El 22 d'octubre de 2026, Anthropic va cedir Agent Skills, el format amb què es donen instruccions i procediments a un agent d'IA, a l'Agentic AI Foundation, que depèn de la Linux Foundation. Per a un equip de desenvolupament, la notícia té dues cares, i convé llegir-les totes dues.
La idea que defensa aquest insight: si el format és obert, el mètode del teu equip (com especifica, com revisa, què comprova) es pot escriure un cop i portar a qualsevol agent. Però per la mateixa porta entra el que escriuen altres: una skill d'un registre públic és una dependència, i s'instal·la amb els mateixos criteris que un paquet d'npm o de PyPI.
Què ha canviat
Fins ara, Agent Skills era un format creat per Anthropic que altres eines havien adoptat. Des del 22 d'octubre, el mantenen enginyers d'Anthropic, Google, OpenAI i altres empreses a títol individual, dins de l'Agentic AI Foundation, amb el compromís de mantenir-lo «obert, impulsat per la comunitat i neutral respecte als fabricants». Tres xifres de l'anunci, que dona la mateixa Anthropic:
Risc Les xifres d'adopció són d'Anthropic, que és part interessada. Que una eina hagi integrat el format no garanteix que n'admeti totes les parts: comprova-ho a la documentació de la teva.
Què és una skill
Una skill és una carpeta amb un fitxer SKILL.md. Aquest fitxer porta unes metadades (com a mínim, nom i descripció) i les instruccions per fer una tasca concreta. La carpeta també pot incloure scripts, documentació de referència i plantilles. En arrencar, l'agent només llegeix el nom i la descripció de cada skill, i carrega les instruccions completes quan una tasca hi encaixa.
L'especificació ho explica així: les skills empaqueten coneixement de procediment i context de l'equip i de l'empresa en «carpetes portables i sota control de versions». I ho resumeix en una frase: construir una skill un cop i fer-la servir en qualsevol agent compatible.
El que guanya el teu equip
El que de debò distingeix un equip que treballa bé amb agents no és l'eina, sinó el que té escrit: com es redacta una especificació, quins criteris d'acceptació porta, què es comprova abans d'un merge, quines decisions d'arquitectura no pot endevinar l'agent. És el que explicàvem sobre Spec-Driven Development (SDD), el desenvolupament guiat per especificacions, a les plantilles d'SDD ja són gratis: la plantilla la dona qualsevol; el mètode és de l'equip.
Amb un format obert, aquest mètode deixa d'estar lligat a un fabricant. Una skill que explica com especifica el teu equip en SDD serveix igual si demà una part de l'equip fa servir un altre agent. El mateix val per a les decisions d'arquitectura i per a les instruccions compartides de l'equip: si viuen en skills dins del repositori, es versionen, es revisen i es queden quan canvia l'eina. A onext no et lliguem a un únic fabricant, i aquest és un dels motius pels quals el mètode ha de viure al repositori de l'equip.
El que el teu equip ha de controlar
L'altra cara és el mateix fet vist des de fora. Un format que funciona en més de 70 plataformes i té registres públics amb milers de skills és també una cadena de subministrament. Una skill de tercers pot portar instruccions que l'agent seguirà i scripts que executarà amb els teus permisos. Les primeres anàlisis d'aquests registres donen motius per mirar-la abans:
Risc Snyk ven eines de seguretat per a aquest problema: és recerca d'un fabricant. L'estudi acadèmic és un preprint sense revisió per parells. Tots dos analitzen registres públics i comunitaris, que no s'assemblen a un repositori intern amb revisió.
La conclusió no és que les skills siguin perilloses, sinó que són codi. Snyk ho diu així: les skills són una cadena de subministrament de programari i demanen el mateix rigor que npm, PyPI o els registres de contenidors. La Cloud Security Alliance, en una nota per a responsables de seguretat de maig de 2026, va més lluny: els fitxers de context dels agents s'han de tractar com a codi de tercers no fiable, i recomana comprovar el hash del contingut abans de carregar una skill en producció. El mateix full de ruta de l'estàndard inclou una guia de seguretat per a qui escriu i instal·la skills.
És la mateixa disciplina que demanàvem per a les dependències que proposa un assistent i per als servidors MCP que no governa ningú: saber qui publica el que s'executa i no deixar que la versió canviï tota sola.
Dos tipus de skill, dues regles
La taula és la nostra proposta per separar el que s'escriu a casa del que es porta de fora:
| Skill de l'equip | Skill de tercers | |
|---|---|---|
| Què és | El mètode escrit: com s'especifica, es revisa i es comprova | Una dependència: instruccions i, de vegades, codi que l'agent executa |
| On viu | Al repositori, al costat del codi | Al repositori, amb la versió fixada, mai descarregada sobre la marxa |
| Qui l'aprova | L'equip, per pull request | L'equip, per pull request, després de llegir-la sencera |
| Què es comprova | Que l'agent es comporta com diu (evals de l'agent) | Origen, contingut, scripts, permisos que demana i hash |
| Si canvies d'agent | Viatja amb l'equip | Es torna a revisar si canvia la versió |
Elaboració d'onext a partir de Snyk (2026), la Cloud Security Alliance (2026) i l'especificació d'Agent Skills
Abans d'instal·lar una skill de fora
Cinc passos que proposem per a qualsevol skill que no hagi escrit l'equip:
- Llegir-la sencera, inclosos els scripts i els fitxers de referència, no només la descripció.
- Comprovar qui la publica i desconfiar de les que imiten el nom d'una marca coneguda.
