Agent Skills für Context Engineering – Repository‑Übersicht

Key Takeaway

Der Repository — Agent‑Skills‑for‑Context‑Engineering — stellt ein umfassendes, plattform‑agnostisches Skill‑Set bereit, das die Prinzipien der Kontext‑Engineering in AI‑Agents systematisch vermittelt und in Produktions‑Umgebungen anwendbar macht.

Summary

Zielgruppe: Entwickler, die Production‑Grade Agent‑Systeme bauen, optimieren oder debuggen wollen.

Kontext‑Engineering

• Steuerung des begrenzten Context‑Windows eines Sprachmodells (Token‑Kapazität vs. Attention‑Mechanik).
• Umgang mit Phänomenen wie „lost‑in‑the‑middle“, Aufmerksamkeitssparsamen, Poisioning, Ablenkung.
• Ziel ist die Auswahl minimaler, hochsignaler Token zur Maximierung der gewünschten Ergebnisse.

Skill‑Kategorien

• Foundational Skills: Basis‑Kenntnisse, Fehlermuster, Kompressionsstrategien.
• Architectural Skills: Multi‑Agent‑Patterns, Memory‑Systems, Tool‑Design.
• Operational Skills: Context‑Optimization, Evaluation‑Frameworks.

Design‑Philosophie

Progressive Disclosure: Skills enthalten nur Namen/​Beschreibung beim Start; volle Inhalte werden nur bei Aktivierung geladen.

Platform‑Agnostisch: Prinzipien gelten für Claude Code, Cursor oder beliebige Agent‑Frameworks.

Konzeption + Praxis: Pseudocode‑Beispiele in Python, keine spezifischen Abhängigkeiten.

Verwendung

Claude Code: Installieren über Repository‑Referenz oder Kopieren von Skill‑Ordnern.

Cursor: Einfügen der Skill‑Inhalte in .cursorrules oder projektspezifische Regeln.

Custom: Prinzipien extrahieren und in eigenem Framework implementieren.

Beispiele

Ordner examples enthält komplette System‑Designs, PRDs, Skill‑Mapping und Implementierungsanleitungen, z. B. x-to-book-system.

Skill‑Struktur

Jeder Skill hat einen Ordner skill-name/ mit SKILL.md, optional scripts/ und references/.

Template‑Ordner zeigt die kanonische Struktur.

Beiträge

Open‑Model: Standard‑Template, klare Instruktionen, Beispiele, Dokumentation, 500‑Zeilen‑Grenze für SKILL.md.

Lizenz: MIT, Beitrag möglich mit Pull‑Requests.

Repository‑Statistiken

829 Sterne, 86 Forks, 1 Issue, 0 PRs. Primär in Python geschrieben.

Referenzen

Skills basieren auf Forschung und Production‑Experiences führender AI‑Labs; jede Skill enthält Literaturhinweise.

Related queries

Welche Kernkompetenzen decken die Foundational Skills im Repository ab?

Wie lässt sich das Beispiel „x-to-book-system“ in einer eigenen Multi‑Agent‑Architektur einbinden?

Unter welchen Bedingungen funktionieren die Skills ohne Anpassung auf einer neuen Agent‑Plattform?

Quelle: https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering