Скилловик
Главная/Каталог/Техническое исследование

Проверенный AI-навык

Техническое исследование

Ищет сведения в первичных интернет-источниках, сравнивает варианты и сохраняет Markdown-отчёт со ссылками и оговорками в репозиторий.

НавыкresearchЛицензияMITДата аудита2026-08-11

Практическое применение

Когда использовать

  • При выборе технологии.
  • Для проверки спорного технического решения.
  • Перед архитектурным решением.

Перед запуском

Что потребуется

  • AI-агент: Claude Code или Codex.
  • Список надежных источников и критерии, по которым нужно проверять найденную информацию.
  • Цель, ограничения, сроки и человек, который будет принимать итоговый план.
  • Сначала запускайте навык в тестовом контуре и без чувствительных данных.

Подключение навыка

Как начать безопасно

  1. Откройте зафиксированный исходник и убедитесь, что версия совпадает с указанной в карточке.
  2. Изучите SKILL.md, необходимые зависимости, команды и запрашиваемые разрешения.
  3. Подключите навык сначала в тестовом проекте без рабочих секретов и production-доступов.
  4. Проверьте результат на безопасном сценарии и только после этого переносите настройку в рабочую среду.

Совместимость

Где можно использовать

Claude CodeCodex

Совместимость указана по структуре и назначению навыка. Перед рабочим запуском проверьте поддержку формата в вашей версии агента.

Для кого этот навык

Кому подходит

АрхитекторыРазработчикиАналитики

Важно учитывать

Ограничения и контроль

  • Навыку нужен доступ к интернету и право создать один файл отчёта; актуальность выводов зависит от даты и качества источников.

Зачем он нужен бизнесу

Сценарии применения

Проводить исследованияСоздавать SEO-контентИскать и квалифицировать лиды

Продолжить подбор

Связанные проверенные навыки

Разобраться в теме

Связанные статьи

Практический материал

MCP-сервер: как проверить перед подключением за 10 шагов

Пошаговая проверка MCP-сервера: источник, доступы, инструменты, данные, отдельный токен и изолированный тест с журналом вызовов.

Читать статью
Практический материал

Как провести ревизию Agent Skills и удалить лишнее

Сначала соберите фактический список навыков и их путей, затем проверьте использование, дубли и пересечения, а удаление проведите как обратимое изменение с контрольными сценариями.

Читать статью
Практический материал

Устаревают ли Agent Skills после обновления модели

Смена модели не делает skill автоматически бесполезным, но меняет исходную точку сравнения. Решение принимают по парным прогонам на тех же задачах и в той же среде.

Читать статью
Практический материал

Indirect prompt injection в MCP: как защитить цепочку инструментов

Разрешение первого tool call не означает доверия к его ответу. Возвращённый текст нужно считать внешними данными и заново проверять следующий шаг, параметры и область доступа.

Читать статью
Практический материал

Почему Agent Skill не срабатывает: пошаговая диагностика

Разделите проблему на три состояния — навык не виден, виден, но не выбирается, или выбирается, но не выполняется — и проверяйте каждое своим тестом.

Читать статью
Практический материал

Scripts в Agent Skill: когда нужен код и как его проверить

Добавляйте script не ради сложности, а когда повторяемой операции нужен однозначный результат, стабильный интерфейс и автоматическая проверка.

Читать статью
Практический материал

Личный, проектный или plugin Agent Skill: что выбрать

Кладите навык туда, где живёт его контекст: личный повторяемый процесс — в пользовательскую область, правила одного репозитория — в проект, распространяемый комплект — в plugin.

Читать статью
Практический материал

Секреты и разрешения в Agent Skills: как ограничить доступ

Skill не хранит полномочия сам по себе, но его инструкции и scripts используют права среды. Поэтому проверять нужно весь путь секрета — от хранилища до процесса, сети и журнала.

Читать статью
Практический материал

Как опубликовать Agent Skill: GitHub, plugin и каталог

Публикация — это не загрузка одной папки, а выпуск проверяемой версии с источником, документацией, лицензией, тестами, установкой и понятным каналом обновлений.

Читать статью
Практический материал

Compatibility в Agent Skill: как описать клиенты, runtime и ограничения

Поле compatibility — короткий фильтр требований, а не сертификат «работает везде». Подробная проверенная матрица, ограничения и сценарий деградации должны оставаться рядом с версией skill.

Читать статью
Практический материал

Output contract в SKILL.md: как убрать лишние комментарии AI-агента

Output contract фиксирует состав результата, предел подробности и условия готовности. Он помогает получать короткий рабочий артефакт вместо длинного пересказа хода работы.

