So erstellen Sie „Agent Skills“, die nur die weltweit besten Experten kennen

Vollständige Version mit Prompt-Erstellung für Claude/Codex: Einfach kopieren und einfügen, um loszulegen

Du möchtest Agent Skills erstellen.

Aber wenn du Claude oder Codex öffnest, bleibst du schon beim ersten Wort hängen.

„Ich weiß nicht, was ich anweisen soll."

„Ich weiß nicht, was ich in SKILL.md schreiben soll."

„Selbst wenn ich viele Regeln schreibe, habe ich Angst, dass sie nicht eingehalten werden."

„Ich weiß nicht, wie viel von der Spezifikation ich selbst durchdenken muss."

Das ist völlig normal.

Wenn ein Anfänger einen Skill erstellt, muss er nicht von Anfang an über YAML, Bewertungsmetriken, Auslösebedingungen, Verifikationsskripte oder Sub-Agent-Design nachdenken.

Du brauchst nur vier Dinge:

1. Was du wiederholt tust
2. Wie Erfolg aussieht
3. Welche spezifischen Fehler du vermeiden willst
4. Ob es ein Referenzbeispiel gibt, das dem Ideal nahekommt

Für den Rest lässt du einfach Claude oder Codex als „Skill-Architekt" denken.

Stand Juli 2026 verwenden sowohl Codex als auch Claude Code einen Agent Skills-Mechanismus, der auf SKILL.md zentriert ist und bei Bedarf Skripte, Referenzmaterialien und Vorlagen lädt. In Codex wird zuerst der Skill-Name und die Beschreibung angesehen und der Hauptteil nur gelesen, wenn er für notwendig erachtet wird. Claude Code ist ähnlich; der Skill-Hauptteil wird zum Zeitpunkt der Verwendung geladen. Mit anderen Worten: Das Wichtigste ist nicht, einen langen Prompt zu erstellen, sondern die Auslösebedingungen, Prozesse, Verifikationsmethoden und Abbruchbedingungen zu entwerfen.

Verwende bitte zunächst den folgenden Prompt unverändert.

Kapitel 1: Vollständiger Prompt zur Skill-Erstellung für Anfänger

Füge Folgendes in den normalen Chat von Claude Code oder Codex ein.

In Codex kannst du vor dem Einfügen $skill-creator aufrufen. Der offizielle Codex Skill Creator prüft auch „was der Skill tut", „wann er auslöst" und „ob Skripte enthalten sein sollen", aber der folgende Prompt ist eine vollständige Version, die Qualitätsbewertung und Schleifenentwicklung hinzufügt.

Du bist ein weltklasse

„Agent Skills Architekt"

„Workflow Engineer"

„Evaluator Designer"

Ich bin ein Anfänger in der Produktion von Agent Skills.

Selbst wenn ich keine technischen Begriffe oder Dateistrukturen verstehe,

erstelle bitte einen fertigen Skill, der tatsächlich in Claude Code oder Codex verwendet werden kann.

Höre nicht nur mit einer Erklärung auf; wenn es verfügbare Dateioperationstools gibt,

erstelle tatsächlich den Skill-Ordner und die notwendigen Dateien.

Wenn im Environment keine Dateien erstellt werden können,

gib den vollständigen Inhalt für jeden Dateinamen ohne Auslassungen aus.

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■ Der Skill, den ich erstellen möchte

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Zu erstellender Skill:

【Hier in einem Satz schreiben】

Environment:

【Codex / Claude Code / Beide / Nicht sicher】

Was ich mit diesem Skill erreichen möchte:

【So viel schreiben, wie du weißt. Wenn nicht sicher: „Überlasse ich dir"】

Beispiele für Anfragen, die ich tatsächlich stellen könnte:

【1-3 Beispiele. Wenn nicht sicher: „Überlasse ich dir"】

Fehler, die ich unbedingt vermeiden möchte:

【Beispiel: Text klingt zu sehr nach KI, Design sieht wie eine Vorlage aus, Buttons sehen funktionsfähig aus, funktionieren aber nicht, behauptet Fertigstellung ohne zu testen, usw.】

Referenzbeispiele, Materialien, Websites, Texte oder Code, die dem Ideal nahekommen:

【Aufführen, falls vorhanden. Wenn nicht: „Keine"】

Qualitätsstufe:

【Einfach / Professionelle Qualität / Höchste Qualität / Nicht sicher】

Unbekannte Punkte:

【Du darfst alles nach eigenem Ermessen ergänzen】

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■ Anfänger-Unterstützungsregeln

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1. Wenn Informationen fehlen, stelle zu Beginn bis zu 7 Fragen auf einmal.

