כישורי סוכנים הופכים סוכן AI לאמין: תהליכים חוזרים, הגנות ברירת־מחדל ופחות "שיחות" עם הפרומפט. דוגמה מ‑Claude Code Skills וכללי React של Vercel לצמצום רגרסיות.
ב‑2026 ההבדל בין “AI שעוזר” לבין “סוכן שאפשר לסמוך עליו בפרודקשן” הוא לרוב לא המודל — אלא התשתית סביבו. התשתית הזו היא מה שאני קורא לו כישורי סוכנים (Agent Skills): יכולות מוגדרות, מגבלות ותהליכים ברורים שמייצרים התנהגות עקבית בין ריצות.
בלי כישורים אתם חוזרים שוב ושוב על אותם דברים: קונבנציות שמות, סטנדרטים ל‑Code Review, בדיקות בטיחות, צעדי Deploy ו‑“איך עובדים אצלנו”. עם כישורים, מקודדים את זה פעם אחת ומשתמשים שוב ושוב.
יתרונות נפוצים:
ל‑Claude Code יש ריפו פתוח של Skills שמדגים איך מגדירים יכולות סוכן בצורה הניתנת לשימוש חוזר. זה רפרנס מעולה לבנייה של “playbooks” פנימיים בארגון: https://github.com/anthropics/skills
Skill טוב (של Claude Code או אחר) כולל בדרך כלל:
סוכנים עובדים מהר — ולכן הם גם יכולים להכניס רגרסיות מהר. בקוד React זה מתבטא לרוב בשימוש לא נכון ב‑Hooks, רנדרים לא יציבים, בעיות נגישות או אנטי‑פטרנים של ביצועים.
שני מקורות פרקטיים שאני אוהב להכניס לתוך Skills של סוכנים:
כשאני בונה AI Assist/Agents לצוות, אני לא מתחיל מ‑“פרומפטים יותר ארוכים”. אני מתחיל מכישורים: סט קטן של רוטינות מוגדרות (למשל PR review, refactor, צ׳קליסט מיגרציה, accessibility pass) וכללים שנאכפים אוטומטית (lint, format, CI).
ככה מקבלים אפקט מצטבר: כל תהליך חדש הופך לתשתית חוזרת גם לאנשים וגם לסוכנים.