С помощью навыков вы учите ИИ вести себя в соответствии с вашим проектом, исходным кодом и вашим стилем работы. Давайте разберемся, как это работает в Claude и Cursor.
Изображение создано с помощью ИИ
В этой статье я хочу поделиться эволюцией того, как я работал с ИИ последние шесть месяцев — подходом, который по-настоящему изменил то, как я использую генеративный ИИ: навыками.
Я говорю не о человеческих навыках. Я говорю о файлах инструкций. Многие разработчики, использующие Cursor, Claude и другие инструменты, уже знакомы с этой концепцией. Идея заключается в том, чтобы научить ИИ вести себя в соответствии с вашим проектом, исходным кодом и вашим стилем работы.
В январе 2026 года я начал новую главу. Я уже знал о существовании Cursor. Я пользовался Claude с 2025 года. Но я понятия не имел, что произойдет, когда я решу использовать их вместе, и уж тем более не думал, что через шесть месяцев буду выстраивать уровни инструкций, чтобы ИИ мог понимать меня как инженера-программиста.
Отправная точка: январь 2026 года
Когда я впервые воспользовался Cursor, больше всего меня впечатлила способность ИИ-агента перемещаться по проектам в рабочей области. Это хорошо известная часть, здесь нет ничего нового. Но были вещи, которых он просто не знал.
Он не знал, что моя система не использует Entity Framework Core. Он не знал, что файлы .tsx внутри нее — это шаблоны, а не финальные компоненты. Он не знал, что метод C#, генерирующий строки, на самом деле является генератором кода React. И, прежде всего, он не знал, когда не стоит ничего трогать.
Я открыл для себя настоящий потенциал этих двух инструментов, когда составил промпт в Claude для отправки в Cursor. Но Claude запутался, и поскольку файлы, созданные системой, содержали класс генерации внутри самого генератора, был запущен промпт на изменение генератора через Cursor. До этого момента только я менял эти файлы, причем с большой осторожностью.
Но Cursor справился с задачей. И с того момента я начал настраивать и Claude, и Cursor так, чтобы команды выполнялись корректно. Результат: всего за четыре дня я увеличил покрытие автоматизированными тестами с 28% до 79%. Скачок с 8 000 до 17 000 тестов в одном проекте — тестов, достаточно качественных, чтобы выявить скрытые проблемы, от структуры базы данных до безопасности, например, использование типа int вместо long в кодовой базе.
В то же время я начал использовать Claude как партнера для размышлений. Я спрашивал об архитектуре, просил проверить шаблоны и обсуждал стратегию продукта. И я заметил, что у Claude та же проблема: в каждом новом диалоге мне приходилось объяснять все заново: стек, правила шаблонов, контекст.
Именно тогда я понял: узким местом был не ИИ. Узким местом было отсутствие постоянного контекста.
Это не новое открытие. Но важно то, как я к этому пришел.
Что такое навык, если говорить точно?
Навык в контексте Claude — это Markdown-файл, который автоматически сохраняется и загружается в каждом соответствующем диалоге. Он работает как структурированная память: вы определяете, кто вы, как вы работаете, каковы правила вашего проекта и когда навык должен быть активирован.
В Cursor эквивалентом являются файлы .mdc внутри папки .cursor/rules. Это поведенческие правила, которые ИИ-агент считывает перед выполнением любой задачи.
Фундаментальная разница между использованием ИИ с навыками и без них такая же, как между наймом консультанта и проведением брифинга для него.
Без брифинга ИИ импровизирует. С ним — ИИ исполняет.
Первый навык: системная идентичность
Первый навык, который я создал, был самым очевидным и самым трансформирующим. Это было описание системы для Cursor: что это такое, как оно работает, что никогда нельзя менять.
Я определил, что это платформа-генератор SaaS, написанная на C# .NET 10. Что она не использует Dapper или EF Core. Что шаблоны — это методы C#, которые генерируют выходные строки для файлов .tsx, .cs, .css и .ps1. Что эти два репозитория всегда открыты вместе с проектом MDS, который является канонической эталонной моделью. Что эта конфигурация берется из внутренних файлов .env для каждой платформы.
Эффект был в том, что Cursor перестал предлагать Entity Framework и пытаться создавать миграции. Когда я просил тесты, он уже знал, что стандартом является FluentAssertions с Moq и xUnit, и что моки должны соответствовать интерфейсам системы. Один навык устранил недели трений.
Стратегия: навыки как уровни интеллекта
После первого навыка они начали множиться органично. Каждый раз, когда я выявлял повторяющийся шаблон обработки, я создавал навык, чтобы направлять его будущее использование.
Критически важным было осознание того, что навыки не статичны. Они развиваются. Когда Cursor совершал новый тип ошибки, соответствующий навык получал новое правило.
Навыки — это живой код. Они документируют обучение, которое возникает в результате партнерства между человеком и машиной.
Что я рекомендую тем, кто только начинает
Если вы подумываете об использовании Cursor или любого другого редактора кода с поддержкой ИИ, не начинайте с промпта. Начинайте с навыка.
Прежде чем просить ИИ о чем-либо, задокументируйте, кто вы как разработчик. Задокументируйте свой проект: что он делает, как организован, каковы священные правила, которые никто не может нарушать. Задокументируйте свои паттерны: как вы называете переменные, как структурируете таблицы, как организуете папки.
Затем итерируйте. Каждый раз, когда ИИ совершает ошибку определенного типа, обновляйте навык. Каждый раз, когда он делает что-то полезное правильно, закрепляйте этот паттерн.
Через несколько недель у вас будет агент, который знает ваш код почти так же хорошо, как вы сами.
Следующая публикация
Во второй части я покажу структуру файла skill.md для целей программирования.
