# agent-builder

Скилл, который помогает проектировать ИИ-агентов: разложить задачу на возможности, знания и контекст, а потом собрать минимальный рабочий цикл.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 79238
- Автор: shareAI-lab
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code/tree/HEAD/skills/agent-builder/SKILL.md
- Обновлён: 2026-09-28
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/agent-builder

## Что делает

Скилл объясняет агента как простой цикл: модель видит контекст и доступные возможности, решает — действовать или ответить, при действии выполняет capability и продолжает. Вся логика в модели, код только запускает цикл. Автор советует начинать с 3–5 возможностей и добавлять новые лишь тогда, когда агент стабильно спотыкается без них.

Внутри три элемента: capabilities (что агент умеет), knowledge (что он знает — политики, схемы, регламенты) и context (что уже произошло). Знания подаются по требованию, а не грузятся сразу, потому что иначе контекст распухает. Сложность наращивается по уровням: базовый, планирование, субагенты, скиллы. Большинство агентов дальше второго уровня не уходит.

В репозитории лежат `references/agent-philosophy.md`, `references/minimal-agent.py` — рабочий агент примерно на 80 строк, `references/tool-templates.py`, `references/subagent-pattern.py` и скрипт `scripts/init_agent.py` для генерации нового проекта. Отдельная таблица анти-паттернов: лишние возможности путают модель, жёсткие workflow мешают адаптации, микроменеджмент подрезает сообразительность. Если вы уже расписали пошаговый сценарий за модель, скилл предложит его выбросить.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill agent-builder -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/agent-builder/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/agent-builder/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill agent-builder -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/agent-builder/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill agent-builder -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/agent-builder/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install shareAI-lab/learn-claude-code agent-builder
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/agent-builder/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill agent-builder -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code --path skills/agent-builder
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/agent-builder/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill agent-builder -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code/tree/HEAD/skills/agent-builder/SKILL.md

## Когда брать
- спроектировать агента под конкретную предметную область
- выбрать стартовый набор возможностей и не перегрузить модель
- разложить знания по требованию, чтобы не раздувать контекст
- понять, когда пора добавлять планирование или субагентов
- разобрать внутренности агентных платформ вроде Claude и Cursor

## Примеры запросов агенту
- помоги спроектировать агента для обработки заявок в поддержку
- какие 3-5 capabilities нужны агенту для работы с базой знаний
- объясни, когда агенту нужны субагенты, а когда хватит одного цикла

## Похожие
- [deep-agents-orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/deep-agents-orchestration.md) — скилл · 16100 установок
- [swarm](https://affpapa.org/nevibecode/skills/swarm.md) — скилл · 8800 установок
- [design-agent](https://affpapa.org/nevibecode/skills/design-agent.md) — скилл · 8300 установок
- [context-engineering-collection](https://affpapa.org/nevibecode/skills/context-engineering-collection.md) — скилл · 4200 установок
- [multi-agent-orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/multi-agent-orchestration.md) — скилл · 2100 установок
- [ai-agents-architect](https://affpapa.org/nevibecode/skills/sickn33-ai-agents-architect.md) — скилл · 1500 установок

Из того же набора: [shareai-lab/learn-claude-code](https://affpapa.org/nevibecode/by/shareai-lab/learn-claude-code.md) — 3 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md