Почему скиллы, а не промты: как инженеры Anthropic строят AI-команды
Большинство людей работают с AI одинаково: открывают чат, пишут длинный промт «ответь в моём стиле, тон такой-то, не лей воду, три абзаца...», получают ответ — и закрывают вкладку. Завтра всё заново. Инженеры Anthropic на AI Code Summit показали, что сами они так не делают. У них четыре правила, и все четыре — про то, как перестать каждый раз начинать с нуля. Разбираем эти правила и показываем, почему AI-команда для Ozon собрана именно по ним.
Промт умирает, скилл — нет
Главное различие простое. Промт — это одноразовая инструкция в чате: она живёт ровно до закрытия сессии и исчезает вместе с контекстом. Скилл — это папка с файлом инструкций, которая лежит на диске и подключается автоматически, когда AI понимает, что задача ей подходит.
Звучит как мелочь, но эффект накопительный. Около 80% задач селлера повторяются: разбор юнит-экономики, написание карточки, проверка рекламной кампании, оценка ниши. Если каждый раз объяснять AI заново, что такое «маркетплейс SKU» и почему нельзя выдумывать цифры, — ты платишь за это токенами и временем при каждом запросе, и результат всё равно «плавает». Если один раз вынес это в скилл — AI делает это стабильно и бесплатно, потому что инструкция уже в файле.
Метафора инженеров Anthropic: AI-модель — это телефон, а скиллы — приложения. Anthropic, OpenAI и Google собрали «телефон». Слой приложений строишь ты. Большинство останавливаются на втором слое — промтах — и каждую сессию заново «набирают номер вручную».
Правило 1. Промтить скиллы, а не чат
Первое правило: как только инструкция повторяется во второй-третий раз, её место — не в чате, а в скилле. Тон общения, формат вывода, последовательность шагов, структура отчёта — всё это оформляется один раз и дальше подтягивается само.
Тонкость, на которой спотыкаются почти все: AI выбирает скилл по полю description — короткому описанию «когда брать этот скилл», а не по красивому имени. Если описание размытое, скилл просто не активируется в нужный момент. Поэтому половина работы над скиллом — это точная формулировка, в каких ситуациях его применять.
Правило 2. Скилл — это три слоя, а не один промт
Большинство тех, кто всё-таки делает скиллы, пишут только два слоя: описание (когда брать) и инструкции (как делать). И считают, что готово. Инженеры Anthropic говорят: настоящая сила — на третьем слое, до которого доходят меньше 10%.
Три слоя выглядят так. Description — когда брать скилл. Instructions — пошаговый плейбук, как выполнить задачу. Tools — скрипты, шаблоны, справочники и эталонные примеры, которыми задача выполняется. Цитата инженера Anthropic: «Люди вкладывают кучу сил в красивые детальные промты. А потом инструменты, которые они делают, — голые: без документации, с параметрами „A" и „B"».
Почему третий слой решает: если задачу можно выполнить детерминированным кодом — её и нужно выполнять кодом, а не «вычислением» модели. AI, который каждую сессию заново генерирует один и тот же скрипт, — это тысячи потраченных токенов и нестабильный результат. Скрипт, который лежит в папке скилла и просто запускается, — это стабильно, повторяемо и ноль токенов на сам код.
Правило 3. Композиция, а не монолит
Соблазн понятен: сделать один большой скилл, который «делает всё» — и контент, и аналитику, и SEO. К третьей неделе такой монолит становится неуправляемым: что-то сломалось — непонятно где; улучшил один сценарий — поломал три соседних.
Правильный путь — 3–5 узких скиллов, каждый делает одно. Не content-creation (внутри research + copy + hooks + SEO), а отдельные research, draft, headlines. Каждый тестируется и улучшается независимо, баг находится мгновенно, улучшения копятся, ничего не строишь заново. Оркестрацию между ними AI берёт на себя — связывает нужные скиллы по ходу задачи.
Правило 4. Обновлять скиллы каждую сессию
Цель, которую формулируют инженеры Anthropic дословно: «Claude на 30-й день работы с тобой должен быть заметно лучше, чем Claude в первый день». Достигается это одним вопросом в конце каждой сессии: «Что из этой работы забрать в скилл навсегда, а что было разовой правкой?»
Механика простая: после задачи смотришь, что пришлось править руками или объяснять повторно, и переносишь это в скилл. 30 секунд работы — и следующая сессия начинается умнее. Скилл копит твои частные случаи, твой голос и твой процесс. Промт — нет. В этом и есть «эффект 30 дней».
Как это устроено в AI-команде для Ozon
Теперь к практике. Ozon AI Team построена ровно по этим четырём правилам — это не маркетинговая аналогия, а архитектура продукта.
Скиллы вместо промтов. В основе команды — 27 предметных скиллов по работе с Ozon: оценка ниши, оптимизация карточки, разбор юнит-экономики по реальным транзакциям, правила работы со складами и кластерами, антигаллюцинационный протокол. Каждый — файл, который подтягивается автоматически, а не инструкция, которую ты диктуешь заново.
Третий слой реализован. За «слой tools» отвечает общий MCP-сервер на 56 инструментов: прямые вызовы Ozon Seller API и Performance API, расчёт юнит-экономики, поиск комиссии по официальной таблице, работа с базой данных. Плюс база знаний из 541 статьи справки и академии Ozon, по которой боты цитируют официальные источники вместо того, чтобы выдумывать. Это и есть детерминированный код вместо «вычислений модели».
Композиция, а не монолит. Вместо одного гигантского «ИИ-помощника» — семь специализированных агентов: Director-оркестратор, Scout (конкуренты), Operations (склады), Finance (реклама и юнитка), Advisor (новинки), SEO-Writer (карточки), Builder (dev-задачи). Каждый делает одно, Director связывает их выводы в 1–3 главных действия дня. Сломался или улучшился один — остальные не задеты.
Накопление опыта. У каждого агента — изолированная память, куда он записывает твои частные случаи, договорённости и стиль. Через месяц работы команда знает твой магазин, твою нишу и твои предпочтения так, как не знает ни один свежий чат.
Почему это важно именно для селлера
Разница между «промтить чат» и «иметь команду на скиллах» — это разница между инструментом, который ты каждый день настраиваешь заново, и сотрудником, который с каждой неделей понимает твой бизнес глубже. Чат-помощник на третьей неделе ровно такой же, как в первый день. Команда на скиллах — заметно полезнее, потому что в её файлах уже лежит весь накопленный контекст твоего магазина.
И это работает не только в Claude. Тот же принцип — кастомные «обёртки» над моделью плюс накопление логики в файлах — лежит в основе Custom GPT у ChatGPT, Gems у Gemini, правил в Cursor. Везде суть одна: ты перестаёшь начинать каждую сессию с нуля.
Итог
Четыре правила инженеров Anthropic сводятся к одной мысли: не пиши промт каждый раз — построй приложение. Промт одноразовый и умирает с сессией; скилл живёт в файле, копит твой опыт и делает каждую следующую сессию умнее. AI-команда для Ozon собрана именно так — 27 скиллов, 56 инструментов, база знаний и семь специализированных агентов с памятью. Поэтому она не «отвечает и забывает», а изо дня в день работает на твой магазин.