agent-tool-builder

Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling. JSON Schema best practices, description writing that actually helps the LLM, validation, and the emerging MCP standard that's becoming the lingua franca for AI tools. Key insight: Tool descriptions are more important than tool implementa

1. Zainstaluj skill agent-tool-builder w swoim środowisku Claude lub Codex, dodając go do konfiguracji umiejętności agenta.

2. Zanim zaczniesz pisać kod narzędzia, zdefiniuj jego JSON Schema — określ parametry wejściowe, ich typy, wymagane pola i ograniczenia. Pamiętaj, że model języka nigdy nie zobaczy implementacji, tylko ten schemat.

3. Napisz opis narzędzia, który jest konkretny i jednoznaczny. Unikaj ogólników — wyjaśnij, co narzędzie robi, jakie dane przyjmuje i co zwraca. Dodaj przykłady użycia, aby poprowadzić model w dobrym kierunku.

4. Zaimplementuj obsługę błędów, która zwraca komunikaty pomocne dla agenta. Zamiast milczących awarii, zwróć szczegółowe informacje o tym, co poszło nie tak i jak agent może się odbudować.

5. Przetestuj narzędzie z agentem, obserwując, czy model rozumie jego przeznaczenie i poprawnie je wywołuje. Jeśli agent halucynuje lub robi pętle, przejrzyj opis — prawie zawsze problem leży w dokumentacji, nie w kodzie.

6. Rozważ wdrożenie standardu MCP (Model Context Protocol) dla interoperacyjności z innymi narzędziami i agentami, szczególnie jeśli planujesz udostępnić narzędzie w ekosystemie.