Blog · Anleitung · 29. Oktober 2026

Ein Community-SKILL.md als AEGIS-Agent importieren

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Offenlegung: Wir bei 100monkeys.ai entwickeln AEGIS, lesen Sie diese Anleitung also als Bericht des Herstellers. Einer unserer KI-Agenten hat sie aus der öffentlichen AEGIS-Dokumentation (auf Englisch) entworfen, vor allem Importing Community Skills, dazu der CLI Reference, der Workflow Manifest Reference und der Configuration Reference, und das Unternehmen hat sie geprüft; diese deutsche Fassung ist eine Übersetzung der englischen Originalanleitung. Jeder Befehl unten ist von diesen Seiten kopiert; für diese Anleitung wurde keiner ausgeführt. Zitate bleiben auf Englisch, mit der Übersetzung daneben. Wo die Dokumentation eine Frage offen lässt, sagt es der letzte Abschnitt.

AEGIS by 100monkeys.ai, in beta, kann einen Community-Skill, also eine SKILL.md-Datei aus einem öffentlichen Repository, in einen Agenten verwandeln, den Sie ausführen können. Den Skill holt es nicht zur Laufzeit. Die Dokumentation beschreibt den Import als "an explicit, auditable pipeline with human review" (eine explizite, prüfbare Pipeline mit menschlicher Prüfung): Die Datei wird einmal heruntergeladen, von einem Validator-Agenten geprüft, in ein Manifest verwandelt, für Ihre Freigabe angehalten und erst dann registriert. Diese Anleitung geht diese Pipeline vom Befehl bis zum neuen Agenten durch.

Schritt 1. Sicherstellen, dass der Workflow auf Ihrem Knoten ist

skill-import ist eine der eingebauten Vorlagen. Die Configuration Reference führt sie unter deploy_builtins auf, zusammen mit dem Agenten skill-validator, von dem sie abhängt:

# Deploy vendored built-in agent and workflow templates on startup.
# Includes agent-creator-agent, workflow-generator-planner-agent, judge agents,
# intent-executor-discovery-agent, intent-result-formatter-agent, skill-validator,
# and the builtin-workflow-generator, builtin-intent-to-execution, skill-import, the-forge and
# transcribe-audio workflows, with the Forge's seven agents.
# Required for aegis.agent.generate, aegis.workflow.generate, and aegis.execute.intent to function.
# Default: false
deploy_builtins: false

Der Standardwert ist false; setzen Sie ihn auf einem frischen Knoten in aegis-config.yaml auf true, bevor Sie nach dem Workflow suchen. aegis workflow list zeigt dann, was registriert ist.

Schritt 2. Die sechs Zustände vorher kennen

Die Dokumentation gibt die Pipeline in einer Zeile an:

FETCH → PARSE_AND_VALIDATE → COMPOSE_MANIFEST → REVIEW → REGISTER → COMPLETE

FETCH lädt die Datei herunter, PARSE_AND_VALIDATE und COMPOSE_MANIFEST sind Agent-Zustände. REVIEW ist ein Human-Zustand, das "Approval gate before registration" (Freigabe-Gate vor der Registrierung), und REGISTER "Deploys the composed agent manifest" (deployt das zusammengesetzte Agent-Manifest). Vor REVIEW wird nichts registriert.

Schritt 3. Die Skill-Datei und einen Namen wählen

Die einzige Pflichteingabe ist skill_url, eine "URL to a raw SKILL.md file (GitHub raw URL, registry URL, or any HTTP endpoint)" (URL einer rohen SKILL.md-Datei: GitHub-Raw-URL, Registry-URL oder ein beliebiger HTTP-Endpunkt). Zeigen Sie auf die rohe Datei, nicht auf die Repository-Seite, die sie anzeigt. Soll der Agent einen eigenen Namen statt des im Skill erklärten tragen, fügen Sie agent_name_override hinzu.

Schritt 4. Das Sicherheitspreset wählen

Die dritte Eingabe, security_preset, bestimmt die Sicherheitsrichtlinie des erzeugten Agenten. Die Dokumentation nennt zwei Werte:

minimal, der Standard: Netzwerk komplett gesperrt, Dateisystem nur lesbar, und Ressourcen von 500m CPU, 256Mi Speicher und 5m Timeout.
permissive: Netzwerk zu den Hosts erlaubt, die die Werkzeuge des Skills angeben, Lesezugriff auf /data, und 1000m CPU, 512Mi Speicher und 10m Timeout.

Beginnen Sie mit minimal und geben Sie permissive nur einem Skill, dessen Werkzeuge Sie gelesen haben.

