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title: Agent-Fähigkeiten
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
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Agent-Fähigkeiten sind wiederverwendbare Anweisungspakete, die Ihren KI-Agenten spezialisierte Funktionen verleihen. Basierend auf dem offenen [Agent Skills](https://agentskills.io)-Format ermöglichen Fähigkeiten Ihnen, Fachwissen, Arbeitsabläufe und Best Practices zu erfassen, die Agenten bei Bedarf laden können.
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## Wie Fähigkeiten funktionieren
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Fähigkeiten nutzen **progressive Offenlegung**, um den Kontext des Agenten schlank zu halten:
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1. **Entdeckung** — Nur Fähigkeitsnamen und Beschreibungen werden in den System-Prompt des Agenten aufgenommen (~50-100 Token jeweils)
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2. **Aktivierung** — Wenn der Agent entscheidet, dass eine Fähigkeit relevant ist, ruft er das `load_skill`-Tool auf, um die vollständigen Anweisungen in den Kontext zu laden
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3. **Ausführung** — Der Agent folgt den geladenen Anweisungen, um die Aufgabe zu erledigen
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Das bedeutet, Sie können viele Fähigkeiten an einen Agenten anhängen, ohne dessen Kontextfenster aufzublähen. Der Agent lädt nur das, was er benötigt.
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## Fähigkeiten erstellen
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Gehen Sie zu **Einstellungen** und wählen Sie **Fähigkeiten** im Bereich Tools aus.
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Klicken Sie auf **Hinzufügen**, um eine neue Fähigkeit mit drei Feldern zu erstellen:
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| Feld | Beschreibung |
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| **Name** | Eine Kennung im Kebab-Case-Format (z. B. `sql-expert`, `code-reviewer`). Maximal 64 Zeichen. |
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| **Beschreibung** | Eine kurze Erklärung, was die Fähigkeit tut und wann sie verwendet werden soll. Dies liest der Agent, um zu entscheiden, ob er die Fähigkeit aktiviert. Maximal 1024 Zeichen. |
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| **Inhalt** | Die vollständigen Fähigkeitsanweisungen in Markdown. Diese werden geladen, wenn der Agent die Fähigkeit aktiviert. |
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<Callout type="info">
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Die Beschreibung ist entscheidend — sie ist das Einzige, was der Agent sieht, bevor er entscheidet, eine Fähigkeit zu laden. Seien Sie spezifisch darüber, wann und warum die Fähigkeit verwendet werden sollte.
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</Callout>
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### Gute Skill-Inhalte schreiben
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Skill-Inhalte folgen denselben Konventionen wie [SKILL.md-Dateien](https://agentskills.io/specification):
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```markdown
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# SQL Expert
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## When to use this skill
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Use when the user asks you to write, optimize, or debug SQL queries.
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## Instructions
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1. Always ask which database engine (PostgreSQL, MySQL, SQLite)
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2. Use CTEs over subqueries for readability
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3. Add index recommendations when relevant
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4. Explain query plans for optimization requests
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## Common Patterns
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...
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```
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**Empfohlene Struktur:**
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- **Wann verwenden** — Spezifische Auslöser und Szenarien
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- **Anweisungen** — Schritt-für-Schritt-Anleitung mit nummerierten Listen
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- **Beispiele** — Eingabe-/Ausgabe-Beispiele, die das erwartete Verhalten zeigen
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- **Häufige Muster** — Wiederverwendbare Ansätze für häufige Aufgaben
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- **Sonderfälle** — Fallstricke und besondere Überlegungen
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Halten Sie Skills fokussiert und unter 500 Zeilen. Wenn ein Skill zu groß wird, teilen Sie ihn in mehrere spezialisierte Skills auf.
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## Skills zu einem Agenten hinzufügen
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Öffnen Sie einen beliebigen **Agent**-Block und finden Sie das **Skills**-Dropdown unterhalb des Tool-Bereichs. Wählen Sie die Skills aus, auf die der Agent Zugriff haben soll.
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Ausgewählte Skills erscheinen als Karten, die Sie anklicken können, um sie zu bearbeiten oder zu entfernen.
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### Was zur Laufzeit passiert
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Wenn der Workflow ausgeführt wird:
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1. Der System-Prompt des Agenten enthält einen `<available_skills>`-Abschnitt, der Name und Beschreibung jedes Skills auflistet
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2. Ein `load_skill`-Tool wird automatisch zu den verfügbaren Tools des Agenten hinzugefügt
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3. Wenn der Agent feststellt, dass ein Skill für die aktuelle Aufgabe relevant ist, ruft er `load_skill` mit dem Skill-Namen auf
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4. Der vollständige Skill-Inhalt wird als Tool-Antwort zurückgegeben und gibt dem Agenten detaillierte Anweisungen
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Dies funktioniert über alle unterstützten LLM-Anbieter hinweg — das `load_skill`-Tool verwendet standardmäßiges Tool-Calling, sodass keine anbieterspezifische Konfiguration erforderlich ist.
