Modulare KI-Skills: Mehr Konsistenz, weniger Kontextchaos

Der Beitrag ordnet den aktuellen Hype um immer mächtigere
KI-Agenten kritisch ein und setzt dagegen ein pragmatisches
Produktivitätsprinzip: wiederverwendbare Skills. Statt
Sprachmodelle bei jeder Aufgabe mit maximal viel Kontext, Regeln
und Beispielen zu überladen, werden Fähigkeiten als klar
strukturierte Module abgelegt, die ein Agent bei Bedarf gezielt
nachlädt. Das senkt den Kontextverbrauch, erhöht die Konsistenz und
stabilisiert wiederkehrende Automationen. Technisch beschreibt der
offene „Agent Skills“-Standard Skills als Ordner mit einer
zentralen SKILL.md: oben YAML-Metadaten wie Name und Beschreibung,
darunter die Anleitung in Markdown; optional ergänzen scripts/,
references/ oder assets/ den Skill. Kernidee ist „Progressive
Disclosure“: Beim Start kennt der Agent nur die Skill-Metadaten,
lädt erst bei Relevanz die volle Anleitung und bei Bedarf einzelne
Referenzen oder Skripte. Historisch verortet der Beitrag das
Konzept im Claude-Umfeld (Anthropic), später als
plattformübergreifender Standard auf agentskills.io. Parallel
entsteht ein Distributions-Ökosystem, unter anderem mit einer von
Vercel vorgestellten Skills-CLI und einem Verzeichnis samt
Leaderboard auf skills.sh. Als Alltagsnutzen werden vor allem
wiederholte Workflows genannt, bei denen Regeln wichtiger sind als
Kreativität: Brand- und Dokumenten-Guidelines, Angebots- und
Präsentationsvorlagen, interne Richtlinien, Design-Review-Kriterien
sowie Schreibstil-Module. Abgegrenzt wird das Konzept von MCP
(Model Context Protocol): MCP standardisiert Tool- und
Kontextanbindung an externe Systeme, Skills liefern prozedurales
Wissen für reproduzierbare Arbeitsweisen. Zum Schluss verschiebt
sich der Fokus auf Risiken: Skills können nicht nur Text, sondern
auch Skripte enthalten und werden damit zu Supply-Chain-Objekten.
Rund um OpenClaw und ClawHub berichten Sicherheitsforscher Anfang
Februar 2026 über bösartige Skills, die als harmlose Tools
auftreten und Nutzer zum Ausführen von Befehlen verleiten, um
Malware nachzuladen und Zugangsdaten abzugreifen. Die Konsequenz
lautet: Skills wie Software behandeln, nichts blind installieren,
Inhalte und Referenzen prüfen und bevorzugt vertrauenswürdige oder
interne Repositories nutzen. Quellen: Specification – Agent Skills
https://agentskills.io/specification Introducing `skills`, the open
agent skills ecosystem (Vercel Changelog)
https://vercel.com/changelog/introducing-skills-the-open-agent-skills-ecosystem
OpenClaw's AI 'skill' extensions are a security nightmare (The
Verge)
https://www.theverge.com/news/874011/openclaw-ai-skill-clawhub-extensions-security-nightmare
Inside the 'clawdhub' Malicious Campaign: AI Agent Skills Drop
Reverse Shells on OpenClaw Marketplace (Snyk)
https://snyk.io/articles/clawdhub-malicious-campaign-ai-agent-skills/
OpenClaw agents targeted with 341 malicious ClawHub skills (SC
Media)
https://www.scworld.com/news/openclaw-agents-targeted-with-341-malicious-clawhub-skills
Malicious OpenClaw 'skill' targets crypto users on ClawHub (Tom’s
Hardware)
https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/malicious-moltbot-skill-targets-crypto-users-on-clawhub