Claude Code बनाते समय सीखी गई बातें: हम Skills का उपयोग कैसे करते हैं

 (x.com/trq212)
102 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-03-19 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • Claude Code में Skills सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले extension points में से एक हैं, और Anthropic ने अंदरूनी तौर पर सैकड़ों skills को वास्तव में चलाते हुए जमा किया गया व्यावहारिक अनुभव साझा किया है
  • Skills सिर्फ साधारण Markdown फ़ाइलें नहीं हैं, बल्कि scripts, assets, data आदि को शामिल करने वाली folder structure हैं, जिन्हें agent खोज और उपयोग कर सकता है
  • इन्हें library reference, product verification, data analysis, code scaffolding, CI/CD आदि 9 skill categories में वर्गीकृत किया गया है, और एक अच्छी skill को साफ़ तौर पर एक ही category में फिट होना चाहिए
  • Skill लिखते समय Gotchas section, file system का उपयोग, progressive disclosure, और data storage जैसी व्यावहारिक टिप्स सबसे अहम हैं
  • संगठन के स्तर पर विस्तार करते समय internal plugin marketplace के ज़रिए skills वितरित करने और usage measurement hooks से उनके प्रभाव को ट्रैक करने वाली संरचना की सिफारिश की गई है

Skills क्या हैं

  • Skills के बारे में एक आम ग़लतफ़हमी यह है कि वे “बस Markdown फ़ाइलें” हैं, लेकिन वास्तव में वे scripts, assets, data आदि को शामिल करने वाला folder होती हैं
  • Agent इस folder को explore कर सकता है, इसकी सामग्री खोज सकता है, और उसे manipulate कर सकता है
  • Claude Code में Skills विभिन्न configuration options देती हैं, और dynamic hooks का registration भी संभव है
  • सबसे दिलचस्प skills वे हैं जो इन configuration options और folder structure का रचनात्मक उपयोग करती हैं

Skills की 9 categories

  • अंदर उपयोग की जा रही skills को वर्गीकृत करने पर वे बार-बार दिखाई देने वाली कुछ categories में cluster होती दिखीं
  • अच्छी skills साफ़ तौर पर एक category में फिट बैठती हैं, जबकि उलझी हुई skills कई categories में फैली होती हैं

  • 1. Library & API Reference

    • ऐसी skills जो बताती हैं कि library, CLI, SDK का सही उपयोग कैसे करना है
    • लक्ष्य सिर्फ internal libraries नहीं, बल्कि वे सामान्य libraries भी हैं जिनमें Claude Code अक्सर गलती करता है
    • इनमें अक्सर reference code snippets का folder और सावधानियों (gotchas) की सूची शामिल होती है
    • उदाहरण: billing-lib (internal payment library के edge cases), internal-platform-cli (internal CLI wrapper के सभी subcommands और usage examples), frontend-design (design system लागू करने में सुधार)

  • 2. Product Verification

    • ऐसी skills जो बताती हैं कि code सही काम कर रहा है या नहीं, इसे test और verify कैसे करना है
    • अक्सर Playwright, tmux जैसे external tools के साथ मिलकर उपयोग होती हैं
    • Claude के output की accuracy सुनिश्चित करने में बेहद उपयोगी, और engineers के लिए एक हफ़्ता लगाकर भी verification skill को उत्कृष्ट बनाना फ़ायदेमंद है
    • ऐसी तकनीकें सुझाई गई हैं जिनमें Claude अपने output को वीडियो के रूप में रिकॉर्ड करे, या हर चरण पर state के बारे में programmatic assertions लागू करे
    • उदाहरण: signup-flow-driver (signup → email verification → onboarding को headless browser से चलाना), checkout-verifier (Stripe test card से payment UI चलाकर invoice state verify करना), tmux-cli-driver (TTY की ज़रूरत वाले interactive CLI tests के लिए)

