5 Claude-, OpenClaw- und Hermes-Fähigkeiten, die es in Ihr Werkzeugkasten schaffen sollten

Wenn Sie ständig zwischen verschiedenen KI-Tools und -Agenten hin- und herwechseln, werden Sie schnell feststellen, dass gute Prompting-Techniken nur bis zu einem gewissen Punkt hilfreich sind - irgendwann wiederholen Sie einfach immer die gleichen Anweisungen. Glücklicherweise gibt es Fähigkeiten, die speziell dafür entwickelt wurden, genau dieses Problem zu lösen.

Es gibt Fähigkeiten, mit denen man alles erreichen kann - von dem, Claude dazu zu bringen, jedes Dokument in eine Mindmap umzuwandeln, über das Erstellen von Berichten aus Daten mittels OpenClaw, bis hin zum Zusammenfassen dieser riesigen Dokumentensammlung auf Ihrer Festplatte. Und das Beste: Sie können dieselbe Fähigkeit bei allen KI-Tools verwenden, die Sie möchten.

Endlich habe ich es geschafft und OpenClaw ausprobiert - es ist alles, was man erwarten würde.

Der „Agent“-Hype hat sich endlich ausgezahlt.

Probleme erkennen, bevor sie in die Produktion gelangen

Nutzen Sie KI-gestützte Code-Reviews, um Fehler zu erkennen, die Lesbarkeit zu verbessern und konkrete Rückmeldungen zu Pull Requests zu geben.

Anstatt Ihre KI zu fragen, ob ein Pull Request in Ordnung ist - wobei Sie unterschiedliche Antworten erhalten könnten - können Sie die „pr-reviewer-skill“ nutzen, um einen vollständigen und reproduzierbaren Überprüfungsprozess für Pull Requests zu erhalten. Diese holt die Diffs sowie Kommentare des Pull Requests über die GitHub-CLI ab, bewertet die Änderungen anhand von Kriterien bezüglich Sicherheit, Testbarkeit und Wartbarkeit und erstellt anschließend auf Basis dieser Analyse passende Kommentare.

Das Hauptmerkmal ist der zweistufige Genehmigungsprozess. Zunächst erstellt das Tool Überprüfungsdateien, Sie können diese bearbeiten oder genehmigen - erst danach werden sie auf GitHub hochgeladen. Genau diese Art von Kontrolle ist es, die man sich wünscht, wenn man einem Agenten erlaubt, im eigenen Namen zu schreiben.

Verwandeln Sie das Web in strukturiertes Wissen

Forschungsthemen identifizieren und die Ergebnisse automatisch in übersichtliche, für RAG geeignete Dokumente strukturieren, damit sie später abgerufen werden können.

Wenn Sie eine URL oder ein Thema in etwas umwandeln möchten, das Ihre Agenten später abrufen können, erledigt die firecrawl-knowledge-base-Funktion genau das. Geben Sie einfach einige URLs, ein Thema sowie Einstellungen zur Tiefe der Durchsuchung an - die Funktion nutzt anschließend Firecrawl, um die Websites zu durchsuchen und sowohl für LLMs geeignete Markdown-Auszüge als auch eine manifest.json-Datei zu erstellen, die die gesammelten Daten beschreibt. Je nach Zielsetzung kann sie außerdem Referenzdokumentationen, Datensätze für das RAG-Verfahren, Datensätze zum Feinabstimmen von Modellen oder sogar Spiegelungen der Dokumentation ausgeben.

Die Installation ist ebenfalls unkompliziert und erfordert nur einen Befehl:

npx skills add https://github.com/firecrawl/firecrawl-workflows --skill firecrawl-knowledge-base

Bei Claude Code wird eine sofort verwendbare Fähigkeit in Ihren Ordner .claude/skills kopiert - Sie können sie daraufhin sofort nutzen. Hermes kann denselben Fähigkeitsordner laden; dabei dienen die generierten Markdown-Dateien sowie die Datei manifest.json als dauerhafte Wissensbasis für zukünftige Gespräche. OpenClaw kann die Fähigkeit außerdem nach einem festgelegten Zeitplan über einen Ops-Agenten ausführen und die Ausgaben in ein gemeinsames Verzeichnis oder eine Datenbank schreiben; andere Fähigkeiten können dort bei Bedarf auf die notwendigen Kontextinformationen zugreifen.

Hören Sie auf, dieselben Dokumente neu zu schreiben.

Erstellen Sie Dokumentationen, API-Referenzen, Protokolle zu Besprechungen sowie technische Anleitungen mithilfe wiederverwendbarer KI-Fähigkeiten.

Das document-skills-Set von Anthropic bildet das langweilige, aber unverzichtbare Fundament für alle Agenten, die mit Dokumenten aus der realen Welt interagieren müssen. Es handelt sich dabei um dieselben Fähigkeiten, die Claude.ai im Hintergrund nutzt, um DOCX-, PDF-, PPTX- und XLSX-Dateien zu öffnen, zu bearbeiten und zu erstellen. Sie werden als offene, spezifikationskonforme Fähigkeiten im Repository anthropic/skills bereitgestellt.

