Один скилл, четыре модели — что может пойти не так

На GitHub лежат сотни AI-скиллов. Скилл для code review, скилл для дебага, скилл для обработки PDF, скилл для анализа безопасности. Установил в Cursor или Claude Code — и твой AI-ассистент стал умнее. Звучит как npm install: поставил пакет, он работает.Но скилл — не пакет. Это текстовый файл с инструкциями, который читает языковая модель. А модели читают по-разному.Представьте: вы написали подробное ТЗ и отдали его четырём специалистам. Все четверо — профессионалы, все мотивированы, все прочитали ТЗ целиком. Результат будет разный. Каждый делает как его учили, как привык, какой опыт накопил. И всегда есть шанс, что кто-то начнёт не с того конца или вообще решит ответить устно вместо того, чтобы сделать.Модель = работник. Скилл = ТЗ. Я взял одно ТЗ, отдал четырём работникам, и каждый выполнял его 120 раз. Вот что получилось.Забегая вперёд: скиллы работают. Но не так, как обещают. И самый интересный результат оказался не там, где я ожидал. Смотреть результаты