Читать статью
Практический материал

Как создать onboarding skill для нового сотрудника

Onboarding skill ведёт сотрудника по проверенному маршруту, показывает нужные материалы и фиксирует прогресс. Доступы, исключения и сложные вопросы остаются под контролем ответственных людей.

Читать статью
Практический материал

Как превратить удачный AI-эксперимент в общий skill компании

Общий skill стоит выпускать после повторяемого результата, а не после яркой демонстрации. До масштаба нужно сохранить входы, исключения, доказательства, владельца и границы доступа.

Читать статью
Практический материал

Как создать Agent Skill для исследования: источники, evidence и проверка выводов

Research skill превращает поиск информации в повторяемый процесс: задаёт вопрос, критерии источников, таблицу доказательств, правила цитирования и проверку выводов человеком.

Читать статью
Практический материал

Agent Skills и MCP: как собрать один управляемый процесс

Практичная связка разделяет ответственность: skill хранит маршрут и критерии результата, MCP даёт доступ к данным и операциям, а клиент управляет разрешениями и подтверждениями.

Читать статью
Практический материал

MCP-сервер: что это, как работает и зачем нужен AI-агенту

MCP-сервер даёт AI-приложению стандартизированный способ получать данные и вызывать внешние инструменты. Но подключение расширяет не только возможности, а ещё доступ и область риска.

Читать статью
Практический материал

Как подключить MCP-сервер к Claude Code и Codex

Подключение MCP заканчивается не после добавления команды или URL, а после проверки обнаруженных функций, разрешений, тестового вызова и способа отключения.

Читать статью
Практический материал

ИИ-агенты для бизнеса: как выбрать процесс и запустить пилот

Внедрение ИИ-агента в бизнес начинается с одного процесса, измеримого результата и безопасных границ пилота, а не с выбора модели.

Читать статью
Практический материал

ИИ-агент или чат-бот: что выбрать для бизнеса

Чат-бот прежде всего ведёт диалог, а ИИ-агент может планировать шаги и пользоваться инструментами. Выбор зависит не от модного названия, а от процесса и допустимого действия.

Читать статью
Практический материал

Как создать ИИ-агента с нуля: от задачи до прототипа

Первый ИИ-агент — это не универсальный цифровой сотрудник, а один проверяемый маршрут с понятным входом, инструментом, результатом и точкой контроля.

Читать статью
Практический материал

Сколько стоит ИИ-агент для бизнеса и как рассчитать бюджет

Стоимость ИИ-агента складывается не только из токенов модели. Основную разницу создают процесс, интеграции, контроль качества, требования к данным и сопровождение после запуска.

Читать статью
Практический материал

Как составить техническое задание на ИИ-агента

Хорошее ТЗ описывает не образ цифрового сотрудника, а один процесс: вход, решение, доступные действия, проверяемый результат и условия остановки.

Читать статью
Практический материал

RAG или ИИ-агент: что выбрать для работы со знаниями

RAG подбирает контекст для ответа по заданному маршруту. Агент может решать, когда и где искать, повторять поиск и сочетать его с действиями — вместе с дополнительными рисками.

Читать статью
Практический материал

Как оценить качество ИИ-агента до и после запуска

Качество агента нельзя свести к приятному ответу. Нужно отдельно проверить достижение задачи, маршрут действий, вызовы инструментов, ограничения и стоимость принятого результата.

Читать статью
Практический материал

Что такое контекстное окно языковой модели

Контекстное окно - это рабочий объём информации, доступный модели при подготовке текущего ответа. История, инструкции и содержимое файлов делят ограниченный ввод, а правила модели и API определяют запас под ответ.

Читать статью
Практический материал

ИИ-агент для поддержки клиентов: как запустить пилот

Надёжный первый сценарий — не закрывать все обращения автоматически, а разобрать поток, найти основание для ответа и передать оператору готовый черновик с контекстом.

Читать статью
Практический материал

ИИ-агент для работы с документами: что ему поручить

Хороший первый сценарий превращает один известный тип документа в проверяемый результат: карточку данных, сводку, список расхождений или черновик по утверждённому шаблону.

Читать статью
Практический материал

Что такое мультиагентная система и когда она нужна

Мультиагентная система объединяет несколько специализированных агентов, которые обмениваются результатами по заданным правилам и вместе решают одну составную задачу.

Читать статью

Нужна помощь с внедрением?

Подберем безопасный сценарий под вашу задачу

Обсудить задачу