  • 3. Data Fetching & Analysis

    • data और monitoring stack से जुड़ने वाली skills
    • इनमें credentials सहित data-fetching libraries, खास dashboard IDs, और सामान्य workflow guidance शामिल हो सकते हैं
    • उदाहरण: funnel-query (signup → activation → payment funnel के लिए ज़रूरी events और canonical user_id वाली tables), cohort-compare (दो cohorts की retention/conversion rate तुलना और statistical significance flagging), grafana (data source UID, cluster names, और issue → dashboard lookup table)

  • 4. Business Process & Team Automation

    • ऐसी skills जो दोहराए जाने वाले workflows को एक command से automate करती हैं
    • निर्देश अपेक्षाकृत सरल हो सकते हैं, लेकिन उनमें दूसरी skills या MCP पर जटिल dependencies हो सकती हैं
    • पिछले run के परिणामों को log files में सहेजने से model को consistency बनाए रखने और पिछली executions को प्रतिबिंबित करने में मदद मिलती है
    • उदाहरण: standup-post (ticket tracker, GitHub activity, Slack को मिलाकर formatted standup), create-ticket (schema enforcement और creation के बाद workflow), weekly-recap (merged PRs + closed tickets + deployments का summary post)

  • 5. Code Scaffolding & Templates

    • codebase की किसी खास capability के लिए framework boilerplate generate करने वाली skills
    • इन्हें composable scripts के साथ जोड़ा जा सकता है, और जब natural language requirements हों जिन्हें सिर्फ code से पूरी तरह cover नहीं किया जा सकता, तब ये विशेष रूप से उपयोगी होती हैं
    • उदाहरण: new-framework-workflow (annotations सहित नई service/workflow/handler scaffolding), new-migration (migration file templates और gotchas), create-app (authentication, logging, deployment settings के साथ pre-wired नया internal app)

  • 6. Code Quality & Review

    • संगठन के भीतर code quality लागू करने और code review में मदद करने वाली skills
    • अधिकतम robustness के लिए इनमें deterministic scripts या tools शामिल हो सकते हैं
    • इन्हें hooks या GitHub Action के हिस्से के रूप में अपने-आप भी चलाया जा सकता है
    • उदाहरण: adversarial-review (एक नए नज़रिए वाला sub-agent critique → fix → repeat करता है, जब तक टिप्पणियाँ nitpick स्तर तक न रह जाएँ), code-style (ऐसी code style लागू करना जिसमें Claude डिफ़ॉल्ट रूप से अच्छा नहीं है), testing-practices (tests कैसे लिखें और क्या test करें)

  • 7. CI/CD & Deployment

    • codebase के भीतर code को pull, push और deploy करने वाली skills
    • ये data जुटाने के लिए दूसरी skills को refer कर सकती हैं
    • उदाहरण: babysit-pr (PR monitoring → flaky CI retry → merge conflicts resolve → auto-merge enable), deploy-service (build → smoke test → gradual traffic rollout → error rate comparison → regression पर auto rollback), cherry-pick-prod (isolated worktree → cherry-pick → conflict resolution → template PR creation)

  • 8. Runbooks

    • ऐसी skills जो symptoms (Slack thread, alerts, error signatures आदि) को input के रूप में लेकर multi-tool investigation करती हैं और structured report बनाती हैं
    • उदाहरण: service-debugging (symptom → tool → query pattern mapping), oncall-runner (alerts fetch करना → common causes check करना → results format करना), log-correlator (request ID से संबंधित systems के logs इकट्ठा करना)

  • 9. Infrastructure Operations

    • ऐसी skills जो रोज़मर्रा के maintenance और operational procedures चलाती हैं, और destructive operations के लिए guardrails शामिल करती हैं
    • ये engineers को महत्वपूर्ण operations में best practices का पालन आसान बनाती हैं
    • उदाहरण: resource-orphans (orphan Pod/volume ढूँढना → Slack alert → waiting period → user confirmation → staged cleanup), dependency-management (संगठन का dependency approval workflow), cost-investigation (storage/egress cost spikes की जाँच के लिए buckets और query patterns)

