O czym jest ten film
- Autor stworzył „Web Skill MCP” — kolekcję umiejętności dla agentów AI hostowaną w internecie, której nie trzeba instalować lokalnie.
- Pierwsza implementacja działa na jego projekcie Claude Blog: darmowym, otwartym skillu do tworzenia blogów (repozytorium GitHub + strona claude-blog.md).
- Problem do rozwiązania: lokalnie zainstalowane umiejętności nagromadzają się i wymagają porządkowania przynajmniej raz w miesiącu.
- Fundamentem jest vault — uporządkowana, wzajemnie powiązana baza treści — zbudowana według zasad wcześniejszego projektu autora, WebMCP (przeglądanie sieci przez agentów).
- Użycie jest maksymalnie proste: wystarczy wskazać agentowi adres kończący się na „/mcp”; agent czyta README, plik CLAUDE.md, a ten przekierowuje do AGENTS.md z zasadami wykonania.
- Pod adresem czeka katalog pakietów (m.in. Blog Analyzer, Blog Persona, Rewrite) — każda umiejętność ma tytuł i metaopis, a agent sam dobiera pakiet do zadania.
- Blog Analyzer ocenia dostarczony wpis pod kątem treści, SEO, zaufania, jakości technicznej i gotowości do cytowania przez modele AI.
- W demie agent tworzy konspekt wpisu „który kraj ma najlepsze pomidory” — samodzielnie wchodzi w tryb przeszukiwania sieci i planuje strukturę w oparciu o wyniki wyszukiwania.
- Autor deklaruje brak ukrytych wstrzyknięć poleceń (prompt injection) i maszynowego szumu (AI slop); całość przetestował sam, ale projekt pozostaje eksperymentalny.
- Plany: przeniesienie rozwiązania na Claude Obsidian, Claude SEO i Claude Ads oraz publikacja na GitHubie protokołu pozwalającego zbudować własny Web Skill MCP.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Umiejętności agenta mogą żyć w sieci, a nie na dysku
Na czym polega: Zamiast pobierać repozytorium i instalować skilla w agencie, autor udostępnia całą kolekcję pod adresem URL — agent sięga po nią na żądanie, dopiero gdy jest potrzebna.
Jak stosować: Wklej agentowi adres claude-blog.md/mcp i sformułuj zadanie, np. „napisz konspekt wpisu”. Agent sam odczyta dokumentację i dobierze właściwą umiejętność.
Na co uważać: To podejście eksperymentalne i zależne od dostępności cudzej strony — dla krytycznych zadań miej w zanadrzu klasyczną, lokalną instalację.
2.Jeden adres zastępuje całą konfigurację
Na czym polega: Pod „/mcp” czeka README pisany z myślą o agencie. Claude dodatkowo sięga po plik CLAUDE.md, który przekierowuje do AGENTS.md — a tam są zasady, zakres odpowiedzialności i wszystkie dane potrzebne do wykonania umiejętności.
Jak stosować: Nie konfiguruj nic ręcznie — po prostu podeślij link (Claude, Codex czy innemu klientowi) i opisz, co chcesz osiągnąć.
Na co uważać: Inni klienci mogą inaczej traktować te pliki; zanim oprzesz na tym cały proces, sprawdź w praktyce, czy Twoje narzędzie faktycznie czyta README i AGENTS.md.
3.Startuj od katalogu pakietów
Na czym polega: Katalog jest czytelny zarówno dla człowieka, jak i dla agenta; każda pozycja ma tytuł (Blog Persona, Rewrite, Blog Analyzer) i metaopis, więc agent dopasowuje pakiet do bieżącego zadania.
Jak stosować: Przy precyzyjnym zapytaniu, np. „zrób konspekt”, agent sam odnajdzie w katalogu „Blog Outline” i pobierze powiązany plik SKILL.md.
Na co uważać: Przy ogólnikowym poleceniu wybór pakietu spada na uznaniowość agenta — warto nazwać zadanie wprost.
4.Gotowe kryteria oceny wpisu (Blog Analyzer)
Na czym polega: Ta umiejętność punktuje dostarczony post w pięciu wymiarach: treść, SEO, zaufanie, jakość techniczna i gotowość do cytowania przez modele AI.
