¿Qué es la carga progresiva en una skill?
La carga progresiva es el mecanismo por el que una skill se lee en niveles: primero solo su nombre y descripción, después el SKILL.md completo si la tarea coincide, y por último los archivos de references únicamente cuando el procedimiento los pide.
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También: Progressive disclosure · Divulgación progresiva · Carga por niveles
En corto
- Tres niveles: metadatos siempre, cuerpo al activarse, referencias bajo demanda.
- Es lo que permite tener muchas skills instaladas sin pagar el contexto de todas.
- Escribir para esos niveles es una decisión de diseño: lo que va en el cuerpo se paga en cada activación.
Cómo se aprovecha al escribir una skill
El cuerpo del `SKILL.md` debe contener el procedimiento y nada más: los pasos, en orden, con las decisiones que hay que tomar en cada uno. Las tablas de referencia, los ejemplos largos, las especificaciones y los formatos de salida van en archivos aparte dentro de `references/`, mencionados desde el paso que los necesita.
El fallo típico va en la otra dirección: un `SKILL.md` de mil líneas con toda la documentación dentro. Funciona, pero cada activación carga las mil líneas, y en una sesión con varias activaciones eso desplaza contexto que hacía falta para el trabajo real.
Términos relacionados
Fuentes
- Agent Skills — Anthropic. Comprobado el .
- Equipping agents for the real world with Agent Skills — Anthropic Engineering. Comprobado el .
- Effective context engineering for AI agents — Anthropic Engineering. Comprobado el .