Agent Skills - Tùy biến AI theo đúng quy trình làm việc

 (anthropic.com)
17 điểm bởi GN⁺ 2025-10-17 | 4 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Agent Skills của Anthropic cho phép mở rộng năng lực chuyên môn của AI theo đúng quy trình công việc của người dùng
  • Skill là thành phần ở cấp thư mục gồm lệnh, script và tài nguyên, chỉ được Claude tải khi thực sự cần cho tác vụ
  • Cung cấp khả năng thực thi chuyên biệt cho các mảng công việc cụ thể như tạo Excel·PowerPoint, tuân thủ hướng dẫn thương hiệu
  • Người dùng hoặc lập trình viên có thể tự tạo Skill để dùng xuyên suốt Claude app, Claude Code và API
  • Dự kiến cũng sẽ hỗ trợ triển khai và quản trị ở cấp doanh nghiệp, trở thành nền tảng để xây dựng workflow AI tùy biến

Tổng quan về Skills và nguyên lý hoạt động

  • Thông qua tính năng Agent Skills, Claude có thể sử dụng các skill được tùy biến để thực hiện tốt hơn những tác vụ cụ thể
  • Skill được cung cấp dưới dạng thư mục bao gồm chỉ dẫn, script và tài nguyên, và Claude chỉ truy cập skill đó khi cần cho công việc liên quan
  • Nhờ tính năng này, có thể tận dụng Claude mạnh mẽ hơn cho nhiều nghiệp vụ chuyên môn như quản lý tài liệu Excel, tuân thủ guideline thương hiệu của tổ chức
  • Người dùng có thể tạo skill tùy chỉnh để sử dụng đồng bộ trong Claude app, Claude Code, API và các môi trường khác

Cách Skills hoạt động

  • Trong quá trình thực hiện tác vụ, Claude có thuật toán quét toàn bộ các skill hiện có để tìm ra skill phù hợp nhất
  • Nếu có skill khớp, Claude chỉ tải lượng thông tin và tệp tối thiểu cần thiết, giúp duy trì tốc độ mà vẫn đảm bảo năng lực xử lý tác vụ chuyên môn
  • Đặc điểm của skill
    • Khả năng kết hợp: có thể dùng nhiều skill cùng lúc như xếp chồng, và Claude sẽ tự động điều phối các skill cần thiết
    • Tính di động: được viết theo cùng một định dạng nên có thể dùng ở mọi sản phẩm trong hệ sinh thái Claude
    • Hiệu quả: chỉ gọi đúng chức năng cần thiết vào đúng thời điểm
    • Mạnh mẽ: có thể bao gồm cả mã thực thi được (ví dụ: Python, Shell), qua đó tận dụng hiệu quả của lập trình truyền thống
  • Skill được xem như tài liệu onboarding tùy biến dùng để đóng gói tri thức chuyên môn của tổ chức và truyền đạt cho Claude, được thiết kế để Claude có thể đóng vai chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể

Tích hợp với các sản phẩm Claude

Claude Apps

  • Người dùng Pro, Max, Team, Enterprise đều có thể sử dụng tính năng skill
  • Mặc định có sẵn nhiều skill mẫu cho các công việc phổ biến như soạn thảo tài liệu, và cũng có thể tự tùy chỉnh
  • Khi người dùng nhập nội dung công việc, Claude sẽ tự động gọi skill phù hợp, và cũng có thể kiểm tra hoạt động của skill trong chain of thought
  • Skill skill-creator hỗ trợ tạo skill dễ dàng thông qua hướng dẫn hội thoại, đặt câu hỏi về workflow, tạo cấu trúc thư mục, tự động định dạng SKILL.md, đóng gói tài nguyên, v.v.
  • Với Team/Enterprise, quản trị viên cần bật tính năng ở cấp tổ chức
  • Có thể sử dụng tại trang cài đặt

Claude Developer Platform (API)