Jak stosować: Podaj agentowi adres kolekcji i link do swojego tekstu, poproś o analizę — dostaniesz ocenę wraz z kierunkami poprawek przed publikacją.
Na co uważać: Kryteria pochodzą z repozytorium Claude Blog, a nie z uniwersalnego standardu — traktuj wynik jako punkt odniesienia, nie wyrok.
5.Agent sam przechodzi w tryb researchu
Na czym polega: Umiejętność Blog Outline Generator planuje strukturę wpisu w oparciu o wyniki wyszukiwania — w demie agent bez żadnych pytań sprawdził online, które kraje produkują i przetwarzają pomidory.
Jak stosować: Łącz konspekt z bieżącym researchem: poproś o strukturę opartą na aktualnych danych, a nie tylko na wiedzy modelu z treningu.
Na co uważać: Głębia researchu zależy od tego, jak agent rozumie zadanie — zadbaj o kontekst tematyczny i zweryfikuj fakty w gotowym tekście.
6.Kopiowanie pojedynczego promptu — tylko wyjątkowo
Na czym polega: Przy każdej umiejętności jest przycisk „Copy Prompt” pozwalający wkleić prompt do agenta na jeden użytek. Autor podkreśla, że to nie jest zamierzona droga — przecina ona całą resztę mechanizmu.
Jak stosować: W codziennej pracy wystarczy krótka instrukcja: „zajrzyj na claude-blog.md, sprawdź MCP i użyj najlepszych umiejętności, żeby powstał jak najlepszy wpis”.
Na co uważać: Pojedynczy, skopiowany prompt oznacza rezygnację z automatycznego doboru pakietów i pełnego kontekstu kolekcji.
7.Higiena umiejętności: mniej instalacji, mniej bałaganu
Na czym polega: Zdaniem autora zainstalowane skille piętrzą się do tego stopnia, że przegląd ich listy to comiesięczny obowiązek — hosting w sieci zdjęcie tego problemu.
Jak stosować: Rzadziej używane umiejętności zostaw w wersji dostępnej przez URL, a lokalnie instaluj tylko te, po których sięgasz codziennie.
Na co uważać: Skoro umiejętności czyta agent, a nie tylko Ty — trzymaj rękę na pulsie co do tego, jakie adresy mu podajesz.
8.Bezpieczeństwo i jakość treści pod kontrolą autora
Na czym polega: Autor deklaruje, że w kolekcji nie ma ukrytych wstrzyknięć poleceń (prompt injection) ani generowanego masowo szumu (tzw. AI slop), a wszystko trzyma się zasad z repozytorium Claude Blog.
Jak stosować: Zanim wskażesz agentowi jakąkolwiek zewnętrzną kolekcję umiejętności, przejrzyj ją samodzielnie pod kątem ukrytych instrukcji i jakości materiału.
Na co uważać: To deklaracja twórcy, nie niezależny audyt — przy cudzych kolekcjach zachowaj zdrowy dystans.
9.Zbuduj własną kolekcję według tego samego wzorca
Na czym polega: Całość opiera się na vaulcie z konsekwentnym linkowaniem między notatkami, wspólnym schematem i jednolitymi praktykami JSON — dzięki temu te same zasady dało się przenieść z WebMCP do Web Skill MCP.
Jak stosować: Autor zapowiada publikację protokołu na GitHubie; możesz na jego bazie zbudować stronę z własnymi umiejętnościami i wskazywać ją agentom zamiast rozsyłać pliki.
Na co uważać: Spójność nazw plików (SKILL.md, README, AGENTS.md) i linków wymaga dyscypliny — każda niespójność utrudnia agentowi nawigację po kolekcji.
10.Przetestuj na własnych zadaniach i daj znać o wynikach
Na czym polega: Autor przetestował wszystkie umiejętności sam i twierdzi, że agenci pracują identycznie jak z lokalną instalacją Claude Bloga; prosi o sygnały w komentarzach, jeśli u kogoś coś zadziała źle.
Jak stosować: Wykonaj to samo zadanie dwukrotnie — raz przez adres /mcp, raz z lokalną instalacją — i porównaj efekty.
Na co uważać: Wyniki mogą się różnić między modelami i klientami, więc pojedynczy test niczego nie przesądza.
