---
title: "Управление моделями и навыками"
id: "583"
type: "page"
slug: "model-skills"
published_at: "2026-06-03T14:29:16+00:00"
modified_at: "2026-10-03T16:51:42+00:00"
url: "https://pastukhov.com/agents/agent/docs/validation/model-skills"
markdown_url: "https://pastukhov.com/agents/agent/docs/validation/model-skills.md"
excerpt: "Управление моделями и навыками — это способ направлять поведение ИИ, чтобы вывод был надёжнее. Правильно…"
---

# Управление моделями и навыками

[https://pastukhov.com/agents/agent/docs/validation/model-skills.md](https://pastukhov.com/agents/agent/docs/validation/model-skills.md)

Управление моделями и навыками — это способ направлять поведение ИИ, чтобы вывод был надёжнее. Правильно подобранная модель даёт нужное соотношение цены и возможностей для каждой задачи, а навыки подсказывают модели, какие стандарты проекта соблюдать, — это заметно улучшает её самопроверку. Цель — понемногу настраивать навыки под ошибки модели, пока качество не станет приемлемым.

![Выбор навыка](https://pastukhov.com/wp-content/uploads/2026/06/skill-selector-control.png)## Конфигурация модели

Модели позволяют переключаться между разными ИИ и провайдерами без перезапуска сессии. Каждая модель — это именованный набор переменных кодинг-агента: ключи API, названия моделей, базовые адреса и цены. Всё хранится в `.pastukhov/models.yml`.

### Подстановка переменных

В переменных окружения можно использовать ссылки `$VARIABLE_NAME`. При активации модели они разворачиваются в реальные значения — как из других переменных модели, так и из системных переменных окружения. Это позволяет держать секреты вне репозитория:

```
# .pastukhov/models.yml — безопасно для коммита
environments:
  production:
    variables:
      - ANTHROPIC_API_KEY=$MY_API_KEY          # разрешается из системного окружения во время выполнения
      - ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
```

### Иерархическое наследование

Имена моделей поддерживают наследование по сегментам, разделённым дефисами. Модель `glm-5-turbo` автоматически наследует переменные и от `glm-5`, и от `glm`. Общие настройки (ключ API, базовый адрес) задаются в родителе, а в дочерних переопределяется только то, что отличается:

```
environments:
  glm:
    variables:
      - ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic
      - CLAUDE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=true
  glm-5:
    variables:
      - ANTHROPIC_MODEL=glm-5
      - MODEL_INPUT_PRICE=1.00
  glm-5-turbo:
    variables:
      - ANTHROPIC_MODEL=glm-5-turbo
      - MODEL_INPUT_PRICE=1.20
```

### Переключение моделей во время чата

Селектор моделей в области ввода чата позволяет переключиться в любой момент. Переключение мгновенное — следующее сообщение уйдёт уже на новой модели, без нового чата и обновления страницы. Удобно использовать разные модели на разных этапах задачи: дешевле — для исследования, мощнее — для реализации.

## Навыки как руководства по проверке

Навыки — это папки в `.claude/skills/` с файлом инструкций `SKILL.md` и вспомогательными ресурсами (скрипты, документация, примеры). Они дают модели контекст проекта. С точки зрения проверки навыки — главный способ предотвратить ошибки до того, как они возникли.

### Frontmatter в SKILL.md

`SKILL.md` каждого навыка начинается с YAML-заголовка (frontmatter) с метаданными:

```
---
name: code.development
description: Основной рабочий процесс разработки для этого проекта
allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep
model: claude-3-5-sonnet
---
```

- **allowed-tools** — разделённый запятыми белый список инструментов, которые модель может использовать, пока навык активен. Ограничение инструментов уменьшает поверхность ошибок и предотвращает случайные действия;
- **model** — переопределяет модель по умолчанию для этого навыка — удобно, когда навыку нужны другие уровни возможностей.

### Написание правил проверки в навыках

Самая действенная проверка — до того, как модель написала код. Включите в инструкции навыка конкретные правила, которые предотвращают типичные ошибки. Но не раздувайте файлы навыков: чем больше контекста, тем меньше внимания к каждому требованию, а это и дорого, и неэффективно. Начните с пустого и добавляйте короткие однострочные правила только после ошибки модели, а затем просите модель настраивать сам навык, пока ошибки не исчезнут. Пусть навык правит модель, а не вы вручную; не миритесь даже с редкими ошибками. Если модель путается в файлах, инструментах или ведёт себя неожиданно — остановитесь и попросите её сначала починить навык, затем начните новый чат для проверки. Доводите до идеала.

- **Стандарты кодирования** — соглашения об именах, правила организации файлов, архитектурные паттерны проекта;
- **Ограничения технологий** — какие библиотеки использовать, каких паттернов избегать, лучшие практики конкретного фреймворка;
- **Правила структуры файлов** — куда класть новые файлы, как их называть, какие импорты или аннотации обязательны;
- **Инструкции по процессу** — например, «не собирайте вручную — сборки запускаются автоматически при изменении файлов», чтобы модель не делала лишних вызовов.

Ожидайте 20–30 итераций добавления правил после ошибок, прежде чем большинство рутинных задач выйдут на точность около 85%.

### Конфигурация навыков

Настройки отображения навыков хранятся в `.xedant/skills.yml`: у каждого навыка — запись с полем `color` для визуального отличия в селекторе. Все навыки с файлом `SKILL.md` всегда активны и появляются в селекторе чата; изменить цвет можно в диалоге навыков.

```
skills:
  version: 1.0
  activated:
    code.development:
      enabled: true
      color: '#3b82f6'
    project.planning:
      enabled: true
      color: '#84cc16'
```

## Селектор навыков

Селектор навыков в области ввода чата показывает список навыков с их цветами и явный пункт **«Без навыка»**. Выбор привязан к чату так же, как модель: восстанавливается при открытии чата и наследуется новыми чатами. Сама загрузка навыка автоматическая — требование доставляется обвязке внеполосным каналом (строка системного промпта, флаг запуска или переменная окружения), а ваше сообщение остаётся чистым. Подробнее — на странице [Навыки](/agents/agent/docs/skills)
.

Выбирайте навык под текущую задачу. Навык разработки загружает стандарты кодирования и рабочие инструкции, навык планирования — архитектурные рекомендации, навык сайта — паттерны управления контентом. Каждый навык фокусирует внимание модели на том, что важно именно сейчас.

## Эффективные приёмы проверки

- **Пишите конкретные инструкции** — расплывчатые правила вроде «пишите чистый код» не помогают. Конкретное правило вроде «все конечные точки API должны возвращать NotFoundResult с полем message» — помогает;
- **Ограничивайте инструменты для каждого навыка** — если навыку нужно только читать и писать файлы, не давайте ему Bash. Меньше инструментов — меньше поводов для ошибок;
- **Используйте разные модели для разных задач** — быстрая дешёвая модель для простых правок, мощная — для сложной реализации. Переключайтесь в середине чата по мере развития задачи;
- **Улучшайте навыки итеративно** — каждая ошибка — повод улучшить навык. Кривая роста крутая: 20–30 исправлений дают точность около 85%.

Полный справочник по моделям — на странице [Модели](/agents/agent/docs/models)
, по навыкам — [Навыки](/agents/agent/docs/skills)
, оптимизация контекста — [Использование контекста](/agents/agent/docs/context-utilization)
.

**[← Мониторинг вывода развёртывания](/agents/agent/docs/validation/deploy-output)**

**[Изоляция Docker и пропуск разрешений →](/agents/agent/docs/validation/docker-isolation)**