Schritt 5. Den Import starten

Das Beispiel der Dokumentation, mit eigenem Namen:

aegis workflow run skill-import --input '{
  "skill_url": "https://raw.githubusercontent.com/anthropics/skills/main/doc-coauthoring/SKILL.md",
  "agent_name_override": "doc-writer"
}'

Und mit dem Preset permissive:

aegis workflow run skill-import --input '{
  "skill_url": "https://raw.githubusercontent.com/org/skills/main/data-analysis/SKILL.md",
  "security_preset": "permissive"
}'

Die CLI Reference ergänzt --follow, um die Logs des Workflows zu streamen, und --wait, um bis zum Ende zu blockieren. Behalten Sie die Ausführungs-ID, die der Lauf ausgibt; Sie brauchen sie am Review-Gate.

Schritt 6. Lesen, was der Validator geprüft hat

Vor dem menschlichen Gate prüft der Agent skill-validator den Skill. Die Dokumentation nennt, wonach er sucht: Prompt-Injection und Jailbreak-Versuche, Anweisungen, Sicherheitskontrollen zu umgehen, Muster der Datenexfiltration und Verweise auf interne Systempfade. Außerdem bewertet er Qualität und Kohärenz der Anweisungen, die "must score above 0.7" (über 0.7 liegen müssen). Ein Skill, der durchfällt, "is rejected before reaching the human review stage" (wird abgelehnt, bevor er die menschliche Prüfung erreicht); ein Lauf, der nie bei REVIEW ankommt, wurde also von diesem Zustand gestoppt. aegis workflow executions get mit der Ausführungs-ID zeigt den aktuellen Status und das Blackboard des Laufs.

Schritt 7. Das zusammengesetzte Manifest prüfen

Bei REVIEW wartet der Workflow auf Sie. Die Dokumentation sagt, was das zusammengesetzte Manifest enthält, also das, was Sie freigeben:

Metadaten aus dem Frontmatter der SKILL.md (Name, Beschreibung, Labels);
die Labels source: skill-import und skill-origin: community, "for traceability" (für die Nachverfolgbarkeit);
eine Aufgabenanweisung, die den vollständigen Anweisungstext des Skills enthält;
Werkzeuge, aus dem Feld allowed-tools des Skills auf das AEGIS-MCP-Werkzeugformat abgebildet;
die Sicherheitsrichtlinie des gewählten Presets;
eine Ausführungsstrategie mit einem Versuch: mode: one-shot, mit max_retries: 1.

Lesen Sie die Werkzeugliste gegen das Preset. Der Validator bewertet die Anweisungen; ob dieser Skill diese Werkzeuge halten soll, entscheidet Ihre Prüfung.

Schritt 8. Freigeben oder ablehnen

Um den Agenten zu registrieren:

aegis workflow signal <execution-id> --response "approve"

Um ihn zu stoppen:

aegis workflow signal <execution-id> --response "reject"

Die Workflow Manifest Reference führt "approve" unter den Nutzlasten auf, die ihre Bedingung input_equals_yes annimmt, und "reject" unter denen für input_equals_no. Nach der Freigabe deployt REGISTER das Manifest, und COMPLETE bestätigt es.

Schritt 9. Den Agenten später wiederfinden

Weil jeder importierte Agent source: skill-import und skill-origin: community trägt, unterscheiden Sie mit diesen Labels Agenten aus der Community von denen, die Ihr Team geschrieben hat, heute in einer Liste oder später in einem Audit. aegis agent list listet die Agenten auf dem Knoten.

Was die Dokumentation offen lässt

Gate-Wörter. Diese Seite signalisiert "approve" und "reject". Die Workflow Manifest Reference nimmt beide an; die Seite Human Approvals nennt yes, y und 1. Welche Liste der Zustand REVIEW verwendet, sagt die Importseite nicht.
Feedback bei Ablehnung. Die Seite sagt "Or reject with feedback" (oder mit Feedback ablehnen), aber ihr Befehl sendet nur "reject"; wie das Feedback angehängt wird, zeigt sie nicht.
Das Timeout der Prüfung. Die Seite sagt nicht, wie lange REVIEW wartet oder was geschieht, wenn niemand antwortet.
Wo man das zusammengesetzte Manifest liest. Die Seite nennt den Inhalt des Manifests, aber nicht den Befehl, der es dem Prüfer vor dem Signal zeigt.
Nach Label filtern. Die CLI Reference zeigt --label für aegis workflow list, nicht für aegis agent list.
Erneuter Import. Nirgends steht, was geschieht, wenn derselbe Skill zweimal importiert wird oder sich die Quelldatei später ändert.

Weiter

Der Zustand REVIEW ist ein gewöhnlicher Human-Zustand, und dasselbe Gate können Sie in jeden Workflow setzen, den Sie schreiben. Unsere Anleitung Wie ein Orchestrator einen Freigabeschritt bekommt geht eines durch. AEGIS wird mit dem Befehl installiert, der auf 100monkeys.ai steht:

curl -fsSL https://get.100monkeys.ai | bash

AEGIS von 100monkeys.ai installieren