  • Có thể quản lý phiên bản và kiểm soát vận hành của skill tùy chỉnh thông qua yêu cầu Messages API và endpoint mới /v1/skills
  • Để dùng skill cần tính năng beta Code Execution Tool, cung cấp môi trường chạy mã an toàn
  • Với các skill do Anthropic cung cấp, có thể tạo và chỉnh sửa tài liệu Excel, PowerPoint, Word, PDF ở mức chuyên nghiệp
  • Lập trình viên có thể tạo skill tùy chỉnh phù hợp với workflow cụ thể để tự do mở rộng mức độ ứng dụng của Claude
  • Claude Console hỗ trợ tạo, xem và nâng cấp phiên bản skill một cách dễ dàng
  • Có thể học thêm qua tài liệu và Anthropic Academy

Trường hợp sử dụng từ đối tác

  • Box: tự động chuyển đổi nội dung đã lưu để tạo tài liệu PowerPoint·Excel·Word, hỗ trợ tự động hóa tài liệu theo đúng tiêu chuẩn tổ chức
  • Notion: chuyển các câu hỏi phức tạp thành tác vụ có thể thực thi ngay, giảm gánh nặng tinh chỉnh prompt
  • Canva: tùy biến agent thông qua Skill để tự động hóa thiết kế và hỗ trợ tạo nội dung chất lượng cao ở cấp nhóm
  • Rakuten: dùng Skill để tự động hóa tài chính và kế toán, xử lý tổng hợp nhiều spreadsheet và rút ngắn thời gian tạo báo cáo từ 1 ngày → 1 giờ

Tích hợp với Claude Code

  • Claude Code hỗ trợ cài đặt skill để mở rộng chuyên môn và workflow của nhóm
    • Có thể dùng theo kiểu plugin marketplace anthropics/skills hoặc thêm trực tiếp thư mục vào ~/.claude/skills
  • Cung cấp khả năng chia sẻ skill và cộng tác giữa các nhóm thông qua tích hợp hệ thống quản lý phiên bản
  • Cũng hỗ trợ phát triển agent tùy chỉnh thông qua Claude Agent SDK

Bắt đầu

Kế hoạch sắp tới và lưu ý

  • Trong thời gian tới, Anthropic dự kiến đơn giản hóa quy trình tạo Skill và tăng cường khả năng triển khai ở cấp tổ chức
  • Vì Skill cho phép Claude thực thi mã, chỉ nên sử dụng Skill từ những nguồn đáng tin cậy
  • Cần chú ý bảo vệ dữ liệu và duy trì bảo mật; xem thêm tại tài liệu hướng dẫn

Bài viết liên quan

4 bình luận

 
ahwjdekf 2025-10-21

Một củ khoai tây có thể nướng ăn, luộc ăn, xào ăn, om ăn, xay ăn ...
 
ahwjdekf 2025-10-21

Mỗi lần lại gắn cho nó đủ thứ cái tên nghe rất kêu. Cuối cùng thì tất cả cũng chỉ có cùng một vị khoai tây mà thôi.
 
GN⁺ 2025-10-17
Ý kiến trên Hacker News

  • Có vẻ sắp tới trong phát triển frontend sẽ xảy ra mức độ hỗn loạn khái niệm tương tự như những gì từng trải qua, xoay quanh ChatGPT, Claude và các thứ tương tự; giờ đây đang tràn ngập đủ loại khái niệm như tool, function, skill, agent, sub-agent, command, app..., và trên nền hỗn loạn đó các framework kiểu “vibe” vẫn tiếp tục sinh sôi