- Fixar la versió o el hash del contingut, perquè no canviï tota sola a la instal·lació següent.
- Que entri per pull request, com qualsevol dependència, amb algú que signa.
- Donar a l'agent només els permisos que la skill necessita: si no ha de sortir a internet ni escriure fora del projecte, que no pugui.
Cap dels cinc passos és nou. El que és nou és aplicar-los a una cosa que sembla text. En molts equips, canviar el codi de l'agent passa per revisió, però canviar una skill no, perquè «només són instruccions». Una skill canvia el que fa l'agent tant com el codi, i per això els seus canvis haurien de disparar també els evals a cada pull request. I un agent que segueix bé les seves instruccions no garanteix que el resultat sigui segur, com expliquem a el codi de l'agent passa els tests i no és segur.
Les skills que escriu el teu equip són el seu mètode i viatgen amb ell. Les que porta de fora són dependències i es revisen abans d'entrar. Totes dues viuen al repositori i passen per la mateixa porta que el codi.
Per on començar
Si el teu equip ja fa servir skills o regles compartides amb el seu agent, fes inventari: quines ha escrit l'equip, quines venen de fora i quines viuen fora del repositori. Les primeres són el mètode i mereixen revisió com el codi; les segones, la d'una dependència; les terceres, mudar-se al repositori. Perquè una skill de l'equip digui alguna cosa comprovable, serveix el mateix que per a una especificació: criteris que es puguin verificar, com expliquem a la teva spec ja és un eval.
Si ho vols revisar amb algú de fora, el diagnòstic és gratuït, i si al diagnòstic no veiem diferència, no hi ha Quick-start. Com treballem el mètode d'un equip de desenvolupament és a AI-Accelerated Development.
Preguntes freqüents
Què és Agent Skills?
És un format obert per donar a un agent d'IA coneixement i procediments concrets. Una skill és una carpeta amb un fitxer SKILL.md, que porta metadades (com a mínim, nom i descripció) i instruccions, i que pot incloure scripts, referències i plantilles. El va crear Anthropic i el 22 d'octubre de 2026 el va cedir a l'Agentic AI Foundation, que depèn de la Linux Foundation.
Quines eines admeten skills?
Segons Anthropic, més de 70 plataformes d'agents les han integrades, entre les quals ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot i VS Code. L'especificació ho resumeix així: construir una skill un cop i fer-la servir en qualsevol agent compatible. Abans de comptar-hi, comprova a la documentació de la teva eina quines parts del format admet.
Què guanya un equip de desenvolupament si escriu el seu mètode en skills?
Que com especifica, com revisa i què comprova queda escrit un cop, versionat al repositori i revisat com la resta del codi. I que aquest mètode no es perd si l'equip canvia d'agent o en fa servir uns quants alhora, perquè el format és el mateix.
Són perilloses les skills de tercers?
Són instruccions que l'agent segueix i, de vegades, codi que executa, així que tenen els riscos de qualsevol dependència. Snyk va analitzar 3.984 skills de dos registres públics i va trobar que el 13,4 % tenia almenys un problema crític de seguretat i que 76 eren malicioses. Un estudi acadèmic sobre 98.380 skills en va confirmar 157 de malicioses. No vol dir que no s'hagin de fer servir: vol dir que es revisen abans d'instal·lar-les.
Com s'instal·la una skill de tercers amb garanties?
La nostra proposta: llegir-la sencera abans d'instal·lar-la, inclosos els scripts; comprovar qui la publica; fixar la versió o el hash del contingut perquè no canviï tota sola; que entri al repositori per pull request, i donar a l'agent els permisos mínims per al que la skill necessita.
On s'han de desar les skills de l'equip?
Al repositori, al costat del codi, amb revisió per pull request com qualsevol canvi. Una skill canvia el comportament de l'agent igual que el codi, així que convé que els seus canvis disparin també els evals de l'agent. Les que viuen en un document compartit fora del repositori no les revisa ningú.
Fonts
- Anthropic, «Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation», 22 d'octubre de 2026.
- Agent Skills, «Agent Skills Overview» i especificació (sense data; consultada el 28 d'octubre de 2026).
- Luca Beurer-Kellner, Aleksei Kudrinskii, Marco Milanta, Kristian Bonde Nielsen, Hemang Sarkar i Liran Tal (Snyk), estudi ToxicSkills sobre la cadena de subministrament de les skills d'agent, 5 de febrer de 2026 (recerca d'un fabricant).
- Yi Liu, Zhihao Chen, Yanjun Zhang, Gelei Deng, Yuekang Li, Jianting Ning i Leo Yu Zhang, «"Do Not Mention This to the User": Detecting and Understanding Malicious Agent Skills in the Wild», arXiv:2602.06547, versió 4 del 10 de juny de 2026 (preprint).
- Cloud Security Alliance (AI Safety Initiative), «CISO Briefing: Agent Context Poisoning: SKILL.md and the New AI Supply Chain Attack Surface», 6 de maig de 2026.
- Les xifres i cites de fonts en anglès estan traduïdes per onext. La taula dels dos tipus de skill i els cinc passos són elaboració pròpia d'onext.
Bernat López és fundador i CEO d'onext, boutique d'IA. Acompanya equips de desenvolupament i de producte a treballar amb IA amb mètode —especificació abans de programar, una persona que decideix on hi ha risc i Spec-Driven Development— i aplica a la seva pròpia empresa el que proposa: onext funciona amb el seu propi sistema agèntic.
LinkedIn →