El 22 de octubre de 2026, en la conferencia AGNTCon + MCPCon North America celebrada en San José, la Agentic AI Foundation anunció cuatro nuevos proyectos. El que concierne a todos los equipos que utilizan agentes de programación es Agent Skills, el formato SKILL.md aportado por Anthropic. Los otros tres son Open Responses de OpenAI, OpenEnv de Hugging Face y OpenSandbox de Alibaba. La fundación, que opera bajo el amparo de la Linux Foundation, alberga ahora 10 proyectos, entre ellos MCP, A2A, AGENTS.md y goose.
En el artículo donde anunció la donación, Anthropic detalla todo lo transferido: el nombre y el logotipo de Agent Skills, la organización de GitHub, el dominio agentskills.io y el propio estándar. Asimismo, aporta cifras de adopción procedentes de la propia Anthropic: más de 70 plataformas de agentes han integrado Agent Skills desde la publicación del estándar en diciembre de 2025, y «se han publicado un millón de skills y se han instalado casi 280 millones».
A simple vista parece una noticia de gobernanza, y en gran medida lo es. Sin embargo, resuelve una duda muy práctica para quien use Claude Code en una tarea y Codex en otra: ¿una skill es una funcionalidad exclusiva de un proveedor o un formato sobre el cual es posible estandarizar? A partir de ahora, se trata de un formato con un titular neutral.
En resumen
Agent Skills es ahora un proyecto independiente de cualquier proveedor en la Agentic AI Foundation, mantenido a título individual por ingenieros de Anthropic, Google, OpenAI y otras compañías. El formato de archivo no experimentó ningún cambio el 22 de octubre. Los archivos SKILL.md existentes siguen funcionando y las herramientas que los cargan continúan haciéndolo desde las mismas ubicaciones. Lo que ha cambiado es quién decide la próxima versión. Para un equipo, la estrategia más práctica es redactar las skills utilizando únicamente los seis campos de la especificación, mantener una sola copia por repositorio y permitir que cada agente la localice.
Agent Skills en una sección
Una skill es un directorio que contiene un archivo SKILL.md: un encabezado frontmatter en YAML con al menos un name y una description, seguido de instrucciones en Markdown. También puede incluir carpetas complementarias como scripts/, references/ y assets/. La especificación es tan breve que se lee en diez minutos.
Las skills minimizan el consumo de recursos gracias a la divulgación progresiva. Al iniciarse, el agente solo carga el nombre y la descripción de cada skill —alrededor de 100 tokens por skill según la especificación—, lee el cuerpo completo de SKILL.md únicamente cuando una tarea coincide y solo abre los archivos adjuntos cuando las instrucciones hacen referencia a ellos.
Para una explicación más detallada y aprender a evaluar skills procedentes de fuentes públicas, consulta qué es una Skill para agentes de programación.
Qué cambia con este movimiento y qué permanece igual
| Antes del 22 de octubre | Después | |
|---|---|---|
| Titular del nombre, logotipo, organización de GitHub y dominio | Anthropic | Agentic AI Foundation |
| Maintainers | Publicado bajo la organización de Anthropic | Ingenieros de Anthropic, Google, OpenAI y otras empresas, a título individual; David Soria Parra y Mahesh Murag han sido nombrados Lead Maintainers |
El formato SKILL.md |
Especificación en agentskills.io | Misma especificación, misma URL |
| Dónde buscan las skills los productos | A elección de cada producto | Sigue quedando a elección de cada producto |
| Extensiones específicas de cada producto | Dependen de cada producto | Siguen dependiendo de cada producto |
| Hoja de ruta (roadmap) | Sin formalizar | Anthropic propone lanzamientos versionados, un proceso formal de propuestas y directrices de seguridad para quienes creen o instalen skills |
Hay tres cosas que cambian. En primer lugar, la propiedad de la marca y de la infraestructura: el nombre, el dominio y la organización de GitHub ya no pertenecen a un proveedor cuyo producto compite directamente con los demás que leen el formato. En segundo lugar, las partes implicadas: ingenieros de Anthropic, Google y OpenAI mantienen ahora de forma conjunta un formato compatible con sus respectivos productos. En tercer lugar, se establecerá un proceso formal en el que es posible participar sin necesidad de unirse a la fundación.
