Недавно писал о том, как Codex фактически заменил мне специализированный модуль для перевода и оформления видео, который я разрабатывал больше месяца. Следующим шагом стало создание AI Skill, чтобы сделать процесс повторяемым и избавиться от привязки к конкретной модели или AI-провайдеру. По сути, Skill - это набор инструкций, справочников и вспомогательных скриптов, которые AI-агент использует для решения определённой задачи. Вместо того чтобы каждый раз объяснять требования и исправлять типовые ошибки, можно один раз описать процесс, добавить инструменты проверки и затем использовать его с разными агентами. В качестве практического примера я подготовил открытый Skill для перевода и оформления видео. Он содержит языковые профили, глоссарии, Python-скрипты, автоматические проверки субтитров и готовых видео. Работает с Codex, Claude Code, OpenCode, DeepSeek Harness и другими совместимыми инструментами.

Чем это отличается от традиционного SaaS? Для многих специализированных задач больше не обязательно разрабатывать отдельное приложение с веб-интерфейсом, серверной частью, системой авторизации и собственной логикой выполнения каждого сценария. AI-агент уже умеет работать с файлами, запускать скрипты, использовать API и адаптироваться к нестандартным требованиям. Skill добавляет к этим возможностям специализированные знания и повторяемый процесс. Разумеется, полноценные SaaS никуда не исчезнут. Централизованная инфраструктура, многопользовательская работа, гарантии доступности и поддержка по-прежнему востребованы. Но у небольших сервисов, основная ценность которых заключается в автоматизации нескольких типовых операций, появляется серьёзная альтернатива. В моём случае вместо разработки и поддержки отдельного приложения получилось обойтись AI-агентом, набором инструкций и несколькими Python-скриптами. При этом процесс можно повторять с разными моделями и провайдерами. Для подобных задач этого вполне достаточно. Подробнее о подходе: https://msk.onl/blog/ai-skills-vs-saas