Skills लिखने के tips

  • जो बात साफ़-साफ़ है, उसे मत लिखें

    • Claude Code codebase के बारे में पहले से बहुत कुछ जानता है, और coding को लेकर उसकी अपनी बुनियादी राय भी होती है
    • अगर आप knowledge-centric skill बना रहे हैं, तो ऐसी जानकारी पर ध्यान देना चाहिए जो Claude की सामान्य सोच से अलग हो
    • frontend-design skill इसका अच्छा उदाहरण है; इसे Anthropic engineers ने ग्राहकों के साथ कई दौर के काम के बाद Claude की design sense बेहतर करने के लिए बनाया, ताकि वह Inter font और purple gradient जैसे stereotypical patterns से बचे

  • Gotchas section बनाइए

    • हर skill में सबसे ऊँची signal value वाला content Gotchas section होता है
    • इसे उन failure points से बनाना चाहिए जिनसे Claude skill इस्तेमाल करते समय अक्सर टकराता है
    • आदर्श रूप से समय के साथ इन gotchas को लगातार update करते रहना चाहिए

  • File system और progressive disclosure का उपयोग

    • Skill एक folder है, इसलिए पूरे file system को context engineering और progressive disclosure के साधन की तरह इस्तेमाल करना चाहिए
    • अगर Claude को बता दिया जाए कि skill में कौन-कौन सी files हैं, तो वह सही समय पर उन्हें पढ़ लेता है
    • सबसे सरल रूप: detailed function signatures और usage examples को references/api.md जैसे अलग Markdown में बाँटना
    • अगर final output Markdown है, तो assets/ folder में template files शामिल की जा सकती हैं
    • references, scripts, examples आदि के folders Claude की कार्यकुशलता बढ़ाते हैं

  • Claude को ज़रूरत से ज़्यादा constrain न करें

    • Claude निर्देशों का पालन करने की कोशिश करता है, लेकिन skills highly reusable होती हैं, इसलिए अत्यधिक specific instructions से सावधान रहना चाहिए
    • ज़रूरी जानकारी दें, लेकिन परिस्थिति के अनुसार लचीले ढंग से adapt करने की गुंजाइश भी छोड़ें

  • Setup process डिज़ाइन करें

    • कुछ skills में user से context इकट्ठा करने वाला setup step चाहिए होता है
    • उदाहरण: अगर कोई skill standup को Slack में पोस्ट करती है, तो उसे पूछना होगा कि किस channel में पोस्ट करना है
    • अच्छा pattern: setup information को skill directory के config.json file में सहेजना; और अगर setup न हुआ हो तो agent user से सवाल पूछे
    • structured multiple-choice questions दिखाने के लिए AskUserQuestion tool का उपयोग करने का निर्देश दिया जा सकता है

  • Description field model के लिए है

    • Claude Code session शुरू करते समय सभी उपलब्ध skills की description list बनाता है
    • Claude इस सूची को scan करके तय करता है: “क्या इस request के लिए कोई उपयुक्त skill है?”
    • इसलिए description field summary नहीं, बल्कि यह skill कब trigger होनी चाहिए इसकी व्याख्या है

  • Memory और data storage

    • Skill में data store करने वाली memory शामिल की जा सकती है
    • यह साधारण text log files या JSON files से लेकर SQLite database तक कुछ भी हो सकती है
    • उदाहरण: अगर standup-post skill अपनी सारी posting history standups.log में store करे, तो अगली run में Claude अपना इतिहास पढ़कर समझ सकता है कि कल के बाद क्या बदला
    • Skill directory में रखा data skill upgrade के समय मिट सकता है, इसलिए इसे ${CLAUDE_PLUGIN_DATA} नाम के stable folder में store करना चाहिए