    • Đừng quên cả các tính năng liên quan đến MCP nữa; đúng là hỗn loạn thật, nhưng bên dưới vẫn có những khái niệm nền tảng khá dễ học, nên dù có thêm tính năng mới thì vẫn dễ gắn vào mental model hiện có, hoặc cứ bỏ qua hết và tự làm tool riêng để dùng cũng là cách hay. Mental model cơ bản ở đây là gọi LLM trong một vòng lặp, liên tục lưu lại history (= context) về những gì đã làm trong session, đồng thời cho phép gọi tool như đọc file, ghi file, gọi bash..., cấu trúc này còn được gọi là “agent loop” và thậm chí có thể tự triển khai bằng khoảng 100 dòng Python. Nếu là lập trình viên quan tâm đến LLM thì rất nên tự tay làm thử; làm một lần sẽ đúng kiểu mở mắt ra luôn. Khi tự viết một agent đơn giản, dù có tool mới xuất hiện thì cũng có thể giải thích cách nó hoạt động rất dễ từ góc nhìn triển khai. Ví dụ, Claude Skills về cơ bản là: 1) nhiều file chứa chỉ dẫn cho LLM 2) lúc khởi động chỉ duyệt qua các skill khả dụng rồi gom mô tả ngắn vào context của LLM 3) hướng dẫn LLM cách dùng skill, và trong Claude thì dùng tool bash 4) khi thực sự dùng skill thì “call bash” để đọc file và thực thi công việc. Tất nhiên ở đây đã lược bỏ các chi tiết quan trọng như quản lý quyền hạn, nhưng cấu trúc cốt lõi là vậy
    • Hệ sinh thái giờ phức tạp quá mức đến mức có thể tự sụp đổ vì chính nó. Mọi hệ thống hay nền tảng đều có kiểu như một tổng “ngân sách độ phức tạp” mà con người có thể ghi nhớ trong sinh hoạt hằng ngày, và điều quan trọng là dùng ngân sách đó vào đâu. Khi nhà cung cấp nền tảng thêm độ phức tạp mới, thì cái đó sẽ bị trừ vào lượng giá trị có thể xây thêm trên nền tảng. Dạo này các nhà cung cấp cứ liên tục thêm phức tạp để tạo khác biệt, nhưng rốt cuộc chỉ nâng rào cản khiến đúng nhóm khách hàng cần thiết không vào được nền tảng, đồng thời còn bào mòn giá trị thực sự có thể xây lên trên nó. Ngay lúc này cũng có cảm giác nhiều khái niệm na ná, trùng lặp nhau đang ngốn mất ngân sách độ phức tạp mới mà chức năng bổ sung thực tế lại chẳng bao nhiêu. Bên trong công ty có thể dễ ảo tưởng rằng “thêm tính năng này thì sẽ dễ học hơn”, nhưng thực tế có thể chỉ là kéo vào được bao nhiêu người thì lại đẩy ra bấy nhiêu, nên chưa chắc lợi nhiều hơn hại
    • Vì đây là công nghệ hoàn toàn mới nên vẫn còn quá nhiều vùng chưa biết. Chuyện chọn tool cloud hay thư viện Python cũng từng có vấn đề tương tự. Đó cũng là lý do không phải ai cũng là early adopter. Chi phí tinh thần để theo kịp tất cả những thứ này là rất lớn
    • Vòng lặp cốt lõi thì đơn giản, nhưng một framework tối thiểu cho phép tự do thử nghiệm các khái niệm mang tính mệnh lệnh kiểu này lại cực kỳ quý giá. Tôi đã gắn Beads vào framework ngay, thấy ổn thì dùng tiếp, không hợp thì bỏ ra, nên rất tiện. Mấy thứ như toolkami cũng đáng tham khảo
    • Từ “Metastasizing” mô tả hiện tượng này cực kỳ chuẩn, cứ chồng chất vô tận lên trên các khái niệm sẵn có

  • Vừa xong tôi cũng viết một bài về skill, kiểu “Claude Skills thật sự rất ngầu, thậm chí có thể là thay đổi còn lớn hơn cả MCP” link bài viết

    • Có ai thấy Skills và AGENTS.md có phần nào chồng lấn không? VSCode gần đây cũng đã thử nghiệm tính năng nested AGENTS.md, tuy ít hình thức hơn nhưng về mặt khái niệm có thể khá giống nhau link cập nhật VSCode
    • Skill có cảm giác giống một design pattern hay mẹo prompt engineering hơn là một tính năng cần phải đưa vào hard spec. Thực ra ngay trong MCP cũng đã làm được rồi. Tôi từng dùng kiểu “trước khi bắt đầu bất cứ thứ gì thì tìm trong skills MCP rồi đọc hướng dẫn liên quan”
    • Tôi tò mò không biết khi nào thì nên coi là cần một skill, còn khi nào thì nên biến nó thành một project thực thụ