1. Für Punkte, die ich mit „Nicht sicher" oder „Überlasse ich dir" beantworte, gib 3 Optionen und empfehle die mit der höchsten Reproduzierbarkeit.

1. Für Punkte, die ohne meine Antwort auskommen, übernehme vernünftige Standardwerte und dokumentiere sie als Annahmen in assumptions.md.

1. Wenn du technische Begriffe verwendest, füge für Anfänger eine einzeilige Erklärung in Klammern hinzu.

1. Führe keine irreversiblen Operationen wie Abrechnung, Veröffentlichung, Deployment, Datenlöschung oder Änderung von Anmeldeinformationen automatisch aus.

1. Wenn du mit Diensten, APIs oder Bibliotheken arbeitest, deren Spezifikationen sich leicht ändern, überprüfe die aktuelle offizielle Dokumentation. Lege Spezifikationen nicht nur auf der Grundlage alter Erinnerungen fest.

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■ Wesentliche Schritte für das Skill-Design

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Bitte halte dich strikt an diese Reihenfolge.

SCHRITT 1: Absichtsaufbereitung

Wandle meine vage Anfrage in Folgendes um:

• Skill-Zweck
• Zielgruppe
• Eingabe
• Ausgabe
• Erfolgsbedingungen
• Absolute Bedingungen
• Ausgeschlossene Bereiche
• Erwartete Fehler
• Notwendige Tools
• Operationen, die menschliche Genehmigung erfordern

Erstelle Folgendes:

• brief.md
• acceptance-criteria.md
• assumptions.md

SCHRITT 2: Auslösebedingungs-Design

Kläre, „wann der Skill verwendet wird" und „wann nicht".

Füge Folgendes in die Beschreibung ein:

• Was der Skill tut
• Für welchen Benutzerzweck er verwendet wird
• Situationen, in denen er auslösen sollte, auch wenn der Benutzer den Skill-Namen nicht nennt
• Ähnliche Anfragen, die NICHT auslösen sollten
• Wichtige Zieldateien, Formate und Aufgabennamen

Halte die Beschreibung präzise und platziere wichtige Verwendungen am Anfang. Schreibe nicht einfach „Ich werde hohe Qualität liefern" oder „Ich werde hilfreich sein".

SCHRITT 3: Anweisungspriorisierung

Teile alle Anweisungen in die folgenden drei Ebenen ein:

A. HARTE GRENZEN: Bedingungen, die niemals verletzt werden dürfen. Bei Verstoß ist das gesamte Ergebnis fehlgeschlagen.

B. STANDARDWERTE: Standardwerte, die grundsätzlich befolgt werden. Können bei klarem Projektgrund geändert werden.

C. PRÄFERENZEN: Vorlieben, um es besser zu machen. Optimiere, nachdem harte Grenzen und Standardwerte erfüllt sind.

Statt nur „MUSS", „Absolut" oder „Hohe Qualität" zu schreiben, wandle sie nach Möglichkeit in Tests, Befehle, JSON-Urteile oder Prüfpunkte um.

SCHRITT 4: Skill-Struktur-Design

Als Regel gilt Folgendes:

<skill-name>/

├── SKILL.md

├── USAGE.md

├── references/

│ ├── domain-knowledge.md

│ ├── quality-rubric.md

│ └── failure-patterns.md

├── templates/

│ ├── brief-template.md

│ └── scorecard-template.json

├── evals/

│ ├── trigger-evals.json

│ └── output-evals.json

└── scripts/

└── Notwendige Verifikationsskripte

Erstelle jedoch keine unnötigen Dateien. Schreibe nur die Kernschritte, die jedes Mal benötigt werden, in SKILL.md. Trenne detailliertes Wissen, lange Beispiele, API-Spezifikationen und Styleguides in references. Gib in SKILL.md klar an, „wann gelesen" und „was beurteilt" werden soll für jede Referenz. Wenn die KI denselben deterministischen Prozess jedes Mal neu schreibt, verschiebe ihn in Skripte.

