 30 minutos utilizando la herramienta de creación de Skills, que les guía a través del proceso de forma interactiva. Estamos trabajando para hacer que la creación de Skills sea aún más accesible, con herramientas mejoradas y plantillas que permitan a cualquiera capturar y compartir experiencia.
Juntando todo, la arquitectura de agentes emergente parece una combinación de:
Cada capa tiene un propósito claro: el bucle razona, el runtime ejecuta, MCP conecta y las Skills guían. Esta separación hace que el sistema sea comprensible y permite que cada pieza evolucione de forma independiente.
Considera lo que sucede cuando añades una sola skill a esta arquitectura. La skill de diseño de frontend transforma las capacidades de frontend de Claude al instante. Proporciona orientación especializada sobre tipografía, teoría del color y animación, que solo se activa al crear interfaces web. La revelación progresiva significa que se carga solo cuando es relevante. Añadir nuevas capacidades es sencillo.
Este patrón emergente de agentes generales equipados con servidores MCP y Skills ya nos está ayudando a implementar Claude en nuevos sectores verticales.
Justo después de lanzar las Skills, mejoramos Claude para el sector de servicios financieros con Skills que hacen que Claude sea más útil para los profesionales de las finanzas:
También hemos mejorado nuestras ofertas de atención sanitaria y ciencias de la vida con Skills que hacen que Claude sea más útil para investigadores, médicos y desarrolladores del sector sanitario:
Para hacer realidad esta visión, estamos publicando Agent Skills como un estándar abierto. Al igual que MCP, creemos que las Skills deben ser portátiles entre herramientas y plataformas. La misma skill debería funcionar tanto en Claude como en otras plataformas de IA. Hemos estado colaborando con miembros del ecosistema en el estándar, y estamos encantados de ver una adopción temprana.
Cuando alguien comienza a usar un agente de IA por primera vez, ya debería saber lo que te importa a ti y a tu equipo, porque las Skills capturan y transfieren esa experiencia. A medida que este ecosistema crezca, una skill desarrollada por otra persona de la comunidad puede hacer que tu agente sea más útil, fiable y capaz, independientemente de la plataforma de IA que esté usando.
Estamos convergiendo en una arquitectura para agentes generales, y las Skills proporcionan un paradigma para lanzar y compartir nuevas capacidades. El valor real surge de la base de conocimientos colectiva que construimos conjuntamente: capturar experiencia, transferirla entre equipos y hacer que cada agente sea más capaz que el anterior.
Recursos:
Barry Zhang, Mahesh Murag, Keith Lazuka y Ryan Whitehead
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