Crear habilidades

Una habilidad complementa tu servidor MCP al enseñarles a ChatGPT y Codex a usar las herramientas del servidor en un flujo de trabajo repetible. Usa el servidor para acceder a datos en tiempo real, gestionar la autenticación y la autorización, y ejecutar acciones controladas. Usa la habilidad para indicar en qué orden se usan las herramientas, qué decisiones hay que tomar y qué requisitos debe cumplir el resultado. También puedes incluir ejemplos, plantillas y otras pautas reutilizables.

Un complemento puede contener una habilidad o un grupo de habilidades relacionadas. Centra cada habilidad en un objetivo del usuario que puedas identificar en tu inventario de casos de uso. Una habilidad también puede funcionar sin un servidor MCP cuando el flujo de trabajo solo necesita las instrucciones y los recursos incluidos en el paquete.

Crear una habilidad

La forma más rápida de empezar es usar el creador de habilidades integrado. Describe el objetivo del usuario y las herramientas MCP que permiten alcanzarlo:

@skill-creator Crea una habilidad llamada tabletop-dice que interprete la notación
de dados, como 3d6, llame a roll_dice una vez por cada dado y muestre el resultado
de cada tirada y el total.

En Codex, invoca el mismo creador con $skill-creator.

También puedes crear los archivos manualmente. Cada habilidad tiene su propio directorio y requiere un archivo SKILL.md:

Escribir SKILL.md

Comienza el archivo con un nombre y una descripción. A continuación, escribe las instrucciones:

---
name: tabletop-dice
description: Roll one or more dice for tabletop games and report each result and the total.
---

Usa esta habilidad cuando el usuario pida tirar los dados.

1. Interpreta la notación `NdS` como una tirada de N dados de S caras cada uno.
   Por ejemplo, `3d6` indica que debes tirar tres dados de seis caras.
2. Llama a `roll_dice` una vez por cada dado solicitado y pasa S como valor de `sides`.
3. Muestra cada resultado en el orden en que lo devuelve la herramienta.
4. Cuando el usuario pida tirar varios dados, suma los resultados y muestra el total.

No inventes ni sustituyas ningún resultado ni vuelvas a tirar un dado a menos que el usuario te lo pida.

La descripción determina cuándo el modelo considera usar la habilidad. Describe el flujo de trabajo y las condiciones que deben activarlo. Detalla el procedimiento, el formato y las instrucciones de seguridad en el cuerpo del archivo.

Definir el alcance del flujo de trabajo

Vincula cada habilidad con uno o más casos de uso. Las instrucciones deben dejar claros los siguientes puntos:

• Qué datos de entrada espera el flujo de trabajo.
• Qué pasos debe seguir el modelo.
• Qué resultado debe recibir el usuario.
• Qué hechos no debe inferir el modelo.
• Cuándo el flujo de trabajo debe hacer una pregunta, detenerse o rechazar la solicitud.
• Qué archivos de apoyo debe consultar el modelo.

Da preferencia a una habilidad con un objetivo claro frente a un conjunto amplio de instrucciones con poca relación entre sí. Separa los flujos de trabajo cuando tengan distintas condiciones de activación, datos de entrada o criterios de éxito.

Revisar el seguimiento de instrucciones

Cuando escribas o importes habilidades para GPT-6 Astra, consulta las pautas sobre el seguimiento de instrucciones. Revisa las habilidades y los archivos de apoyo para detectar instrucciones ambiguas o contradictorias. Deja claro que las instrucciones explícitas del usuario tienen prioridad sobre las pautas de la habilidad.

Agregar recursos de apoyo

Mantén SKILL.md breve y coloca el material detallado en el mismo directorio:

• Usa references/ para políticas, esquemas, ejemplos y material de contexto.
• Usa assets/ para plantillas o archivos que el flujo de trabajo deba copiar o transformar.
• Usa scripts/ cuando el flujo de trabajo requiera cálculos deterministas o procesamiento de archivos.

Incluye referencias a los archivos de apoyo en SKILL.md y explica cuándo cargarlos o ejecutarlos. No agregues un script si las instrucciones y las herramientas existentes permiten completar la tarea de manera confiable.

Conectar habilidades con herramientas MCP

Una habilidad puede guiar al modelo en el uso de las herramientas que ofrece el servidor MCP del complemento. Usa la habilidad para definir las instrucciones del flujo de trabajo y el servidor para acceder a datos en tiempo real, gestionar la autorización y ejecutar acciones controladas.

Si una habilidad requiere un servidor MCP, declara la dependencia en agents/openai.yaml:

dependencies:
  tools:
    - type: "mcp"
      value: "dice-roller"
      description: "Roll an N-sided die"
      transport: "streamable_http"
      url: "https://tinymcp.dev/api/moldy-aloof-zettabyte/mcp"

Probar la habilidad

Prueba la habilidad con solicitudes representativas del inventario de casos de uso:

1. Solicitudes directas que deberían activar la habilidad.
2. Solicitudes indirectas que expresen el mismo objetivo.
3. Datos de entrada incompletos que deberían dar lugar a una pregunta de seguimiento.
4. Solicitudes que no deberían activar la habilidad.
5. Casos límite en los que la habilidad debe evitar inventar información o realizar una acción que no admite.

Revisa tanto la activación como la calidad de los resultados. Ajusta la descripción si la habilidad se activa en el momento equivocado. Ajusta las instrucciones si el modelo elige el flujo de trabajo correcto pero produce resultados inconsistentes.

Empaquetar la habilidad

Indica la ruta del directorio de habilidades en el archivo de manifiesto del complemento:

{
  "name": "dice-roller",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Roll dice for tabletop games",
  "skills": "./skills/",
  "apps": "./.app.json"
}

Consulta Empaquetar tu complemento para ver el archivo de manifiesto completo, la asignación del servidor MCP, las pruebas locales y el proceso de distribución.