gskill: файл SKILL.md, который превращает ИИ-агента из троечника в отличника

От 24% к 93%: как один файл переписывает правила игры

В феврале 2026 года GitHub взорвался простым инструментом под названием gskill. Цифры звучат как шутка: ИИ-агенты, которые раньше справлялись с задачами в 24% случаев, после добавления правильного SKILL.md файла начали показывать 93% успеха. Разница между "почти никогда" и "почти всегда".

gskill - это не очередная библиотека для оркестрации агентов. Это конвейер, который анализирует ваш код и генерирует тот самый файл SKILL.md, о котором мы писали в статье про файловую систему вместо оркестрации. Только теперь вам не нужно писать его вручную.

Что такое gskill на самом деле?

Открываем репозиторий и видим минималистичную структуру: несколько Python скриптов, конфигурационный файл и README, который умещается на экране телефона. Никакого Docker, Kubernetes или сложных зависимостей. Просто:

git clone https://github.com/yourusername/gskill.git
cd gskill
pip install -r requirements.txt
python gskill.py --project /path/to/your/code

Инструмент делает одну вещь, но делает ее идеально: сканирует ваш проект, понимает его структуру, анализирует зависимости и генерирует SKILL.md файл, который превращает любого ИИ-агента в эксперта по вашему коду.

1 Как работает магия

gskill использует комбинацию статического анализа кода и LLM. Сначала он проходит по всем файлам проекта, строит карту зависимостей, находит entry points (точки входа). Потом передает эту информацию в Claude 3.7 Sonnet (самая новая модель на февраль 2026) с инструкцией: "Создай SKILL.md файл, который позволит агенту эффективно работать с этим проектом".

Ключевой момент: gskill не просто копирует структуру проекта. Он понимает контекст. Если видит Django проект - добавляет инструкции по миграциям и админке. Если React - объясняет, как запускать dev server и собирать production build. Если FastAPI - описывает работу с эндпоинтами и автодокументацией.

2 Что попадает в итоговый SKILL.md

Сгенерированный файл содержит не просто список команд. Это полноценное руководство для агента:

• Архитектура проекта - как файлы связаны между собой
• Запуск и разработка - конкретные команды для вашего стека
• Тестирование - как запускать тесты и что они проверяют
• Работа с данными - миграции, фикстуры, seed данные
• Распространенные задачи - то, что разработчики делают каждый день
• Типичные ошибки и решения - based на анализе кодовой базы

Сравнение с альтернативами: почему ручное написание проигрывает

Раньше создание SKILL.md файла было искусством. Нужно было понимать и проект, и то, как думают ИИ-агенты. Большинство разработчиков писали что-то вроде:

# Мой проект

Запуск: npm start
Тесты: npm test

Проблема в том, что агент не понимает контекста. Он видит "npm start", но не знает, что перед этим нужно установить зависимости, настроить переменные окружения, запустить базу данных. Или что "npm test" на самом деле запускает Jest с определенными флагами.

Другие инструменты вроде Skill Seekers или OpenAPI-to-Skills решают другие задачи. Они превращают документацию в навыки, но не оптимизируют работу с конкретным проектом. gskill же смотрит именно на ваш код.

Реальные примеры: до и после gskill

Пример 1: Django проект

До gskill: Агент пытается запустить "python manage.py runserver", но забывает про миграции. Потом создает миграции, но не применяет их. Потом применяет, но не создает суперпользователя. Каждая задача превращается в цепочку ошибок.

После gskill: SKILL.md содержит последовательность:

1. Установи зависимости: pip install -r requirements.txt
2. Примени миграции: python manage.py migrate
3. Создай суперпользователя: python manage.py createsuperuser
4. Собери статику: python manage.py collectstatic --noinput
5. Запусти сервер: python manage.py runserver

Агент выполняет все шаги по порядку. Успешность: с 31% до 89%.

Пример 2: React + Node.js микросервис

До gskill: Агент запускает фронтенд, но бэкенд не работает. Или наоборот. Или оба работают, но не могут соединиться. Типичный сценарий - потратить 20 минут на дебаг CORS ошибок.

После gskill: Файл объясняет архитектуру:

Проект состоит из двух частей:
- Фронтенд: /client, запуск: npm start (порт 3000)
- Бэкенд: /server, запуск: npm run dev (порт 5000)

Перед запуском убедись, что:
1. В .env файле бэкенда указан FRONTEND_URL=http://localhost:3000
2. CORS настроен на этот адрес
3. База данных запущена: docker-compose up db

Агент теперь понимает связи между компонентами. Успешность: с 27% до 91%.

Интеграция с существующими workflow

gskill не требует переделывать ваш проект. Он добавляется как шаг в CI/CD или выполняется локально перед работой с агентом. Самый простой вариант - добавить в package.json:

{
  "scripts": {
    "skill": "python ~/tools/gskill/gskill.py --project .",
    "postinstall": "npm run skill"
  }
}

Теперь при каждой установке зависимостей генерируется актуальный SKILL.md файл. Если вы добавили новую зависимость или изменили структуру проекта - файл обновится автоматически.

Для командной разработки можно добавить gskill в pre-commit хуки или сделать частью процесса онбординга новых разработчиков. Новый член команды клонирует репозиторий, запускает gskill и получает агента, который уже понимает проект.

Кому действительно нужен gskill?

Инструмент создан для конкретных сценариев:

• Разработчики, использующие Claude Code или Cursor - те, кто ежедневно работает с ИИ-помощниками в IDE. Для них разница между 24% и 93% - это часы сохраненного времени каждую неделю.
• Команды с большими legacy проектами - где документация устарела или ее никогда не было. gskill анализирует сам код и восстанавливает контекст.
• Open-source проекты - чтобы контрибьюторы могли сразу начать работать с агентом, не тратя дни на изучение кодовой базы.
• Стартапы с быстрым циклом разработки - где нет времени писать документацию, но нужно, чтобы агенты эффективно помогали.

Если вы иногда используете ChatGPT для генерации кода, но не интегрируете ИИ в ежедневную работу - gskill вам не нужен. Но если вы как в статье про Skills в Cursor и Claude Code уже настроили workflow вокруг агентов - это обязательный инструмент.

Ограничения и подводные камни

gskill не идеален. Он плохо работает с:

• Очень большими проектами (миллионы строк кода) - анализ занимает много времени
• Проектами на редких или собственных языках - поддерживает основные стеки
• Проектами без четкой структуры - если все в одном файле или случайных папках
• Проектами с динамической загрузкой кода - которые определяют структуру во время выполнения

Также gskill зависит от качества исходного кода. Если у вас спагетти-код без модульности, даже идеальный SKILL.md не поможет агенту в нем разобраться.

Будущее: SKILL.md как стандарт

В феврале 2026 года gskill выглядит как нишевый инструмент. Но тренд очевиден: ИИ-агенты становятся частью разработки, и им нужны специальные интерфейсы. Файл SKILL.md - это такой же стандарт, как package.json для npm или pyproject.toml для Python.

Скорее всего, через год такие файлы будут генерироваться автоматически при создании проекта. create-react-app будет добавлять SKILL.md. Django startproject тоже. GitHub начнет анализировать их для своих Copilot рекомендаций.

Пока же - это конкурентное преимущество для команд, которые хотят работать быстрее. Разница в 69 процентных пунктов успешности - это не просто цифра. Это вопрос выживания в мире, где скорость разработки определяет успех продукта.

Клонируйте репозиторий. Запустите на своем проекте. Посмотрите, как изменится работа с Claude Code. И приготовьтесь к тому, что ваш агент перестанет тупить и начнет, наконец, помогать.