Otras tres cosas no cambian, y son precisamente las que afectan a tu repositorio. El formato sigue siendo exactamente el mismo que el 21 de octubre. La especificación todavía no define dónde deben ubicarse las skills; se limita a definir qué contiene el directorio de una skill, y cada herramienta decide qué directorios examinar. Además, las extensiones específicas de producto siguen siéndolo: un campo que un agente interpreta sin problemas puede ser rechazado por el siguiente.
Un detalle demuestra lo reciente que es todo esto: el 26 de octubre, la guía de contribución del repositorio todavía indicaba que las solicitudes para usar el logotipo «son revisadas por el equipo de Anthropic», y la página de la especificación no mostraba ningún número de versión. Las versiones formales forman parte de la hoja de ruta propuesta, pero aún no se han implementado. En la práctica, considera la especificación como algo estable, aunque sobre el papel carezca de número de versión.
Escribe una skill una sola vez y úsala en múltiples agentes
A continuación se muestra una skill mínima que cumple estrictamente con la especificación. El campo name contiene únicamente letras minúsculas, números y guiones, con un máximo de 64 caracteres, y coincide con el nombre de la carpeta. La description detalla qué hace la skill y cuándo utilizarla, sin superar el límite de 1024 caracteres. Todos los demás campos son opcionales.
.agents/skills/migration-review/
├── SKILL.md
└── references/
└── CHECKLIST.md
---
name: migration-review
description: Reviews a database migration before it merges. Checks reversibility, locking on large tables, and data backfills. Use when a diff adds or changes files under migrations/ or the user asks for a migration review.
license: Apache-2.0
metadata:
owner: platform-team
version: "1.2"
---
# Migration review
1. List every migration file in the diff.
2. For each one, confirm a down migration exists, or state why it cannot.
3. Flag any ALTER TABLE on a table listed in references/CHECKLIST.md as large.
4. Flag backfills that run inside the migration instead of a separate job.
5. Report one line per file: PASS, or FAIL with the reason.
Do not edit the migration. Report only.
Los valores de metadata van entrecomillados porque la especificación define metadata como un mapa de claves y valores de tipo cadena de texto. El archivo de referencia se sitúa un nivel por debajo de SKILL.md, tal como recomienda la especificación. Puedes verificarlo con el validador de referencia antes de que otros dependan de él:
skills-ref validate ./.agents/skills/migration-review
Llegamos ahora a la parte que la fundación no resuelve: las rutas de detección. La documentación de skills de Codex indica .agents/skills en el repositorio y $HOME/.agents/skills para el usuario. La documentación de Claude Code establece .claude/skills/<skill-name>/SKILL.md para proyectos y ~/.claude/skills/ para el usuario. Ambos entornos admiten enlaces simbólicos hacia las carpetas de skills. Por tanto, conviene mantener una única copia real bajo .agents/skills —la convención multiplataforma que recomienda examinar la guía de implementación de clientes de la especificación— y crear un enlace simbólico para Claude Code:
mkdir -p .claude/skills
ln -s ../../.agents/skills/migration-review .claude/skills/migration-review
git add .agents/skills .claude/skills
Una sola carpeta, una sola revisión y un único punto de actualización. Las herramientas que leen .agents/skills directamente no necesitan ningún enlace; consulta la documentación de cada una.
Hay tres reglas para mantener la portabilidad de una skill:
- Utiliza únicamente los seis campos de la especificación (
name,description,license,compatibility,metadata,allowed-tools) en la copia compartida. La documentación de Claude Code señala que las subidas a claude.ai y la API de Skills rechazan con un error crítico cualquier otra clave, si bien el propio Claude Code admite extensiones comocontext: fork. - Considera
allowed-toolscomo una sugerencia. La especificación lo cataloga como experimental y el nivel de soporte varía según el agente. - Mantén la configuración específica de cada producto fuera del frontmatter compartido. Codex lee configuraciones opcionales de interfaz e invocación desde un archivo
agents/openai.yamldentro de la carpeta de la skill, el cual otros agentes ignoran por completo.
Estandariza con el formato compartido cuando más de un agente, o más de una persona, trabaje en el mismo repositorio. Prescinde de formalismos cuando un único desarrollador utilice un solo agente: basta con una skill personal en el directorio propio de ese agente, y la portabilidad puede esperar hasta que entre en juego un segundo agente.