SCHRITT 5: Erstellung von SKILL.md

Basisiere SKILL.md auf der folgenden Struktur:

• Mission, Wann verwenden, Wann nicht verwenden, Eingaben, Erforderlicher Kontext, Priorität der Anweisungen, Workflow, Harte Grenzen, Qualitätsrubrik, Verifikation, Reparaturschleife, Stoppbedingungen, Fertigstellungsbericht, Unterstützende Dateien. Skill-Namen sollten nur Kleinbuchstaben, Zahlen und Bindestriche enthalten. Lasse den Ordnernamen mit dem Namen übereinstimmen. Halte die Haupt-SKILL.md unter 500 Zeilen und ungefähr 5.000 Token.

SCHRITT 6: Schleifenentwicklung

Mache den Skill nicht zu einem einmaligen Generierungsprozess. Baue die folgende Schleife ein:

1. PLANEN, 2. BAUEN, 3. AUSFÜHREN, 4. BEOBACHTEN, 5. BEWERTEN, 6. REPARIEREN, 7. ERNEUT TESTEN, 8. STOPPEN ODER FORTSETZEN. Verwende jedoch keine übermäßigen Schleifen für einfache Aufgaben. Iteriere bis zu 3 Mal als Anfangswert. Stoppe, wenn: Harte Grenzen bestanden sind, die Bestehenspunktzahl überschritten ist, es in den letzten 2 Runden keine sinnvolle Verbesserung gab, derselbe Fehler zweimal wiederholt wird, Kosten-/Zeitlimits erreicht sind oder menschliches Urteil erforderlich ist. Übernehme den am höchsten bewerteten Kontrollpunkt, nicht unbedingt die letzte Version.

SCHRITT 7: Trennung von Generator und Evaluator

Für komplexe oder subjektive Ergebnisse trenne die Rollen von Generator und Evaluator.

Generator: Erstellt das Ergebnis.

Evaluator: Überprüft das Ergebnis aus einem sauberen Kontext, bewertet streng und liefert spezifische Belege.

Bewertungsergebnisse sollten enthalten: criterion_id, expected, observed, passed, evidence, severity, likely_cause, minimal_fix, retest_method. Der Evaluator sollte, wenn möglich, das tatsächliche Ergebnis ausführen, nicht nur den Quellcode überprüfen.

SCHRITT 8: Verifikationsskripte

Überprüfe Dinge, die mechanisch mit Skripten beurteilt werden können, anstatt mit KI-Eindrücken. Befolge Skriptanforderungen: keine interaktive Eingabe, --help bereitstellen, Fehlerursachen/-Behebungen anzeigen, JSON an stdout ausgeben, Diagnoseinformationen an stderr, idempotent, --dry-run für destruktive Operationen bereitstellen, aussagekräftige Exit-Codes zurückgeben.

SCHRITT 9: Auslösebewertung

Erstelle mindestens Folgendes in trigger-evals.json:

• 8-10 Beispiele, die auslösen sollten
• 8-10 Beinahe-Treffer-Beispiele, die NICHT auslösen sollten Enthalte Variationen: höflich, umgangssprachlich, kurz, lang, Tippfehler, implizite Anfragen, in mehreren Schritten versteckte Anfragen.

SCHRITT 10: Ausgabebewertung

Erstelle mindestens 3 Fälle in output-evals.json: Normalfall, Unklarer Fall und Grenz-/Fehlerfall. Enthalte prompt, expected_output, input_files, assertions, hard_gates und human_review_points. Vergleiche wenn möglich mit/ohne Skill oder alte/neue Versionen in einem sauberen Kontext.

SCHRITT 11: Verbesserung

Verbessere den Skill bis zu 3 Mal basierend auf den Bewertungsergebnissen. Füge keine speziellen Regeln hinzu, die nur für Fehlerbeispiele funktionieren. Klassifiziere die Grundursache des Fehlers (Auslöser, Kontext, Verfahren, Tool, Verifikation, Evaluator, Stoppbedingung, Speicher). Erwäge auch, unnötige Anweisungen zu löschen.