  • Scripts सहेजना और code generation

    • Claude को दिए जा सकने वाले सबसे शक्तिशाली tools में से एक स्वयं code है
    • scripts और libraries देने पर Claude boilerplate को दोबारा बनाने के बजाय composition पर फ़ोकस कर सकता है
    • उदाहरण: किसी data science skill में event source से data लाने वाली helper function library शामिल हो
    • Claude इन capabilities को जोड़कर तुरंत scripts generate कर सकता है, और “मंगलवार को क्या हुआ था?” जैसे जटिल analysis में उनका उपयोग कर सकता है

  • On Demand Hooks

    • Skill में ऐसे hooks शामिल हो सकते हैं जो सिर्फ उसके invoke होने पर activate हों और सिर्फ session के दौरान बने रहें
    • ये उन strongly opinionated hooks के लिए उपयुक्त हैं जिन्हें हर समय चलाना भारी पड़े, लेकिन खास परिस्थितियों में वे बहुत उपयोगी हों
    • उदाहरण:
      • /careful — rm -rf, DROP TABLE, force-push, kubectl delete को PreToolUse matcher से block करना; सिर्फ production work के समय activate
      • /freeze — किसी खास directory के बाहर सभी Edit/Write को block करना; debugging के दौरान अनचाहे बदलाव रोकने में उपयोगी

Skills की deployment

  • Skills की एक बड़ी ताकत यह है कि उन्हें पूरी टीम के साथ साझा किया जा सकता है
  • share करने के दो तरीके हैं:
    • skill को repo में check-in करना (./.claude/skills के नीचे)
    • उसे plugin बनाकर Claude Code Plugin marketplace में upload करना, ताकि users उसे install कर सकें

  • Marketplace management

    • जब छोटी टीम कुछ ही repos पर काम कर रही हो, तब repo में check-in करना उपयुक्त तरीका है
    • check-in की गई skills model के context में थोड़ा-थोड़ा जुड़ती रहती हैं, इसलिए बड़े scale पर internal plugin marketplace ज़्यादा फ़ायदेमंद होता है
    • marketplace में कौन-सी skills जाएँगी, यह तय करने वाली कोई central team नहीं है; सबसे उपयोगी skills स्वाभाविक रूप से खोजी जाती हैं
    • अगर आपके पास आज़माने लायक skill है, तो उसे GitHub के sandbox folder में upload करें और Slack आदि पर उसकी जानकारी दें
    • पर्याप्त traction मिलने पर skill owner marketplace में ले जाने वाला PR उठाता है
    • चूँकि खराब या duplicate skills आसानी से बन सकती हैं, इसलिए release से पहले curation mechanism महत्वपूर्ण है

  • Skills को compose करना

    • skills के बीच dependencies की ज़रूरत पड़ सकती है (जैसे file upload skill + CSV generate और upload skill)
    • marketplace या skills में dependency management native रूप से built-in नहीं है, लेकिन अगर किसी दूसरी skill को नाम से refer किया जाए, तो install होने पर model उसे call कर सकता है

  • Skills का measurement

    • skills के performance को समझने के लिए PreToolUse hook के ज़रिए company के भीतर skill usage log किया जाता है
    • इससे लोकप्रिय skills या ऐसी skills ढूँढने में मदद मिलती है जो उम्मीद के मुकाबले कम trigger हो रही हैं

निष्कर्ष

  • Skills agents के लिए बहुत शक्तिशाली और लचीला tool हैं, लेकिन वे अभी शुरुआती चरण में हैं, और हर कोई इनके सर्वोत्तम उपयोग का तरीका खोज रहा है
  • यह लेख कोई अंतिम guide नहीं, बल्कि वास्तविक उपयोग में असरदार साबित हुई tips का संकलन है
  • ज़्यादातर skills कुछ लाइनों और एक gotcha से शुरू हुईं, और जब-जब Claude नए edge cases से टकराया, लोगों ने उन्हें लगातार जोड़कर और बेहतर बनाया

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