Agent Skill là gì và cách dạy AI theo chuẩn công ty
TL;DR: Agent Skill là một gói hướng dẫn tái sử dụng giúp AI biết khi nào làm một loại việc, đọc nguồn nào, dùng tool nào, output ra sao và kiểm chứng thế nào. Skill tốt không phải là tài liệu dài nhất; skill tốt là context đúng lúc, rõ ràng và kiểm chứng được.
Cập nhật 31/07/2026: Skill không còn là khái niệm riêng của OpenCode. Claude Code, Codex/plugin workflows và nhiều agent harness đều đi theo hướng đóng gói instructions, references, scripts và assets để agent load khi cần.
Skill khác gì Tool và Agent?
| Khái niệm | Là gì? | Ví dụ |
|---|---|---|
| Tool | Hành động đơn lẻ agent có thể gọi | docs +fetch, rg, npm run build |
| Skill | Quy trình/hướng dẫn để làm một loại việc | “Publish Lark Wiki an toàn” |
| Agent | Hệ thống tự chọn context, skill và tool | Codex task, Claude Code session |
Tool trả lời câu hỏi “làm bằng gì”. Skill trả lời “làm thế nào cho đúng chuẩn team”. Agent quyết định khi nào dùng tool/skill.
Một skill nên chứa gì?
Cấu trúc phổ biến:
skill-name/
├── SKILL.md
├── references/
├── scripts/
├── assets/
└── agents/ # nếu nền tảng hỗ trợ
SKILL.md là cửa vào. Phần đầu nên ngắn và rõ, đặc biệt là description, vì agent dùng description để quyết định có nên load skill hay không.
Progressive disclosure trong skill là gì?
Progressive disclosure nghĩa là không bắt agent đọc mọi chi tiết ngay từ đầu. SKILL.md nên nói workflow chính và chỉ dẫn khi nào đọc file phụ.
Ví dụ:
| Nội dung | Để ở đâu |
|---|---|
| Khi nào dùng skill | description + đầu SKILL.md |
| Quy trình 5-7 bước | SKILL.md |
| Bảng cú pháp dài | references/ |
| Script validate/export | scripts/ |
| Template hoặc media | assets/ |
| Rubric review | references/rubric.md |
Skill tốt khác skill dở thế nào?
| Skill tốt | Skill dở |
|---|---|
| Mô tả trigger rõ | Tên hay nhưng không biết khi nào dùng |
| Ít luật cứng, nhiều nguyên tắc đúng ngữ cảnh | Toàn “luôn/không bao giờ” quá rộng |
| Có checklist kiểm chứng | Chỉ nói cách làm, không nói cách biết đã xong |
| Chia references/scripts | Nhồi 1 file rất dài |
| Encode taste/chuẩn riêng của team | Copy docs public không chọn lọc |
Khi nào Diginno nên tạo skill mới?
Tạo skill khi một workflow lặp lại nhiều lần và có chuẩn riêng:
- Viết/publish blog Diginno.
- Tạo Lark Doc/Wiki có audit trail.
- Kiểm tra public content hygiene.
- Xử lý finance/Base với dữ liệu nhạy cảm.
- Deploy/check website hoặc webhook.
- Biên soạn training từ transcript/video.
Không cần tạo skill cho việc một lần, kiến thức chưa ổn định, hoặc dữ liệu live thay đổi từng ngày. Những thứ đó nên nằm trong task doc, Base, Wiki hoặc memory có kiểm soát.
AGENTS.md, CLAUDE.md và Skill nên chia việc thế nào?
| Nơi đặt | Nên chứa |
|---|---|
AGENTS.md |
Luật repo cho Codex, gotchas, lệnh kiểm chứng, bảo mật |
CLAUDE.md |
Luật repo cho Claude Code, hoặc symlink/sync với AGENTS nếu cùng nội dung |
| Skill | Workflow theo nhiệm vụ, references, scripts, rubric |
| Wiki/SOP | Tài liệu cho người đọc, policy, training, quy trình vận hành |
| Memory | Snapshot/kinh nghiệm cá nhân, không thay source of truth |
Không copy cùng một nội dung sang mọi nơi. Trùng lặp làm stale nhanh và khiến agent nhận hướng dẫn mâu thuẫn.
Cách viết skill cho model mới
Bài học từ context engineering mới là: bớt overconstrain, tăng thiết kế context.
Khi viết skill:
- Dùng
descriptioncụ thể, action-oriented. - Mở đầu bằng mục tiêu và output mong muốn.
- Ghi ranh giới an toàn cho write/delete/production.
- Đưa ví dụ vừa đủ, không biến ví dụ thành khuôn cứng.
- Chia phần dài vào references.
- Có checklist “done” và cách verify.
- Cập nhật skill khi tool/CLI thay đổi.
Ví dụ checklist cho skill publish Lark Wiki
- [ ] Đã xác định parent Wiki node.
- [ ] Dùng `--as user` nếu thao tác tài nguyên người dùng.
- [ ] Tạo/update doc bằng Markdown/XML đúng format.
- [ ] Move vào Wiki đúng space/node.
- [ ] Verify bằng `wiki +node-list` hoặc `docs +fetch`.
- [ ] Ghi URL vào artifact local nếu cần.
Bài học cần nhớ
Skill là cách công ty dạy AI làm việc theo chuẩn của mình. Nhưng skill không thay con người sở hữu quy trình. Hãy viết skill như một giao diện context: ngắn ở tầng đầu, sâu khi cần, có tool rõ và có kiểm chứng cuối.
Bài viết hữu ích?
Chia sẻ để nhiều người biết đến!
>_ LLM-Friendly Copy
Copy as Markdown to use with ChatGPT, Claude, or other AI tools