SCHRITT 12: Fertigstellungsbericht

Melde abschließend Folgendes für Anfänger: Skill-Name, Speicherort, Ordnerstruktur, was es kann, Auslösebeispiele, Nicht-Auslösebeispiele, manuelle Aufrufmethode, erste Testmethode, Verifikationsergebnisse, verbleibende Einschränkungen und Dateien, die für die nächste Verbesserung anzusehen sind. Zeige ausgeführte Verifikationsbefehle und Belege.

Was in diesen Prompt geschrieben werden soll

Wirklich, ein Satz reicht.

Wenn du zum Beispiel einen Skill für menschliches Schreiben auf Japanisch erstellen möchtest, schreibe dies:

Zu erstellender Skill:

Ein Skill, um japanische Notizen-Artikel oder X-Posts zu erstellen, während menschliche Schwankungen und Emotionen erhalten bleiben.

Environment:

Codex

Was ich mit diesem Skill erreichen möchte:

Ich möchte, dass der Text leicht lesbar ist, aber nicht zu perfekt poliert wie von einer KI.

Beispiele für Anfragen, die ich tatsächlich stellen könnte:

„Mach diese Erlebnisgeschichte zu einem Notizen-Artikel."

„Ändere diesen Text in meine eigenen Worte."

Fehler, die ich unbedingt vermeiden möchte:

Aufeinanderfolgende identische Satzenden, übermäßige Aufzählungspunkte, abstrakte Theorien, erfundene Erlebnisgeschichten.

Referenzbeispiele:

Ich werde später meine bisherigen Artikel bereitstellen.

Qualitätsstufe:

Höchste Qualität

Wenn du den Rest nicht weißt, schreibe einfach dies am Ende:

„Ich weiß den Rest nicht. Bitte wähle die sicherste und am besten reproduzierbare Konfiguration für einen Anfänger."

Mit diesem Detaillierungsgrad kann das Skill-Design beginnen.

Kapitel 2: Wie man den Skill tatsächlich speichert und aufruft

Der Speicherort unterscheidet sich geringfügig zwischen Claude Code und Codex.

Codex

Wenn es projektspezifisch ist, platziere es hier:

Project/.agents/skills/skill-name/SKILL.md

Wenn du es in allen Projekten verwenden möchtest, platziere es hier:

~/.agents/skills/skill-name/SKILL.md

In Codex kannst du den Skill innerhalb eines Prompts angeben oder ihn über die CLI/IDE mit $ auswählen. Die automatische Auslösung wird durch den Abgleich der Beschreibung bestimmt.

Claude Code

Wenn es projektspezifisch ist, platziere es hier:

Project/.claude/skills/skill-name/SKILL.md

Wenn du es in allen Projekten verwenden möchtest, platziere es hier:

~/.claude/skills/skill-name/SKILL.md

In Claude Code kannst du ihn manuell mit /skill-name ausführen, und er wird automatisch geladen, wenn die Beschreibung mit dem Anforderungsinhalt übereinstimmt.

Wenn der Skill-Name zum Beispiel human-japanese-writer ist, rufst du ihn in Claude Code so auf:

/human-japanese-writer Bitte verwandle die folgenden Notizen in einen Notizen-Artikel...

In Codex gibst du ihn so an:

Verwende $human-japanese-writer, um die folgenden Notizen in einen Notizen-Artikel zu verwandeln...

Am Anfang ist es einfacher, das Verhalten durch expliziten Aufruf zu überprüfen, anstatt sich nur auf die automatische Auslösung zu verlassen.

Kapitel 3: Ein Skill ist kein langer Prompt

Der Unterschied zwischen einem starken und einem schwachen Skill liegt nicht in der Textmenge.

Ein schwacher Skill schreibt so:

„Bitte erstelle eine hochwertige Website. Gestalte sie modern und anspruchsvoll. Mache sie responsiv. Teste sie unbedingt."

In diesem Fall sind die Bedeutungen von „hochwertig", „modern", „anspruchsvoll" und „testen" vage.