La cuestión de la confianza no se traslada a la fundación
Que el formato cuente con un titular neutral no convierte a ninguna skill en segura por arte de magia. La guía de implementación de clientes advierte de que las skills a nivel de proyecto proceden del repositorio en el que se trabaja —el cual puede ser un clon recién descargado de un proyecto que no controlas— y recomienda que los agentes condicionen la ejecución de dichas skills a una verificación de confianza. La hoja de ruta propuesta por Anthropic contempla directrices de seguridad para quienes escriben e instalan skills, lo que confirma que dicha guía todavía no existe de forma definitiva.
Hasta que esté lista, audita cada skill como si fuera una dependencia más: revisa SKILL.md y cada script antes de que un agente los ejecute, otorga los mínimos privilegios posibles a los comandos y no incluyas secretos. Con un millón de skills publicadas según las cifras de Anthropic, la oferta no es la limitación. La revisión sí lo es.
Dónde encaja Sharkly
Un formato común responde a la pregunta «¿se cargará este archivo en mi agente?». Lo que no resuelve es qué agente debe disponer de cada skill, quién tiene permiso para modificarla y a dónde van a parar los resultados. Ese desafío de gestión aumenta con cada agente que se incorpora.
En Sharkly, una Skill utiliza SKILL.md como punto de entrada, con los campos YAML name y description seguidos de instrucciones, tal como detalla la documentación de Skills. Puedes subir un archivo SKILL.md, un archivo .skill, un zip o una carpeta; importar desde una URL pública compatible; o importar Skills que el Runtime de una Computer ya haya detectado. Las importaciones se convierten en copias gestionadas, por lo que la documentación recomienda revisarlas antes de vincularlas. Cada Skill cuenta con un único alcance (Organización, Space o Agente), definido en el momento de su creación, y su edición está restringida al creador y a los Owners o Admins de la Organización. En Sharkly Skills se explica detalladamente cada opción.
La vinculación se realiza en el Agente, y es en el Agente donde se elige el Runtime. Un Crew es «un grupo reutilizable de personas y agentes coordinado por un agente líder», de acuerdo con la documentación de Crews, y cada agente miembro conserva su propia configuración. De este modo, un Crew cuyo líder funcione con Claude Code y cuyo revisor opere con Codex puede vincular la misma Skill de Space, devolviendo los resultados de cada miembro a la misma Task. Los agentes investigan, ejecutan, prueban e informan; las personas deciden qué Skills cuentan con la autoridad del equipo y dan por válidos los resultados.
Puedes mantener las skills sincronizadas de forma manual con una carpeta y un enlace simbólico por repositorio, o recurrir a Sharkly para gestionar qué agentes las incorporan a medida que el equipo crece. Si te interesa ejecutar ambos agentes en paralelo, en Claude Code y Codex en una misma base de código se aborda la gestión con worktrees.
Preguntas frecuentes
¿Ha cambiado el formato de Agent Skills tras su traslado a la Agentic AI Foundation? No. El anuncio supuso la transferencia del nombre, el logotipo, la organización de GitHub, el dominio y el estándar. La especificación en agentskills.io sigue siendo el mismo documento y las skills existentes basadas en SKILL.md continúan funcionando sin cambios.
¿Quién se encarga del mantenimiento de Agent Skills en la actualidad? Ingenieros de Anthropic, Google, OpenAI y otras empresas, a título personal, con David Soria Parra y Mahesh Murag designados como Lead Maintainers, según el comunicado de Anthropic. Anthropic ha propuesto el lanzamiento de versiones numeradas y un proceso formal de propuestas, aunque ninguno de ellos se ha puesto en marcha todavía.
¿Qué agentes admiten Agent Skills? Anthropic menciona más de 70 plataformas, destacando ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot y VS Code. El escaparate de clientes en agentskills.io incluye herramientas como Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Goose y OpenHands. Cada producto define sus propios directorios para skills, por lo que se recomienda revisar su documentación específica.
¿Es necesario unirse a la fundación para crear o aportar skills? No. El comunicado de Anthropic aclara que se puede seguir utilizando el estándar y contribuyendo a él sin ser miembro, y que los comentarios sobre la especificación se canalizan a través del Discord del proyecto.
¿Funcionará en Codex una skill escrita para Claude Code? Si su frontmatter se limita a los seis campos de la especificación y se encuentra en una ruta donde Codex busca, sí a nivel de formato. Las extensiones propias de Claude Code como context: fork no serán compatibles, de modo que conviene omitirlas en la copia compartida. Trasladar skills es solo una parte al alternar entre agentes; en cómo mantener el contexto al cambiar entre agentes de programación se detalla el resto del proceso.