Die Fähigkeit ist in Unterfähigkeiten unterteilt, die jeweils eine bestimmte Art von Dokument verarbeiten. Zu jeder Unterfähigkeit gehört eine Datei namens SKILL.md sowie weitere Referenzen, die beschreiben, wie diese Formate geparst, verarbeitet und geschrieben werden sollen. In Claude Code erfolgt die Installation mit einem einzigen Befehl:

/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills

Nach der Installation können Sie sie direkt aus Ihren Sitzungen heraus aufrufen, um Dokumente in einem bestimmten Format zu generieren, PDFs zu annotieren und alle anderen dokumentenbezogenen Aufgaben zu erledigen. Bei Hermes und OpenClaw benötigen Sie nicht einmal einen Port. Kopieren Sie einfach den entsprechenden Unterordner von github.com/anthropics/skills in die jeweiligen „Skills“-Verzeichnisse - schon kann es losgehen. Da sie der gleichen Spezifikation für Agenten-Fähigkeiten folgen, funktioniert die Logik problemlos; Sie müssen lediglich das Dateisystem bzw. den Speicher anpassen, den jede Laufzeitumgebung verwendet.

Sorgen Sie dafür, dass Git-Workflows unmöglich vergessen werden können

Kodieren Sie Commit-Nachrichten, Release-Notes, Änderungsprotokolle sowie Repository-Konventionen in wiederholbare, von KI gesteuerte Prozesse.

Für die Automatisierung mit Git ist git-workflow-skill eine hervorragende Wahl. Diese Agentenfunktion umfasst Branching-Strategien, konventionelle Commit-Nachrichten, Arbeitsabläufe für Pull Requests, Integrationen in CI/CD-Systeme, Release-Prozesse sowie fortgeschrittene Operationen. All diese Inhalte sind in einer strukturierten Hierarchie angeordnet, sodass der Agent nur das lädt, was er benötigt. Das herausstechende Merkmal ist der Befehl /pr-finish: Er führt ein Rebase durch, behebt CI-Probleme, löst offene Review-Threads und merged den Pull Request - inklusive ordnungsgemäßer Aufräumarbeiten.

Ähnlich wie bei firecrawl-knowledge-base wird diese Funktion direkt in das Skills-Verzeichnis Ihres KI-Agenten integriert. Dadurch erhalten Sie Befehle im Slash-Format zur Erstellung von Branches, zum Erstellen von Pull Requests sowie zur Verwaltung von Releases. OpenClaw kann diese Funktion außerdem in einen Ops-Agenten einbetten, sodass die Befehle nach denselben Verfahren ausgeführt werden, die Sie manuell anwenden würden.

Entwickeln Sie Fähigkeiten, die weitere Fähigkeiten hervorbringen

Erstellen Sie wiederverwendbare Prompts und Arbeitsabläufe, die Ihren KI-Assistenten helfen, im Laufe der Zeit noch bessere Fähigkeiten zu entwickeln.

Anthropic verfügt über eine offizielle Metafähigkeit zum Erstellen und Verfeinern anderer Fähigkeiten. Anstatt jede Markdown-Datei einer Fähigkeit von Hand zu schreiben, fragt skill-creator Sie nach dem Arbeitsablauf, legt die Ordnerstruktur an, erstellt den Frontmatter-Entwurf und führt sogar Auswertungen zu Auslösephrasen durch, um sicherzustellen, dass die Fähigkeit auffindbar ist und sich so verhält, wie Sie es erwarten. Dies kann bei alltäglichen Aufgaben, die Sie an OpenClaw übertragen können, äußerst hilfreich sein.

Im Grunde handelt es sich um einen geleiteten Assistenten zur Entwicklung, Verpackung und Weiterentwicklung eigener Fähigkeiten. Die Idee dabei ist, dass man dem Skill-Creator nicht nach bestimmten Fähigkeiten suchen muss, die zu seinem Arbeitsablauf passen, sondern ihm stattdessen seinen eigenen Arbeitsstil sowie die gängigen Konventionen beibringt. Dadurch wird dieser Skill zum „Tor“ für alle anderen Fähigkeiten in dem eigenen Toolset.

Kleine Fähigkeiten summieren sich zu leistungsstarken Arbeitsabläufen

Fähigkeiten sind das Element, ab dem Ihre Agentenkonfiguration nicht mehr nur eine Ansammlung nützlicher Prompt-Vorlagen ist, sondern wie ein echtes Arbeitswerkzeug aussieht - ganz gleich, wie dieses für Sie aussieht. Die meisten, wenn nicht sogar alle dieser Fähigkeiten lassen sich sowohl unter Claude, OpenClaw als auch Hermes ausführen - dabei sind nur geringfügige Anpassungen erforderlich. Alles, was Sie also tun müssen, ist die gewünschte Fähigkeit in einem Agenten zu aktivieren; anschließend steht sie in allen anderen Agenten ebenfalls zur Verfügung.

Installieren Sie sie einmal, passen Sie sie an Ihre Arbeitsweise, Ihre Repositories und Ihre Infrastruktur an - danach übernehmen sie die Portierung. Ab diesem Punkt stellt sich nur noch die Frage, welche Ihrer bestehenden Gewohnheiten Sie als Nächstes automatisieren möchten.