Ein starker Skill denkt dagegen so:

1. Definiere, wem die Site welche Emotionen vermittelt.
2. Entscheide über die visuelle Identität.
3. Vergleiche 2-3 verschiedene Designrichtungen.
4. Halte den Grund für die Auswahl fest.
5. Erstelle ein statisches fertiges Layout.
6. Bediene es tatsächlich in einem Browser.
7. Überprüfe bei 375px, 768px und 1440px.
8. Bewerte separat Designqualität, Originalität, Präzision und Funktionalität.
9. Korrigiere nur die fehlgeschlagenen Punkte.
10. Übernehme die am höchsten bewertete Version.

Das Wesen eines Skills ist nicht, „die richtige Antwort zu befehlen".

Es ist sicherzustellen, dass das Modell den Prozess der Annäherung an die richtige Antwort nicht überspringen kann.

Kapitel 4: Das Acht-Schichten-Design an der globalen Spitze

1. Auslöser-Router — Wann verwenden

Ein Skill ist bedeutungslos, wenn er nicht vor seinem Inhalt auslöst. Agent Skills lesen nicht alle Skill-Hauptteile beim Start. Anfangs sehen sie sich hauptsächlich Namen und Beschreibung an und laden nur die notwendigen Skills. Dieser Mechanismus heißt Progressive Disclosure.

Daher ist eine Beschreibung wie description: Unterstützt die Website-Erstellung. schwach. Es ist unklar, was es tut oder wo die Grenzen sind.

Ein verbessertes Beispiel wäre:

description: > Verwende diesen Skill beim Erstellen oder Neugestalten von produktionsreifen Websites, die eine originelle visuelle Ausrichtung, responsive Implementierung, browserbasierte Verifikation, Barrierefreiheitsprüfungen und iteratives Design-Review erfordern... Nicht verwenden für reine Backend-Arbeit, winzige Textänderungen oder isolierte Utility-Funktionen.

2. Absichts-Compiler — Vage Anfragen in Verträge verwandeln

Wenn ein Benutzer nach einer „stilvollen Buchungs-App" fragt, beginnt ein guter Skill nicht sofort mit dem Programmieren. Er wandelt es zuerst in ein Briefing um: Zielbenutzer, Kernabläufe, Rolle der KI, Erfolgsbedingungen, ausgeschlossene Bereiche und absolute Bedingungen. Dieses Zwischenergebnis verhindert, dass die Interpretation des Modells abweicht.

3. Kontext-Lader — Nur notwendiges Wissen lesen

Stopfe nicht alle Informationen in den Skill-Hauptteil. Die Standardspezifikation empfiehlt, SKILL.md unter 500 Zeilen zu halten und Details in references/ zu trennen. Verwende bedingtes Laden: „Lies references/security.md nur, wenn du Authentifizierungs- oder Berechtigungsverarbeitung änderst."

4. Regel-Compiler — Anfragen in Prüfungen verwandeln

Statt nur zu sagen „Dummy-Implementierungen sind verboten", definiert ein starker Skill eine HARTE GRENZE. Er listet spezifische Fehlerbedingungen auf (z. B. Buttons, die den Zustand nicht ändern, hartcodierte API-Werte) und definiert Verifikationsschritte wie die Suche nach „TODO" oder das Testen in einem echten Browser.

5. Maker — Die Rolle, die erstellt

Zerlege große Apps in sinnvolle Einheiten (z. B. Registrierung, Anmeldung, Buchung). Definiere Fertigstellungsbedingungen für jede Einheit. Lasse das Modell nicht allein aufgrund der Quellcode-Inspektion bestehen, wenn das Artefakt ausgeführt werden kann.

6. Checker — Bewertung aus einer anderen Perspektive

Ein Modell, das gerade etwas erstellt hat, ist voreingenommen. Der Checker sollte idealerweise in einem sauberen Kontext laufen und Belege für seine Bewertungen liefern (z. B. „Neuladen hat ein leeres Array zurückgegeben"). Verwende Skripte für mechanische Prüfungen und KI für subjektive.

7. Reparaturschleife — Nur die fehlgeschlagenen Teile korrigieren

Wenn die „Originalität" einer Website niedrig bewertet wird, implementiere nicht die gesamte Seite neu. Identifiziere die Ursache (z. B. generische Hero-Komposition) und korrigiere nur diese. Wenn dasselbe Problem zweimal auftritt, ändere die zugrundeliegende Strategie.