  • Tôi nghĩ khả năng các hệ thống kiểu này giải quyết vấn đề tốt đến đâu chủ yếu phụ thuộc vào phần mô tả tóm tắt được viết trong skill. Con người khi tích lũy kinh nghiệm thì sẽ biết lúc nào nên dùng skill nào, còn Claude thì lần nào cũng gần như bắt đầu bằng cách chỉ đọc lướt phần mô tả

    • Khác với con người trở thành người dùng skill thành thạo nhờ kinh nghiệm, LLM chỉ có thể bắt chước. Đó là lý do Richard Sutton cho rằng LLM sẽ không tiến hóa thành AGI. Theo Sutton, AGI sẽ đến từ reinforcement learning, còn LLM (mạng nơ-ron) chỉ có thể mô phỏng. LLM không có nền tảng nhận thức về mục tiêu và kết quả của hành động, nên “skill” trong LLM gần với sách hướng dẫn tham khảo hơn, chứ không giống “kỹ năng” có thể áp dụng lặp đi lặp lại để phát triển công việc/công cụ/giải pháp video của Sutton
    • Cuối cùng đây vẫn là vấn đề context window. Con người nhớ được ngữ cảnh rất rộng dù không chính xác, nhưng nếu đã bỏ hơn 10.000 giờ để thành thạo một lĩnh vực cụ thể thì sẽ nhớ rất rõ “kỹ năng” đó, còn những thứ khác thì quên bớt. LLM có thể lưu và gọi lại đều đặn bằng context có tính chương trình, nhưng để quét toàn bộ ngữ cảnh thì tốn thời gian và chi phí quá lớn. Vì vậy Skills (chính xác hơn là context insertion) là cách điều chỉnh thủ công thứ tự ưu tiên đầu ra. Chế độ suy nghĩ của LLM rốt cuộc cũng là tái điều chỉnh context. Có thể không hẳn là “lần nào cũng từ đầu”; nhìn theo hướng này thì việc tận dụng tool sẽ dễ hơn nhiều
    • Tôi tự hỏi liệu việc LLM lúc nào cũng phải bắt đầu lại có phải là vì hạ tầng multi-tenant không. OpenAI hay Anthropic muốn tái sử dụng server/bộ nhớ cho nhiều người dùng cũng là điều tự nhiên. Không biết có thể có thiết lập “cá nhân” single-tenant kiểu LLM nhớ toàn bộ các cuộc trò chuyện trước đó hay không
    • Điểm mấu chốt để tích lũy tri thức/tool phong phú trong LLM là làm sao để LLM nhận ra nên dùng cái gì vào lúc nào, mà hiện giờ đây gần như là vùng bất khả thi
    • Phần lớn kinh nghiệm thực ra là thông tin chung chứ không phải nội dung gắn với project/cuộc trò chuyện. LLM nên bắt đầu với loại tri thức này, rồi sau đó mới nhớ và tra cứu riêng phần thông tin chuyên biệt của project. Tốc độ truy xuất thông tin của con người cực nhanh, còn LLM dù chậm hơn một chút thì cũng vẫn có thể tham chiếu gần như theo thời gian thực

  • Cũng khá buồn cười là “skills” của Claude chỉ vận hành tốt nếu lập trình viên thực sự viết và quản lý tài liệu tử tế. Ngay cả tài liệu code thật nhiều người còn không quản nổi, nên tài liệu cho LLM chắc còn khó hơn. Với số ít lập trình viên có hệ thống file cực kỳ ngăn nắp và khả năng chấp nhận rủi ro cao thì có thể có ý nghĩa, nhưng nếu đã là kiểu người như vậy thì thay vì giao mấy việc lặt vặt này cho LLM, có lẽ giao cho junior làm kèm đào tạo còn hợp lý hơn, vì cuối cùng vẫn phải kiểm tra lại toàn bộ kết quả. Context window cũng có giới hạn nên rất khó tạo ra cảm giác “kỹ năng thấm vào người” như con người thật. Nếu còn phải huấn luyện LLM riêng thì rốt cuộc sẽ bị trói với chính LLM đó suốt đời. Nói chung cái giả định kiểu “trong nội bộ tổ chức mọi ngôi sao đều phải xếp thẳng hàng một cách lý tưởng” tự thân đã thấy khá thú vị rồi

    • Việc để LLM chạy tốt đòi hỏi tài liệu cho lập trình viên và đủ loại hạ tầng dành cho dev chuyên nghiệp như bài này tổng hợp, và đó thật sự là động lực hữu ích. Thậm chí còn giúp thuyết phục ban quản lý dễ hơn
    • LLM thưởng nhiều hơn cho những lập trình viên viết tốt, nên có lẽ đó cũng là lý do một số dev không thích LLM
    • Tôi cũng vào đây để tìm bình luận, mà có vẻ chỉ mỗi bạn chỉ ra góc nhìn này. “Skills” rốt cuộc vẫn chỉ là tài liệu hóa chi tiết, trong khi trên thực tế hầu như chẳng project nào từng viết kiểu tài liệu đó. Nếu nhờ skills cho LLM mà mọi lập trình viên cuối cùng đều viết tài liệu cực kỳ chi tiết thì quá tốt, nhưng tôi không nghĩ khả năng đó cao lắm

  • Tôi tò mò skills, plugins, MCP, sub agents... sẽ tương tác với nhau ra sao. Cảm giác có khá nhiều chồng chéo. Hướng nâng cấp spec để thêm khả năng cho Claude thì tự nó không tệ, nhưng trên thực tế dù theo cách nào thì tính năng agent rốt cuộc cũng đều có thể đạt đến mức khá tương tự nhau. Trước đây trong MCP cần JSON, còn với Claude thì chỉ cần đặt Markdown vào file/thư mục là được, lại còn có input đa phương thức nên có vẻ UX đã khá hơn nhiều

    • Claude Skills nhìn chẳng khác gì MCP prompt spec prompt của MCP, nên tôi không hiểu vì sao phải tạo thêm khái niệm mới. Trong chat UI thì còn hiểu được về mặt marketing, nhưng trong Claude Code thì sao? Đã có CLAUDE.md rồi nên càng thấy khó hiểu
    • Tôi thấy ba thứ này bổ trợ cho nhau khá tốt. MCP đóng vai trò bọc API để LLM agent có thể dùng; Skills truyền chỉ dẫn bổ sung cho agent một cách tiết kiệm context và chỉ khi cần; một số chỉ dẫn trong đó cũng có thể hướng dẫn cách dùng MCP. Còn Sub-agents là một pattern quản lý context khác, nơi agent cấp trên giao nhiệm vụ cho agent cấp dưới, và khi cần có thể kết hợp cả skills lẫn MCP để tiết kiệm token

  • Việc có thêm những tính năng như thế này khá mới mẻ. Trong project của tôi, tôi tạo riêng thư mục con bin/claude để chứa script do Claude tạo ra và mấy thứ tương tự, rồi ghi rõ vị trí đó trong claude.md để hỗ trợ tìm tool. Hiệu năng khi dùng thực tế cũng khá ổn. Thực ra thứ tôi cần nhất là một helper quản lý context, kiểu “khởi động claude với bộ MCP này rồi chuyển sang bộ MCP kia”; hiện giờ tôi quản lý riêng các thư mục con (profile) cho từng project rồi chạy claude từ đó mỗi lần. Trong cấu trúc như vậy, bin/claude làm khá tốt vai trò của nó, để Claude nắm được ngay cách phân tích một dataset BigQuery cụ thể hay vị trí file xác thực. Tôi không nghĩ mình sẽ dùng filesystem để quản lý profile, mà cuối cùng lại thành ra như vậy

    • Nghe bạn nói “helper quản lý context” thì tôi lại thấy chẳng phải đó chính là sub agents sao

  • Tôi không hiểu sao trong các màn demo kiểu này họ lại dùng ví dụ đơn giản quá mức như lật hay cắt ảnh chó. Chắc hẳn có nhiều ví dụ dùng skill thuyết phục hơn nhiều chứ

