Skills sind vielleicht das wichtigste Konzept, um KI wirklich produktiv einzusetzen. Sie sind das Mittel, um deinem Chatfenster bzw. KI-Agenten Dinge beizubringen, damit du nicht in jeder Session von vorne anfangen musst und KI für dich Aufgaben effektiv und langfristig übernehmen kann.
Eigentlich kennst du das Konzept von Skills schon aus deinem Alltag.
Wenn du eine neue Person einstellst … klug, motiviert und lernfähig … kann sie am Anfang schon vieles: Texte schreiben, Infos sortieren, E‑Mails vorbereiten, Meetings zusammenfassen und so weiter.
Aber: Diese Person kennt dich und deine Firma noch nicht. Sie weiß noch nicht, wie ihr Angebote schreibt. Sie kennt euren Ton in Kunden‑E‑Mails nicht. Sie weiß nicht, welche Infos bei einer Anfrage wichtig sind. Sie kennt eure internen Abläufe und Daten (z. B. Preise, Vorlagen, Ansprechpartner) nicht. Und sie weiß auch noch nicht, was sie allein entscheiden darf und wann sie lieber nachfragen sollte.
Also erklärst du es ihr. Das könnte zum Beispiel so aussehen:
„Wenn eine Kundenanfrage hereinkommt: Lies sie zuerst richtig durch und finde heraus, was der Kunde genau möchte. Dann checke, welche Infos noch fehlen. Nutze dafür diese Checkliste. Formuliere eine freundliche Antwort mit ein paar Rückfragen. Frag nach Budget, Zeitraum und dem Ziel des Projekts. Und setze unseren Link zur Terminbuchung dazu, damit wir ein kurzes Erstgespräch machen und alles persönlich klären können.“
Am Anfang ist es ganz normal, Prozesse zu erklären. Beim ersten Mal sowieso. Beim zweiten und dritten Mal auch noch. Aber wenn du etwas zum zehnten oder hundertsten Mal erklären musst, wird es irgendwann nervig … und du merkst: Das passt so nicht.
Genauso geht es vielen mit KI. „Ich schreibe meine Frage ins Chatfenster, und die KI liefert sofort genau das Richtige.“ klappt mit mitgeliefertem Kontext manchmal, oft auch nicht. Ohne Kontext, Informationen, Hinweise etc - keine Chance.
Woher soll das Modell auch wissen, welche Infos bei euch wichtig sind, welche Quellen ihr nutzt, wie eure Abläufe sind und welche Regeln in deinem Unternehmen gelten.
Wenn du statt eines Chats einen KI‑Agenten nutzt, ist es ähnlich wie bei einer neuen Person im Team: Der Agent braucht zuerst klare Erläuterungen, damit er die Aufgaben so erledigen kann, wie du es erwartest.
Genau dafür sind Skills da. Sie speichern Erklärungen und Abläufe, damit du sie nicht jedes Mal neu schreiben bzw. entwickeln musst. Darum funktionieren KI‑Agenten mit Skills besser als ein einfaches KI-Chat‑Tool … und manchmal sind sie damit sogar konsequenter als Menschen.
FIG_001Die 1000x Erklärsession zum Standardprozess?
Woher nehmen?
Skills kannst du entweder aus Skill-Bibliotheken importieren (z. B. aus dem OpenClaw Skill Hub) oder du bittest deinen Agenten, gemeinsam mit dir einen Skill zu entwickeln. Alle gängigen agentischen KI-Systeme können mit dir gemeinsam Skills zusammenstellen. Am besten fragst du deinen Agenten, ob es dafür schon einen Skill in einem der vertrauenswürdigen Hubs gibt oder ob ihr einen manuell entwickeln solltet.
Ein Skill ist eine Arbeitsmappe
Ein Skill ist wie eineArbeitsmappe, die man für eine Aufgabe anlegt.
Darin stehen zum Beispiel:
Anleitungen (wie man etwas macht)
Beispiele
Erklärungen
manchmal auch Programmcode oder Einstellungen
Wenn die KI diese Informationen in der Mappe hat, kann sie die Aufgabe besser und immer ähnlich erledigen. Dann musst du ihr nicht jedes Mal alles neu erklären.
Diese Informationen sind in markdown Textdateien hinterlegt. Die Arbeitsmappe ist also ein Ordner mit bestimmten Textdateien.
FIG_002Die Arbeitsmappe
Am Beispiel: "Schreib mir eine Antwort auf diese Kundenmail" kann sehr vieles bedeuten. Wenn wir allerdings davor, basierend auf E‑Mail‑Antworten, die wir gemeinsam mit der KI verfasst haben oder am Beispiel von alten vorhandenen E‑Mail‑Antworten, einen Skill angelegt haben … also eine Sammlung mit Anweisungen und Beispielen … dann bedeutet die selbe Anfrage mit der hinterlegten Arbeitsmappe plötzlich:
Schreibe mir eine Antwort auf diese Kunden‑E‑Mail nach unserem üblichen Ablauf. Konkrete Vorgaben:
Verwende dafür die vorhandenen Beispiele für Tonalität.
Achte darauf, die richtigen Stammdaten zu verwenden, wenn relevant.
Nutze meinen Kalenderlink für Terminabsprachen.
Prüfe in meinem Kalender meine Verfügbarkeit, bevor du Termine vorschlägst.
Überprüfe, ob die Antwort unseren Vorsichtsregeln entspricht.