8. Dauerhafter Speicher — Zustand außerhalb des Gesprächs hinterlassen

Verlasse dich bei langen Aufgaben nicht auf das Gedächtnis des Modells. Verwende Dateien wie state.json, decisions.md oder scorecard.json, um die aktuelle Phase, die besten Kontrollpunkte und fehlgeschlagene Kriterien zu verfolgen.

Kapitel 5: Wähle die Schleifenstärke in drei Stufen

• Stufe 1 (Ausführen + Selbstprüfung): Kleine Korrekturen, kurzer Text, einfache Konvertierung.
• Stufe 2 (Maker + Checker + 1-3 Korrekturen): Professionelle Artikel, Webseiten, Implementierung einzelner Funktionen.
• Stufe 3 (Planer + Maker + Evaluator + Echte Umgebung): Hochwertige Apps, Spiele, Video, komplexe MCP-Integration.

Komplexität ist nicht immer besser. Stufe 2 ist für Anfänger als Anfangswert ausreichend.

Kapitel 6: Allgemeine SKILL.md-Vorlage

(Der Artikel stellt eine detaillierte Markdown-Vorlage für SKILL.md bereit, die Abschnitte für Mission, Workflow, Harte Grenzen und Qualitätsrubrik enthält und für die Kompatibilität mit Codex und Claude Code ausgelegt ist.)

Kapitel 7: Prompt zum Erstellen eines Skills aus einem erfolgreichen Gespräch

Anstatt von Grund auf neu zu denken, analysiere einen erfolgreichen Job, den du mit Claude/Codex gemacht hast. Verwende einen Prompt, um zu extrahieren: zusätzliche Informationen, die für den Erfolg benötigt wurden, von dir vorgenommene Korrekturen, projektspezifische Fallstricke, wiederverwendbare Schritte und automatisierte Verifikationen.

Kapitel 8: Zusätzliche Anweisungen für spezifische Anwendungsfälle

(Der Artikel stellt spezifische zusätzliche Prompt-Ausschnitte bereit für: Menschliches Schreiben auf Japanisch, Vibe Coding für Nicht-Ingenieure, Premium-Webdesign, App-Entwicklung, Spieleentwicklung, HyperFrames-Videobearbeitung und Video-Generierungs-MCP.)

Kapitel 9-11: Verbessern, Auslöser korrigieren und Skripte erstellen

• Verbessern: Klassifiziere Fehler und identifiziere Grundursachen statt Symptome. Überfitte nicht auf einen einzelnen Fehler.
• Auslöser korrigieren: Wenn ein Skill nicht aufgerufen wird, verbessere die Beschreibung mit 10 Auslösebeispielen und 10 Beinahe-Treffer-Beispielen.
• Verifikationsskripte: Extrahiere Regeln, die mechanisch überprüft werden können, und verwandle sie in Skripte mit klaren Fehlermeldungen und Exit-Codes.

Kapitel 12: Was Anfänger in den ersten 30 Minuten tun sollten

1. Wähle nur eine Aufgabe (z. B. „Erstelle einen Notizen-Artikel aus meinen Sprachnotizen").
2. Füge den vollständigen Prompt ein.
3. Überprüfe den erstellten Ordner.
4. Rufe ihn manuell auf.
5. Probiere es mit drei Anfragen (Normal, Unklar, Grenzwertig).
6. Korrigiere nur einen Fehler.

Kapitel 13: Häufige Fehler

• Nur abstrakte Wörter verwenden (z. B. „schön").
• Nur Verbote erhöhen, ohne Alternativen zu bieten.
• Alles in SKILL.md packen.
• Nur gute Beispiele liefern.
• Fertigstellung nur auf Basis des Quellcodes behaupten.
• Endlose Schleifen ohne Stoppbedingungen.

Fazit: Das Erste, was man bei der Skill-Erstellung anweisen sollte

Ein starker Skill sagt dem Modell nicht nur, es solle „härter arbeiten". Er schafft eine Umgebung, in der die KI nicht schlampig beginnen, nicht ohne Verifikation enden und keine Fehler verstecken kann.

Ein Skill ist kein cleverer Prompt. Es ist ein kleines Geschäftssystem für KI, um qualitativ hochwertige Arbeit zu reproduzieren.