Проектная лаборатория

Собственный Claude Code

0 / 13этапов пройдено

Этап 07 · Навыки

Объявление навыков для модели

Русский перевод заданий CodeCrafters. Примеры подготовлены для Go. Выбор языка меняет команды и результаты, но не текст задания.

На этом этапе вы добавите поиск навыков на диске и объявление их доступности для LLM.

Навыки

Навык — это папка с инструкциями, которые можно загружать в контекст модели по мере необходимости. Claude Code поставляется с навыками для проверки pull request, написания сообщений коммитов и других задач, а также позволяет добавлять собственные.

Навыки находятся в каталоге проекта .claude/skills/. Каждый навык — папка с файлом SKILL.md:

.claude/
└── skills/
    ├── apple/
    │   └── SKILL.md
    └── grape/
        └── SKILL.md

Файл SKILL.md состоит из двух частей: frontmatter (метаданные между маркерами ---) и основного текста (всё после них):

---
name: apple
description: Deploys the apple service to production.
---
 
Run the deploy script and report the version that was deployed.

Метаданные объясняют программе назначение навыка.

Поэтапная загрузка

Самый очевидный способ сообщить модели о навыке — вставить весь SKILL.md в запрос. Но такой подход не масштабируется: десять навыков по двести строк заполнят окно контекста ещё до первого вопроса пользователя.

Навыки решают эту проблему поэтапной загрузкой. Сначала Claude загружает только метаданные, а основной текст и остальные зависимости — при вызове навыка. В стандарте Agent Skills определены три уровня:

Уровень Что загружается Примерный объём Когда
1 Название, описание и другие поля ~100 токенов на навык Всегда
2 Основной текст SKILL.md Менее 5 000 токенов При использовании навыка
3 Скрипты и справочные файлы навыка Не ограничен Когда на них ссылается основной текст

На этом этапе реализуйте только первый уровень.

Объявление навыков

Разберём, как объявить навык:

  1. Просмотрите .claude/skills/, переберите папки навыков, разберите метаданные каждого SKILL.md, извлеките name и description и добавьте их в системный запрос. Не включайте основной текст навыков.

Например, для двух навыков apple и grape системный запрос будет выглядеть так:

You have access to the following skills:
 
- apple: Deploys the apple service to production.
- grape: Runs the grape test suite and reports failures.
  1. Начальная история разговора уже есть — массив messages с запросом пользователя. Добавьте запрос system в начало массива messages.
 messages = [
+  { "role": "system", "content": "You have access to the following skills:\n\n- apple: ..." },
   { "role": "user", "content": prompt }
 ]

Проверки

Тестирующая система создаст случайное количество папок навыков, опишет задачу из описания одного из них и спросит, какой навык подходит:

$ ./your_program.sh -p "Which skill would help me deploy the apple service? Respond with only the skill name."
apple

Примечания

  • На этом этапе рекомендуем реализовать полноценный YAML-парсер: он пригодится дальше.
  • Стандарт Agent Skills требует, чтобы поле name в метаданных совпадало с именем папки. Можно читать любое из них; на следующих этапах навыки вызываются по имени папки.

Для проверки этого проекта нужен ключ OpenRouter в переменной CODECRAFTERS_SECRET_OPENROUTER_API_KEY. Запросы к модели могут быть платными. Ключ задаётся только в вашем терминале и не отправляется в GraphLMS.

Проверка в вашей IDE

Нужны Node.js, Git, Go 1.24+ для тестеров и инструменты выбранного языка. Тестеры загружаются и запускаются локально; отдельным проектам нужны дополнительные системные зависимости.

Настройка проекта и IDE

1. Создайте проект один раз

node '/opt/graphlms/tools/project-lab/cli.mjs' init claude-code ./my-claude-code --language go

2. Откройте папку в IDE

cd ./my-claude-code

Реализуйте требования этапа в созданном проекте.

Запустите из папки проекта

node '/opt/graphlms/tools/project-lab/cli.mjs' submit --stage vh1 --allow-paid-api

Запускайте submit из папки проекта. Это локальные проверки, а не сертификаты или результаты аккаунта CodeCrafters.

Результат проверки

go / ЛОКАЛЬНО

Подключение к локальной проверке…

Здесь появится результат

Запустите submit в терминале. Страница обновляет результаты каждые 8 секунд.

GraphLMS — инженерная лаборатория роста