    • Ở trang dành cho nhà phát triển có ví dụ xử lý PDF tốt hơn hẳn tài liệu skill PDF, thực tế tôi cũng từng dùng file Markdown chứa hướng dẫn sử dụng rồi @tag trong Claude Code, giờ được tự động hóa nên còn tốt hơn nữa
    • Bài "The purpose of a system is what it does" trên Wikipedia là thứ đáng để nghĩ thêm một lần
    • Hai vấn đề tôi gặp sáng nay trong Claude khi tạo file .xlsx đều đã có cách giải quyết trong tài liệu này ví dụ skill Excel
    • Ví dụ ảnh chó rốt cuộc chỉ là một tài liệu tham chiếu dễ hiểu để truyền đạt cho người dùng phổ thông

  • Cảm giác việc áp dụng Claude-skills đang lan rất nhanh. Hôm thứ Ba tôi đã bị thu hút bởi bài giới thiệu “Superpowers” bài giới thiệu, rồi sắp xếp lại các tool mình đã làm sẵn để đóng gói thành skill giao cho agent dùng. Rất hoan nghênh phản hồi cho mã nguồn mở deli-gator

    • Khả năng ủy quyền (delegation) cho agent thật sự rất hấp dẫn. Nhiều khi context từ issue của Linear đi vào quá đà; ví dụ tôi chỉ muốn lấy phần mô tả issue và bình luận cuối cùng thôi, nhưng Linear MCP lại kéo toàn bộ bình luận về làm bẩn context

  • Thứ Sáu tuần trước tôi đã lỡ tiết lộ sự tồn tại của Claude Skills, nên giờ nó được công bố chính thức rồi cũng thấy mừng bài blog liên quan

    • “Nếu khởi chạy một instance Claude mới rồi prompt nó tạo file zip từ toàn bộ thư mục /mnt/skills thì nó thực sự làm được”, việc kiểu hack này trở thành hiện thực vừa thú vị vừa đáng sợ. Mong là nó không có quyền truy cập toàn bộ filesystem hay binary; nếu còn SSH được nữa thì...
    • Dạo này blog của Jesse hoạt động cực kỳ sôi nổi, thật đáng cảm ơn

  • Skills, plugins, marketplace, connectors, add-ons... giờ có quá nhiều loại nên rất khó theo kịp

    • Theo tôi thì cũng không cần cố theo cho bằng được. Tương tự “best practice” trong prompt engineering, mấy thứ này chỉ là giải pháp tạm thời để lách những giới hạn hiện tại, nên không cần đầu tư thời gian cho đến khi hiệu năng thật sự cần thiết được tích hợp sẵn vào model hiện có. Chỉ vài tháng nữa là nhiều thứ sẽ biến mất, nên chỉ nên quan tâm khi thật sự cần hiệu năng đó
    • Cũng cần hiểu vì sao họ làm vậy. Từ góc nhìn công ty, họ buộc phải tạo ra cái gì đó, trong khi sản phẩm chính vẫn chưa hiện thực hóa lời hứa “thời đại thất nghiệp hàng loạt”. Đây là tín hiệu gửi cho nhà đầu tư hơn là cho người dùng, kiểu “chúng tôi không chỉ trả lương cho nhà nghiên cứu rồi ngồi không, mà còn làm đủ loại sản phẩm và quay dữ liệu như thế này”. Lại còn có nền tảng A/B test khổng lồ nữa
    • Từ góc nhìn người dùng, càng nhiều tính năng độc quyền theo từng nhà cung cấp thì càng phải học nhiều hơn, cấu hình nhiều hơn, và vendor lock-in cũng nặng hơn nên thực ra lại bất lợi. Nhưng với nhà cung cấp model, việc cứ tung ra các tính năng như vậy chính là cách giữ khác biệt cho sản phẩm; nếu không thì thứ họ làm ra sẽ chỉ thành hàng hóa phổ thông mà thôi
    • Có lẽ việc thêm tính năng sẽ còn tiếp tục cho đến khi tinh thần trong đội ngũ đi lên
    • Thực ra tôi không nghĩ là phức tạp đến vậy. Plugins bao gồm commands, MCPs, Subagents, và giờ thêm cả Skills. Marketplace chỉ là nơi tập hợp các plugin đó lại với nhau thôi