Redakcyjne tłumaczenie
Skill, którego nie trzeba instalować
Udało mi się w końcu: umiejętność, której nie trzeba instalować. Umiejętność, która mieszka w internecie. Nazywam ją Web Skill MCP.
Pierwsza platforma, na której ją testuję, to mój Claude Blog. Mam nadzieję, że go znacie, bo naprawdę pomaga tworzyć bardzo dobre blogi. Repozytorium jest darmowe i otwarte, a projekt ma też swoją stronę: claude-blog.md.
(Informacja dodatkowa: „umiejętność” (ang. skill) to pakiet instrukcji, który mówi agentowi AI, jak wykonać konkretne zadanie — dotąd zazwyczaj trzeba go było instalować lokalnie. MCP, czyli Model Context Protocol, to otwarty standard łączenia modeli językowych z zewnętrznymi narzędziami i danymi.)
Sam schemat zna każdy: pobieramy repozytorium, instalujemy umiejętność w agencie i dopiero wtedy agent wykonuje ją według instrukcji. Ja jednak szukałem sposobu, żeby krok instalacji pominąć całkowicie. Dobrze znam zresztą problem piętrzących się skilli — jeśli trzeba je przeglądać i porządkować przynajmniej raz w miesiącu, to znaczy, że zebrało się ich zdecydowanie za dużo.
Fundament: vault i zasady WebMCP
Zbudowałem więc vault — uporządkowaną bazę treści z konsekwentnym linkowaniem między notatkami. Na niej oprłem Web Skill MCP, stosując dokładnie ten sam schemat i te same praktyki dotyczące JSON-a, które znamy z WebMCP. Jeśli nie kojarzycie WebMCP — mamy na niego osobne repozytorium; projekt jest dopiero na starcie i opiera się na przeglądaniu internetu przez agentów. To właśnie jego zasady przeniosłem do internetowej wersji umiejętności: filozofia WebMCP wpisana w samą umiejętność. Tak powstało to, co dziś wam pokazuję.
Plany mam szersze. Na razie testuję rozwiązanie na Claude Blog, a później zamierzam przenieść je na Claude Obsidian, Claude SEO i Claude Ads — moim zdaniem to będzie duży zysk. Być może inni pobiorą tę praktykę i również zaczną hostować swoje umiejętności. Wyobraźcie sobie, ile tokenów można wtedy oszczędzić i jak sprawni będą nasi agenci. A jeśli ktoś woli stary sposób — umiejętności nadal można instalować.
Co czeka pod adresem /mcp
Całość znajdziecie pod adresem strony projektu z dopiskiem „/mcp” — i to jest README, czyli miejsce, w które w pierwszej kolejności powinien trafić wasz agent (albo wy sami). Zanim pokażę, jak z tego korzystać, wyjaśnię, o co w tym wszystkim chodzi.
Mamy więc hostowany vault, który pozwala ludziom i agentom czytać kolekcję umiejętności Claude Blog na żądanie. Punkt startowy to katalog pakietów. Widnieje w nim lista umiejętności — dokładnie tak, jak widzi ją agent, bo to dla niego ta strona jest w pierwszym rzędzie. Każda pozycja ma tytuł — Blog Persona, Rewrite czy inną — oraz własny metaopis. Z katalogu wybiera się pakiet dopasowany do bieżącego zadania.
Weźmy Blog Analyzer: ocenia dostarczony wpis pod kątem treści, SEO, zaufania, jakości technicznej i gotowości do cytowania przez modele AI. Podkreślę, że wszystko odbywa się zgodnie ze sprawdzonymi praktykami pisania blogów i z duchem repozytorium Claude Blog. Nie ma tu ukrytych wstrzyknięć poleceń (prompt injection) i nie ma maszynowego szumu, czyli tzw. AI slop — całość trzyma się najnowszych standardów. Zainteresowanych WebMCP odsyłam do mojego osobnego wideo i wpisu na blogu.
A tak wygląda efekt pracy: przykładowy blog z porządnym tytułem, osadzonym filmem i całą resztą elementów. Właśnie to robi Claude Blog — dziewięćdziesiąt procent roboty wykonuje za was, a pozostałe dziesięć należy do was, już w roli recenzenta.
