Cloud Skills Portal:Qu'est-ce que les Agent Skills ?

Pourquoi utiliser des skills ?

Bien que performants, les agents ne possèdent pas intrinsèquement les connaissances procédurales ni le contexte organisationnel nécessaires pour accomplir fiablement des tâches concrètes. Les skills encapsulent l'expertise métier dans des fichiers réutilisables, étendant ainsi les capacités de l'agent sans alourdir chaque session. Principaux avantages :

• Chargement à la demande : L'agent charge un skill uniquement si la tâche correspond à sa description, préservant ainsi la fenêtre de contexte.

• Réutilisabilité : Rédigez un skill une seule fois et exploitez-le dans différentes sessions, pour diverses tâches et par plusieurs membres de l'équipe.

• Gestion de versions : Les skills résident dans votre dépôt de code. Suivez leurs modifications avec Git, examinez-les via des pull requests et collaborez comme pour n'importe quel code.

• Composabilité : Selon la tâche, l'agent sélectionne et combine dynamiquement plusieurs skills.

Structure d'un skill

Chaque skill s'organise sous la forme d'un répertoire indépendant conforme à la spécification Agent Skills :

my-skill/
├── SKILL.md          # Required: metadata + execution instructions
├── scripts/          # Optional: executable code (Python, Bash, etc.)
├── references/       # Optional: detailed documentation, decision tables
└── assets/           # Optional: templates, schemas, data files

Le fichier SKILL.md est le seul obligatoire. Il se compose de deux parties : les métadonnées et le corps.

• Métadonnées : Elles requièrent au minimum name (identifiant unique) et description (scénarios applicables et conditions de déclenchement). L'agent décide de charger ou non le skill sur la base de cette description.

• Corps : Procédure opérationnelle détaillée étape par étape. Il peut comporter des branchements conditionnels, des points de contrôle et les résultats attendus, tout en définissant des critères de succès clairs.

Fonctionnement des skills

Pour limiter l'occupation du contexte, les skills reposent sur un mécanisme de divulgation progressive. L'agent les traite en trois phases :

1. Découverte : Au démarrage, l'agent lit uniquement les champs name et description du frontmatter de chaque skill (environ 100 tokens par skill) afin d'en évaluer la pertinence pour la tâche en cours.

2. Activation : Dès qu'une tâche correspond à la description d'un skill, l'agent intègre l'intégralité du corps de SKILL.md dans son contexte (il est recommandé de rester sous les 5 000 tokens).

3. Exécution : L'agent suit les instructions du corps et charge les fichiers des répertoires scripts/, references/ ou assets/ uniquement en cas de besoin.

Exemple : Interroger des instances ECS

Cet exemple montre comment créer un skill permettant d'interroger l'état de fonctionnement d'instances ECS.

ecs-query/
├── SKILL.md                              # Metadata and execution instructions
├── references/
│   └── instance-status-codes.md          # ECS instance status code reference
├── scripts/
│   ├── query-instances.py                # Calls DescribeInstances to list instances
│   └── export-csv.py                     # Exports results as CSV
└── assets/
    └── output-template.md                # Output format template

---
name: ecs-query
description: Query the running status of ECS instances. Use when the user wants to check, list, or view ECS instance status across regions.
---

# Query ECS instances

## Steps
1. Confirm the query scope: region and filter conditions (instance status, tags, etc.). Default to all regions if none specified.
2. Run `scripts/query-instances.py` with the specified region and filters to retrieve the instance list. Refer to `references/instance-status-codes.md` to interpret status codes.
3. Format the output using the template in `assets/output-template.md`:
   - Query summary (region, total instance count)
   - Instance table (name, ID, status, instance type, IP address)
4. If the user wants to export results, run `scripts/export-csv.py` to generate a CSV file.

Check which ECS instances are running in the China (Hangzhou) region.

ECS Instance Query Results

Query summary:
- Region: China (Hangzhou)
- Running instances: 3

Instance list:
| Instance name | Instance ID          | Status  | Instance type   | IP address     |
|---------------|----------------------|---------|-----------------|----------------|
| web-server-01 | i-bp1a2b3c4d5e6f7g8h | Running | ecs.g7.xlarge   | 172.16.0.10    |
| api-gateway   | i-bp2c3d4e5f6g7h8i9j | Running | ecs.c7.large    | 172.16.0.20    |
| db-backup     | i-bp3d4e5f6g7h8i9j0k | Running | ecs.r7.2xlarge  | 172.16.0.30    |

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