FIG_003
Dabei ist wichtig zu unterscheiden, dass ein Skill nicht gleich ein Prompt ist. Prompts sind flüchtig; Skills sind persistente, versionierbare Anweisungen und Ressourcen. Ein Skill ist nicht direkt ein Tool … Tools können Teil eines Skills sein, also einzeln ausführbare Aufgaben innerhalb des Gesamten. Ebenso ist ein Skill kein MCP‑Server: MCP stellt Konnektivität zu externen Daten her, ein Skill hingegen kann die Anweisung enthalten, eine MCP‑Konnektivität herzustellen. Ein Skill ist auch kein Agent selbst. Ein Agent ist die Umgebung, in der alles ausgeführt wird; ein Skill ist ein Wissensmodul, das Agenten laden und nutzen können, eben eine Arbeitsmappe.
Die Architektur eines Skills
Skills sind mehrstufig aufgebaut, damit die Verwendung effizient läuft und von jedem KI System umgesetzt werden kann (der selbe Skill kann in Claude CoWork, bei deinem Hermes Agenten etc ausgeführt werden).
Stufe eins: Metadaten. Beim Start des Agenten werden nur Name und Beschreibung aller installierten Skills in das System Prompt geladen. Dadurch bleibt der Kontext klar, aber der Agent weiß, welche Skills existieren.
Stufe zwei: Anweisungen. Erst wenn der Agent anhand der Beschreibung erkennt, dass ein Skill relevant ist für das, was er gerade tun soll, liest er die vollständige SKILL.md-Datei, die die Anweisung unserer Arbeitsmappe enthält. Beispielsweise sagst du: „Antworte auf diese Kunden-E-Mail“, und der Agent erkennt: Kunden-E-Mail-Antwort bedeutet Kunden-E-Mail-Skill und liest den entsprechenden Skill ein, um fortfahren zu können.
Stufe drei: Ressourcen. Der Skill ist eine Arbeitsmappe, die aus unterschiedlichen Ressourcen bestehen kann. Je nachdem, was in den jeweiligen Anweisungen aufgeführt ist und was für diese Aufgabe gerade benötigt wird, werden die Referenzen, Beispiele, Skripte, Ressourcen und Co. geladen.
Dieses Prinzip erlaubt es einem Agenten, Hunderte von Skills zur Verfügung zu haben, ohne dass der Kontext überläuft, der Agent verwirrt ist oder die Antwortqualität sinkt.
Die Ökosystem-Revolution
Genauso wie KI-Agenten noch ein neues Thema sind, sind auch die Skills eine Neuerung, die gerade am Anfang steht. Gerade mal im Oktober 2025 hat Anthropic Agenten-Skills für Claude eingeführt. Im Dezember 2025 wurde das als öffentlicher Standard veröffentlicht. Im selben Monat hat OpenAI das ohne viel Aufsehen übernommen für ChatGPT und Codex. Erst richtig durch die Decke gegangen ist das Ganze dann mit OpenClaw Anfang 2026 und jetzt mit Hermes Agent und vielen weiteren Implementierungen.
Es gibt eine Menge an Plattformen, auf denen man Skills finden kann. Und es gibt natürlich auch eine große Anzahl von Tools, die Skills verwenden können, darunter Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenClaw, Hermes Agent und Co. Ich gehe näher darauf in späteren Kapiteln.
Warum ich das hier erwähne: Ein Skill ist ein Ordner mit Dateien – zum Beispiel der Datei SKILL.md (mit Erklärung und Infos) und Unterordnern für Beispiele oder Code. Deshalb kann man ihn leicht in andere Tools mitnehmen. Du kannst einen Skill, den du mit deinem Hermes-Agenten gebaut hast, also auch in OpenClaw oder Claude Cowork nutzen.
Hermes geht einen Schritt weiter
Auch das ist ein Vorgriff auf spätere Kapitel. Aber etwas, das dermaßen erfolgreich funktioniert, dass es auch bei anderen Tools implementiert wird. Hermes Agent geht nämlich einen Schritt weiter. Es erstellt und verbessert Skills bereits autonom. Wenn ein komplexer Task erfolgreich gelöst oder Fehler überwunden wurden, persistiert Hermes das Vorgehen als Skill inklusive Triggerbedingungen, Arbeitsschritten, Fallstricken und Problemen und Co.
Das akkumuliert über Sitzungen hinweg, macht diesen Agenten besonders nützlich, denn wir müssen weniger manuell anlegen, weil der Agent selbst seine Notizen macht, wie ein guter Mitarbeitender sich selbstständig Notizen zu Abläufen, Prozessen und Regeln macht und je länger er im Unternehmen ist, desto besser wird er mit den unternehmenseigenen Regeln, Vorgaben und Prozessen arbeiten können.
Key Takeaways
Ein Skill ist kein Prompt, kein Tool, kein Plugin … es ist eine wiederverwendbare, portable Arbeitsmappe aus Anweisung + Wissen + Ressourcen für KI-Agenten.
Progressive Disclosure ist die Killer-Funktion … Hunderte Skills installiert, aber nur was benötigt wird im Kontext. Vollständige Anweisungen werden erst bei Bedarf geladen.
Skills sind plattformunabhängig … Der gleiche Skill funktioniert auf Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Hermes Agent und 20+ weiteren Plattformen.
Skills machen Agenten von Generalisten zu Spezialisten … Ein generischer Agent + 20 Skills = ein hochspezialisierter Assistent für konkrete Aufgaben.