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## Häufige Anwendungsfälle
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Skills sind besonders wertvoll, wenn Agenten spezialisiertes Wissen oder mehrstufige Workflows benötigen:
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**Domain-Expertise**
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- `api-integration-expert` — Best Practices für den Aufruf spezifischer APIs (Authentifizierung, Rate Limiting, Fehlerbehandlung)
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- `data-transformation` — ETL-Muster, Datenbereinigung und Validierungsregeln
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- `code-reviewer` — Code-Review-Richtlinien spezifisch für die Standards Ihres Teams
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**Workflow-Vorlagen**
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- `bug-investigation` — Schritt-für-Schritt-Debugging-Methodik (reproduzieren → isolieren → testen → beheben)
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- `feature-implementation` — Entwicklungs-Workflow von Anforderungen bis zur Bereitstellung
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- `document-generator` — Vorlagen und Formatierungsregeln für technische Dokumentation
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**Unternehmensspezifisches Wissen**
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- `our-architecture` — Systemarchitekturdiagramme, Service-Abhängigkeiten und Bereitstellungsprozesse
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- `style-guide` — Markenrichtlinien, Schreibstil, UI/UX-Muster
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- `customer-onboarding` — Standardverfahren und häufige Kundenfragen
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**Wann Skills vs. Agentenanweisungen verwendet werden sollten:**
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- Verwenden Sie **Skills** für Wissen, das über mehrere Workflows hinweg gilt oder sich häufig ändert
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- Verwenden Sie **Agentenanweisungen** für aufgabenspezifischen Kontext, der für einen einzelnen Agenten einzigartig ist
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## Best Practices
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**Effektive Beschreibungen schreiben**
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- **Seien Sie spezifisch und keyword-reich** — Statt "Hilft bei SQL", schreiben Sie "Optimierte SQL-Abfragen für PostgreSQL, MySQL und SQLite schreiben, einschließlich Index-Empfehlungen und Abfrageplan-Analyse"
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- **Aktivierungstrigger einbeziehen** — Erwähnen Sie spezifische Wörter oder Phrasen, die den Skill auslösen sollten (z. B. "Verwenden, wenn der Benutzer PDFs, Formulare oder Dokumentenextraktion erwähnt")
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- **Unter 200 Wörtern halten** — Agenten scannen Beschreibungen schnell; jedes Wort zählt
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**Skill-Umfang und Organisation**
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- **Ein Skill pro Domäne** — Ein fokussierter `sql-expert`-Skill funktioniert besser als ein breiter `database-everything`-Skill
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- **Auf 5-10 Skills pro Agent begrenzen** — Mehr Skills = mehr Entscheidungsaufwand; klein anfangen und bei Bedarf erweitern
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- **Große Skills aufteilen** — Wenn ein Skill 500 Zeilen überschreitet, in fokussierte Sub-Skills aufteilen
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**Inhaltsstruktur**
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- **Markdown-Formatierung verwenden** — Überschriften, Listen und Code-Blöcke helfen Agenten beim Parsen und Befolgen von Anweisungen
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- **Beispiele bereitstellen** — Input/Output-Paare zeigen, damit Agenten das erwartete Verhalten verstehen
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- **Explizit über Sonderfälle sein** — Gehen Sie nicht davon aus, dass Agenten spezielle Behandlung ableiten werden
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**Testen und Iteration**
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- **Aktivierung testen** — Führen Sie Ihren Workflow aus und überprüfen Sie, ob der Agent die Skill lädt, wenn erwartet
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- **Auf Fehlalarme prüfen** — Stellen Sie sicher, dass Skills nicht aktiviert werden, wenn sie es nicht sollten
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- **Beschreibungen verfeinern** — Wenn eine Skill nicht geladen wird, wenn sie benötigt wird, fügen Sie der Beschreibung weitere Schlüsselwörter hinzu
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## Mehr erfahren
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|
- [Agent Skills Spezifikation](https://agentskills.io) — Das offene Format für portable Agent-Skills
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- [Beispiel-Skills](https://github.com/anthropics/skills) — Community-Skill-Beispiele durchsuchen
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- [Best Practices](https://agentskills.io/what-are-skills) — Effektive Skills schreiben
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