בדיקה והפצה של סקילס

גישות בדיקה

סקילס ניתנים לבדיקה ברמות שונות של קפדנות:

• בדיקה ידנית ב-Claude.ai - הריצו שאילתות ישירות וצפו בהתנהגות. איטרציה מהירה, ללא הגדרה.
• בדיקה סקריפטית ב-Claude Code - אוטמציה של מקרי בדיקה לאימות חוזר.
• בדיקה תכנותית דרך Skills API - בנו סוויטות הערכה שרצות באופן שיטתי.

טיפ: שפרו משימה בודדת לפני הרחבה. יוצרי סקילס אפקטיביים משפרים משימה מאתגרת בודדת עד שהיא מצליחה, ואז מחלצים את הגישה המנצחת לסקיל.

בדיקות מומלצות

1. בדיקות הפעלה (Triggering)

מטרה: ודאו שהסקיל נטען בזמנים הנכונים.

Should trigger:
- "Help me set up a new ProjectHub workspace"
- "I need to create a project in ProjectHub"
- "Initialize a ProjectHub project for Q4 planning"

Should NOT trigger:
- "What's the weather in San Francisco?"
- "Help me write Python code"
- "Create a spreadsheet"

2. בדיקות פונקציונליות

מטרה: ודאו שהסקיל מייצר פלט נכון.

Test: Create project with 5 tasks
Given: Project name "Q4 Planning", 5 task descriptions
When: Skill executes workflow
Then:
  - Project created in ProjectHub
  - 5 tasks created with correct properties
  - All tasks linked to project
  - No API errors

3. השוואת ביצועים

מטרה: הוכיחו שהסקיל משפר תוצאות מול baseline.

Without skill:
- User provides instructions each time
- 15 back-and-forth messages
- 3 failed API calls requiring retry
- 12,000 tokens consumed

With skill:
- Automatic workflow execution
- 2 clarifying questions only
- 0 failed API calls
- 6,000 tokens consumed

שימוש ב-skill-creator

ה-skill-creator - זמין ב-Claude.ai ו-Claude Code - עוזר לבנות ולשפר סקילס:

• יצירה: מייצר סקילס מתיאורים בשפה טבעית עם SKILL.md מפורמט נכון
• ביקורת: מזהה בעיות נפוצות, מציע מקרי בדיקה
• שיפור: אחרי שימוש ומציאת edge cases, הביאו דוגמאות בחזרה לשיפור

שיפור איטרטיבי

סקילס הם מסמכים חיים. תכננו לשפר בהתבסס על:

סימנים של under-triggering

• הסקיל לא נטען כשצריך
• משתמשים מפעילים ידנית
• שאלות תמיכה על מתי להשתמש

פתרון: הוסיפו פרטים ו-keywords לתיאור

סימנים של over-triggering

• הסקיל נטען לשאילתות לא רלוונטיות
• משתמשים מכבים אותו
• בלבול לגבי המטרה

פתרון: הוסיפו negative triggers, היו יותר ספציפיים

בעיות ביצוע

• תוצאות לא עקביות
• כשלונות API
• תיקוני משתמש נדרשים

פתרון: שפרו הוראות, הוסיפו טיפול בשגיאות

הפצה

מודל ההפצה הנוכחי

למשתמשים בודדים:

1. הורידו את תיקיית הסקיל
2. דחסו לקובץ ZIP (אם צריך)
3. העלו ל-Claude.ai דרך Settings > Capabilities > Skills
4. או מקמו בתיקיית הסקילס של Claude Code

ברמת ארגון:

• מנהלים יכולים לפרוס סקילס לכל הארגון
• עדכונים אוטומטיים
• ניהול מרכזי

שימוש דרך API

לתרחישים תכנותיים - כמו בניית אפליקציות, סוכנים או תהליכי עבודה אוטומטיים:

• /v1/skills endpoint לניהול סקילס
• הוספת סקילס לבקשות Messages API דרך container.skills
• ניהול גרסאות דרך Claude Console
• עובד עם Claude Agent SDK

גישה מומלצת

1. אחסנו ב-GitHub - ריפו ציבורי, README ברור, דוגמאות שימוש
2. תעדו בריפו ה-MCP - קישור לסקילס, הסבר הערך המשולב
3. צרו מדריך התקנה מפורט

פתרון בעיות

סקיל לא עולה

שגיאה: "Could not find SKILL.md"

• שנו שם ל-SKILL.md (רגיש לאותיות)

שגיאה: "Invalid frontmatter"

• ודאו --- delimiters
• בדקו ציטוטים סגורים

שגיאה: "Invalid skill name"

• השתמשו ב-kebab-case בלבד

סקיל לא מופעל

סימפטום: הסקיל אף פעם לא נטען אוטומטית.

רשימת בדיקה:

• האם התיאור גנרי מדי?
• האם כולל trigger phrases?
• האם מזכיר סוגי קבצים רלוונטיים?

דיבאג: שאלו את Claude: "When would you use the [skill name] skill?" - Claude יצטט את התיאור.

סקיל מופעל יותר מדי

פתרונות:

1. הוסיפו negative triggers בתיאור
2. היו יותר ספציפיים
3. הבהירו את ה-scope

הוראות לא נשמרות

סיבות נפוצות:

1. הוראות ארוכות מדי - קצרו, השתמשו ברשימות
2. הוראות קבורות - שימו הוראות קריטיות בראש
3. שפה מעורפלת - היו ספציפיים ומפורשים

טכניקה מתקדמת: לאימותים קריטיים, שקלו לצרף סקריפט שמבצע בדיקות תכנותית. קוד הוא דטרמיניסטי; פרשנות שפה לא.

בעיות הקשר גדול

סיבות: תוכן סקיל גדול מדי, יותר מדי סקילס פעילים

פתרונות:

1. שמרו SKILL.md מתחת ל-5,000 מילים
2. העבירו תיעוד מפורט ל-references/
3. הפעילו סקילס באופן סלקטיבי (הימנעו מיותר מ-20-50 פעילים)

משאבים

• Skills Documentation - תיעוד רשמי
• GitHub: anthropics/skills - דוגמאות
• Claude Developers Discord - קהילה