Wystarczy wskazać agentowi jeden adres
Procedura jest prosta. Otwieram agenta — u mnie Claude, ale równie dobrze posłuży Codex czy cokolwiek innego — i wklejam mu po prostu adres URL. Koniec. Żadnej instalacji. Wystarczy napisać: „No to zróbmy razem wpis na bloga”.
Po pobraniu adresu agent od razu czyta README. Skoro to Claude, zgarnia również plik CLAUDE.md i już wie, jak działa moduł pośredniczący (adapter) oraz co robić dalej. W instrukcji stoi wprost: jeśli użytkownik podaje ten adres albo podłącza punkt końcowy MCP, należy użyć wspólnej procedury dla agentów. Dla każdego z nich przygotowano osobny plik AGENTS.md, a CLAUDE.md przekierowuje właśnie do niego. Te pliki ustalają zasady i zakres odpowiedzialności — zawierają wszystkie dane potrzebne do wykonania umiejętności, wraz z README. Adres działa na żywo w obu trybach: otwarty w przeglądarce zwraca ten sam przewodnik.
Podzielcie się więc z agentem samym linkiem kończącym się na „/mcp”. Od tej chwili może on wywoływać każdą umiejętność z kolekcji. Chcecie przeanalizować czyjś blog? Agent skopiuje sobie odpowiedni element katalogu, przyjmie przypisany do niego prompt i zabierze się do pracy.
Próba: konspekt wpisu o pomidorach
Sprawdźmy to w praktyce. Proszę agenta: „Możesz użyć Blog Outline? Zrób mi konspekt na temat: który kraj ma najlepsze pomidory na świecie? Na razie sam konspekt”. Przed napisaniem wpisu można przecież zrobić research, a w razie potrzeby od razu dodać obrazek okładkowy.
Agent o nic nie pytał — po prostu przeszedł w tryb przeszukiwania sieci, co uważam za świetne. Blog Outline Generator planuje strukturę wpisu w oparciu o wyniki wyszukiwania. Widać kolejne kroki: pierwszy, drugi — układ naszych umiejętności jest wam pewnie znajomy. Agent zapowiedział wprost: „Pobieram pakiet Blog Outline z tego serwera MCP i na jego podstawie piszę konspekt”, po czym sprawdził online kraje produkujące i przetwarzające pomidory. Dokładnie tak samo działa każde inne zapytanie — o personę czy cokolwiek innego. Prosicie o co chcecie, w tym samym czacie, bez instalowania czegokolwiek.
Jednorazowe kopiowanie promptu? Nie o to chodzi
Przy każdej umiejętności można samemu przejrzeć jej treść i nacisnąć „Copy Prompt”, żeby wkleić ją do agenta na jeden użytek. Ale to nie jest zamierzona droga — wasz wkład spada wtedy do minimum, a chodzi o coś wręcz przeciwnego. W zupełności wystarczy napisać: „Zajrzyj na claude-blog.md, sprawdź MCP i użyj najlepszych umiejętności, żeby powstał jak najlepszy wpis”. O to szło od początku: nie instalować umiejętności.
Stan projektu i dalsze plany
Całość jest wciąż eksperymentalna, ale jestem z niej zadowolony, bo przetestowałem osobiście wszystkie umiejętności — i agenci pracowali dokładnie tak samo jak z lokalnym Claude Blogiem. Jeśli u was coś poszło nie tak, dajcie znać; komentarz bardzo mi pomoże. Na razie wszystko jest porządnie spięte i wzajemnie powiązane: agent dobiera umiejętności pod konkretne zapytanie, więc przy prośbie o konspekt sam odnalazł odpowiedni odnośnik, pakiet i plik SKILL.md.
Niedługo przygotuję repozytorium na GitHubie z pełnym protokołem — instrukcją, jak krok po kroku zbudować własny Web Skill MCP. Zależy mi też na waszej opinii: podoba się wam ten kierunek? Będę dalej testować i doszlifowywać. Ale w gruncie rzeczy sprawa jest prosta: koniec z instalowaniem umiejętności.
To na dziś Web Skill MCP, zaadaptowany na stronę Claude Blog. Przetestujcie go sami ze swoim agentem pod adresem „/mcp”. Dziękuję i miłego dnia!