Skills statt System-Prompts: Einen Anki-Tutor bauen

AI macht mich faul.

Ich meine damit nicht, dass ich möchte, dass Roboter alles erledigen. Ich meine, dass sich manuelle Arbeitsabläufe falsch anfühlen, sobald man einmal einen Agenten für langweilige Aufgaben genutzt hat.

Anki ist mein Werkzeug für Spaced Repetition. Es funktioniert gut. Aber ich habe ein Problem. Ich erwische mich dabei, wie ich schummle. Ich sehe eine schwierige Karte und sage mir „Das wusste ich schon“, nur um weiterzukommen. Das ist kein Lernen. Das ist Raten.

Ich wollte einen Lernpartner. Jemandem, der mich abfragt, meine Antwort mit der richtigen vergleicht und mir hilft, die korrekte Bewertung festzulegen.

Ich habe versucht, dies mit einem riesigen System-Prompt umzusetzen. Ich habe dem Agenten gesagt, wie er tutorieren, wie er Karten schreiben und wie er auf Telegram agieren soll.

Es ist gescheitert. Große Prompts werden zu Sammelbecken für Unnötiges. Sie verrotten. Sie werden unübersichtlich.

Ich habe meinen Ansatz geändert. Ich habe das Google Antigravity SDK verwendet.

Anstatt eines einzigen großen Prompts habe ich ein Agenten-System mit verschiedenen Ebenen aufgebaut.

  • Tools geben dem Agenten Hände.
  • Skills geben dem Agenten Gewohnheiten.
  • Policies definieren Grenzen.
  • Hooks bieten Garantien.
  • Triggers reagieren auf Ereignisse.

Ich habe Python-Tools verwendet, um eine Verbindung zu Anki herzustellen. Der Agent kann nun Decks auflisten, fällige Karten abrufen und sie bewerten.

Aber Tools sind kein Verhalten. Für das Verhalten habe ich Skills verwendet.

Ein Skill ist eine kleine Datei, die spezifische Anweisungen enthält. Ich habe drei erstellt:

  • review-buddy: Wie man eine Lernsitzung durchführt.
  • plain-cards: Wie man hochwertige Flashcards schreibt.
  • codebase-cards: Wie man Code in Lernmaterial verwandelt.

Dadurch bleibt der Haupt-System-Prompt klein. Die Identität bleibt im Prompt. Die Details der Aufgabe liegen in den Skills.

Ich habe auch Sicherheit hinzugefügt. Ein Prompt kann fehlschlagen. Eine Policy nicht. Ich habe eine Policy verwendet, um bestimmte Aktionen im Übungsmodus zu blockieren. Wenn der Agent versucht, meinen Zeitplan während einer Lernphase zu ändern, stoppt das SDK dies auf der Runtime-Ebene.

Das Ergebnis ist ein Multi-Surface-Agent. Ich nutze dieselbe Logik in meinem Terminal, auf Telegram via Sprachnachrichten und in einem Deck-Builder, der meine Code-Änderungen überwacht.

Hör auf zu versuchen, bessere Prompts zu schreiben. Fang an, kleinere Prompts und präzisere Skills zu erstellen.

Source: https://dev.to/gde/skills-over-system-prompts-building-an-anki-tutor-with-the-antigravity-sdk-2o8f

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi