AIFC
Back to standard

AIFC-044: Human Skills and AI Skills

Status: Draft 0.1 Standard: AI-First Community Standard Zkráceně: AIFC Navazuje na:

Účel dokumentu: Definovat rozdíl a vztah mezi human skills a AI skills. Popsat, proč kritické know-how musí zůstat lidsky čitelné, proč AI skills nesmí být jediným nositelem schopnosti komunity, jak mají skills spolupracovat, jak se spravují, verzují, revidují, exportují a používají v Human Cockpit Layer.

1. Purpose of this document

Tento dokument definuje Human Skills and AI Skills.

AIFC komunita používá AI k akceleraci práce, ale nechce ztratit lidskou schopnost.

Proto musí rozlišovat dva typy skills:

Human skills
AI skills

Human skill pomáhá člověku práci pochopit, vykonat, zkontrolovat, předat a obnovit.

AI skill pomáhá AI agentovi práci vykonat bezpečně, konzistentně a v souladu s pravidly komunity.

Oba typy skills jsou důležité.

Ale nejsou zaměnitelné.

AI skill bez human skillu může vytvořit závislost. Human skill bez AI skillu může nevyužít akcelerační potenciál AI. Oba dohromady umožňují AI-first, human-managed provoz.

2. Core principle

Základní princip tohoto dokumentu je:

Critical knowledge must be understandable by humans and usable by AI.

Česky:

Kritické know-how musí být srozumitelné lidem a použitelné AI.

AIFC říká:

Do not let AI skills become the only place where community capability lives.

Česky:

Nenechte AI skills stát se jediným místem, kde žije schopnost komunity.

AI skills mohou být velmi výkonné.

Ale pokud lidé nerozumí tomu, co agent dělá, komunita nezískala schopnost. Získala závislost.

3. Definition of human skill

Human skill je lidsky čitelný artefakt, který popisuje schopnost tak, aby ji člověk dokázal pochopit, vykonat, zkontrolovat, předat nebo obnovit.

Human skill může obsahovat:

Human skill podporuje:

Minimum requirement

Kritické schopnosti komunity musí mít human skill nebo odpovídající human-readable knowledge artefact.

4. Definition of AI skill

AI skill je strukturovaný artefakt, který definuje, jak má AI agent nebo AI workflow vykonávat určitý typ práce.

AI skill může obsahovat:

AI skill podporuje:

Minimum requirement

AI agent nebo AI workflow s významným dopadem musí mít definovaný AI skill nebo ekvivalentní agent instructions.

5. Human skill vs AI skill

Human skill a AI skill mají odlišné primární čtenáře.

Human skill:
written for humans

AI skill:
written for AI agents and AI workflows

Ale oba musí být srozumitelné člověku.

AI skill může mít strojově přesnější strukturu, ale člověk musí dokázat porozumět jeho účelu, riziku a dopadu.

Comparison

Human skill answers:
How can a human understand and perform this capability?

AI skill answers:
How should an AI agent perform this capability safely and consistently?

Minimum requirement

Kritický AI skill musí být human-readable enough, aby jej owner dokázal reviewovat.

6. Why both are needed

AIFC potřebuje oba typy skills.

Human skill without AI skill

Pokud existuje human skill, ale neexistuje AI skill:

AI skill without human skill

Pokud existuje AI skill, ale neexistuje human skill:

Human skill + AI skill

Pokud existují oba:

Minimum requirement

U kritických AI-assisted schopností musí existovat human-readable vysvětlení i AI-facing instrukce.

7. Skill pairing

AIFC doporučuje párovat human skills a AI skills.

Skill pair je dvojice:

human skill
+
AI skill

pro stejnou nebo související schopnost.

Příklad:

Human skill:
How to review an AI-generated Jira ticket

AI skill:
How to draft a Jira ticket from a change proposal

Příklad:

Human skill:
How to design a clear dashboard for management attention

AI skill:
How to generate dashboard UX review suggestions

Skill pair pomáhá udržet rovnováhu mezi lidským porozuměním a AI akcelerací.

Minimum requirement

Kritické AI skills musí mít explicitní vazbu na human skill nebo human-readable knowledge.

8. Human skill as capability anchor

Human skill je anchor schopnosti komunity.

Zajišťuje, že schopnost není uzamčena v:

Human skill nemusí znamenat, že člověk bude vždy dělat práci ručně.

Znamená, že člověk nebo komunita rozumí schopnosti natolik, aby ji dokázala:

Minimum requirement

Kritická schopnost nesmí být ukotvena pouze v AI skillu.

9. AI skill as acceleration layer

AI skill je acceleration layer nad schopností komunity.

Pomáhá AI pracovat:

AI skill má stavět na human-readable know-how.

Nemá jej nahradit.

Minimum requirement

AI skill musí odkazovat na relevantní source of truth artefakty, pokud vykonává kritickou práci.

10. Skill hierarchy

AIFC doporučuje rozlišovat vrstvy skills.

Community principles
↓
Human skills
↓
AI skills
↓
Workflow-specific instructions
↓
Runtime prompts / agent execution

Community principles říkají, proč a podle jakých hodnot se pracuje.

Human skills říkají, jak schopnost chápou a vykonávají lidé.

AI skills říkají, jak ji vykonává AI.

Workflow-specific instructions říkají, jak se skill použije v konkrétním workflow.

Runtime prompts jsou konkrétní provedení.

Minimum requirement

Runtime prompty nesmí být jedinou vrstvou kritického skillu.

11. Skill granularity

Skills mají být dostatečně konkrétní, ale ne příliš roztříštěné.

Příliš obecný skill:

Write good documentation.

je málo použitelný.

Příliš drobný skill:

Rewrite the third sentence in section 2 of document X.

není znovupoužitelný.

Lepší skill:

Write scannable AI-first Markdown documentation with clear purpose, status, owner, rules, examples and next actions.

Minimum requirement

Skills musí být navrženy pro opakované použití v rozumně vymezeném kontextu.

12. Skill ownership

Každý kritický skill musí mít ownera.

Owner odpovídá za:

Owner není nutně autor.

Owner je odpovědný za to, že skill je použitelný a bezpečný.

Minimum requirement

Kritické human skills a AI skills musí mít ownera.

13. Skill status

Skills musí mít lifecycle status.

Doporučené statusy:

draft
proposed
under_review
active
deprecated
retired
archived
rejected

AI agenti nesmí používat deprecated nebo rejected skill jako aktuální pravidlo.

Lidé musí vidět, co je platné.

Minimum requirement

Kritické skills musí mít status.

14. Skill versioning

Skills se vyvíjejí.

Proto musí mít verzi nebo historii změn.

Versioning pomáhá:

Minimum requirement

Kritické AI skills musí být verzované nebo auditovatelně změnové.

15. Skill review

Skills mohou degradovat.

Review má ověřit:

Minimum requirement

Kritické skills musí mít review cycle.

16. Skill examples

Examples pomáhají lidem i AI.

Dobrý example ukazuje:

Examples jsou zvlášť důležité u AI skills, protože snižují ambiguity.

Minimum requirement

Kritické nebo nejednoznačné skills musí obsahovat examples.

17. Skill anti-patterns

Anti-patterny ukazují, co se nemá dělat.

Jsou důležité pro:

Příklad:

Anti-pattern:
AI rewrites an approved decision record as if it were a draft proposal.

Příklad:

Anti-pattern:
Human reviewer approves an AI output without understanding the assumptions.

Minimum requirement

Skills s významným rizikem nesprávného použití musí obsahovat anti-patterns.

18. Human skill content structure

AIFC doporučuje strukturu human skillu:

Title
Purpose
When to use
When not to use
Inputs
Steps
Quality criteria
Examples
Anti-patterns
AI assistance
Human review checklist
Fallback
Related workflows
Related AI skills
Owner
Status
Review cycle

Ne každý skill musí mít všechny sekce.

Ale kritické skills by měly mít alespoň purpose, steps, quality criteria, examples, anti-patterns, owner a review.

Minimum requirement

Kritický human skill musí člověku umožnit práci pochopit a zkontrolovat.

19. AI skill content structure

AIFC doporučuje strukturu AI skillu:

Title
Agent role
Purpose
Scope
Allowed inputs
Forbidden inputs
Allowed actions
Forbidden actions
Output format
Quality criteria
Examples
Anti-patterns
Uncertainty handling
Approval rules
Write-back rules
AI-NDA Boundary reference
Escalation rules
Related human skill
Owner
Status
Review cycle

AI skill musí být explicitnější než human skill v oblasti hranic, akcí a výstupů.

Minimum requirement

Kritický AI skill musí definovat allowed actions, forbidden actions, output format a approval rules.

20. Hybrid skills

Některé skills jsou hybridní.

Hybrid skill obsahuje lidskou i AI část v jednom artefaktu.

Vhodné pro menší komunity nebo úzce propojené workflow.

Příklad:

Skill:
Create and review a change proposal with AI assistance

Human part:
How to judge whether proposal makes sense

AI part:
How AI drafts proposal from observed signal

Hybridní skill může být užitečný, pokud zůstane přehledný.

Minimum requirement

Hybrid skill musí jasně oddělit human responsibilities a AI responsibilities.

21. Skill and decision boundaries

Skills nesmí rozmazávat hranici mezi návrhem a rozhodnutím.

AI skill může říkat:

AI may propose.
AI must not approve.

Human skill může říkat:

Human owner reviews, approves or rejects the proposal.

Toto musí být explicitní zejména u:

Minimum requirement

Skills ovlivňující rozhodování musí jasně rozlišovat proposal, recommendation, decision and approved change.

22. Skill and AI-NDA Boundary

AI skill musí respektovat AI-NDA Boundary.

Musí říkat:

Minimum requirement

AI skill pracující s neveřejnými daty musí odkazovat na AI-NDA Boundary nebo datovou klasifikaci.

23. Skill and Operational DNA

Skills mohou být součástí Operational DNA.

Kritické skills často popisují, jak komunita skutečně funguje.

To znamená, že musí být chráněny.

AI skills nad Operational DNA jsou zvlášť citlivé, protože mohou umožnit agentům reprodukovat nebo měnit provozní schopnost komunity.

Minimum requirement

Skills obsahující Operational DNA musí mít odpovídající sensitivity classification a access control.

24. Skill and source of truth

Skills musí být uložené v source of truth nebo řízeném skill repository.

Skill uložený pouze v:

není dostatečně spolehlivý pro kritickou práci.

Minimum requirement

Kritické skills musí být dohledatelné mimo runtime AI interakci.

25. Skill and Human Cockpit Layer

Human Cockpit Layer má skills zpřístupnit v kontextu práce.

Například:

Skills nemají být pouze dokumentace v hloubce repozitáře.

Mají být pracovní rozhraní.

Minimum requirement

Kritické skills musí být dostupné lidem v okamžiku, kdy je potřebují.

26. Skill and onboarding

Human skills jsou základ onboardingu.

Pomáhají novým členům pochopit:

AI může onboarding podporovat.

Ale onboarding nesmí existovat pouze jako chat s AI.

Minimum requirement

Kritický onboarding nesmí být závislý pouze na AI agentovi bez human-readable skill path.

27. Skill and fallback

Human skills podporují fallback.

Fallback skill říká:

AI skill může obsahovat, kdy přepnout na fallback.

Minimum requirement

Kritická AI-assisted workflow musí mít human fallback skill nebo popsaný fallback postup.

28. Skill and review

Human review je sám o sobě skill.

Kritický AI output vyžaduje reviewer skill.

Reviewer musí vědět:

Minimum requirement

Kritická AI workflow musí mít human review skill nebo review checklist.

29. Skill and portability

Skills podporují exit strategy.

Pokud jsou skills human-readable a exportovatelné, komunita může:

Pokud jsou skills uzamčené v proprietárním nástroji, vzniká skill lock-in.

Minimum requirement

Kritické skills musí být přenositelné nebo exportovatelné.

30. Skill and metrics

Skill může být měřen.

Metriky:

Minimum requirement

Významné skill změny musí mít očekávaný dopad nebo ověřovací metodu.

31. Skill repository

AIFC komunita může mít skill repository.

Může obsahovat:

/skills
  /human
  /ai
  /hybrid
  /review
  /fallback
  /deprecated

Skill repository musí podporovat:

Minimum requirement

Pokud komunita používá více kritických skills, musí mít řízené místo, kde jsou evidované.

32. Suggested metadata

Příklad metadat pro human skill:

human_skill:
  id:
  title:
  status: draft | proposed | active | deprecated | retired | archived
  owner:
  purpose:
  related_values:
  related_workflows:
  related_ai_skills:
  criticality: low | medium | high | critical
  sensitivity: public | internal | restricted | operational_dna
  human_capability_support: true | false
  fallback_relevant: true | false
  review_cycle:
  last_reviewed:
  version:

Příklad metadat pro AI skill:

ai_skill:
  id:
  title:
  status: draft | proposed | active | deprecated | retired | archived
  owner:
  agent_role:
  purpose:
  scope:
  related_human_skill:
  related_workflows:
  related_ai_team_members:
  allowed_inputs:
  forbidden_inputs:
  allowed_actions:
  forbidden_actions:
  output_format:
  approval_rules:
  ai_nda_boundary:
  sensitivity: public | internal | restricted | operational_dna
  autonomy_impact: low | medium | high | critical
  human_capability_risk: low | medium | high | critical
  review_cycle:
  last_reviewed:
  version:

Příklad metadat pro skill pair:

skill_pair:
  id:
  title:
  human_skill:
  ai_skill:
  status: active | incomplete | under_review | deprecated
  owner:
  related_workflow:
  criticality:
  human_capability_coverage: complete | partial | missing
  ai_acceleration_coverage: complete | partial | missing
  last_reviewed:

Tyto struktury jsou ilustrativní.

Finální schéma má být definováno v agent-actionable vrstvě standardu.

33. Anti-patterns

AIFC odmítá následující anti-patterny.

33.1 AI skill as only skill

Agent má instrukce, ale lidé nemají odpovídající human skill.

33.2 Human skill without AI boundary

Human skill doporučuje AI použití, ale neříká, kde jsou hranice.

33.3 AI skill without forbidden actions

Agent ví, co má dělat, ale neví, co nesmí.

33.4 AI skill without approval rules

Agent vytváří návrhy nebo změny bez jasného schvalování.

33.5 Skill hidden in prompt

Kritický skill existuje pouze v promptu nebo chatu.

33.6 Skill hidden in agent memory

Agent si pamatuje know-how, které není v source of truth.

33.7 Skill without owner

Skill nemá odpovědnou roli.

33.8 Skill without review

Skill zastará, ale stále se používá.

33.9 Skill too abstract

Skill je tak obecný, že nepomáhá práci.

33.10 Skill too tool-specific

Skill je tak navázaný na jeden nástroj, že nejde přenést.

33.11 Skill without examples

Lidé ani AI nevidí konkrétní dobrý pattern.

33.12 Skill without fallback

AI-assisted skill nemá non-AI variantu pro kritickou práci.

34. Minimal requirements

AIFC komunita musí v oblasti Human Skills and AI Skills minimálně splnit:

  1. Rozlišuje human skills a AI skills.
  2. Kritické schopnosti mají human skill nebo human-readable knowledge artefact.
  3. AI agent nebo AI workflow s významným dopadem má AI skill nebo ekvivalentní instrukce.
  4. Kritický AI skill je dostatečně human-readable pro review.
  5. Kritické AI skills mají vazbu na human skill nebo human-readable knowledge.
  6. Kritická schopnost není ukotvena pouze v AI skillu.
  7. AI skill odkazuje na relevantní source of truth artefakty u kritické práce.
  8. Runtime prompty nejsou jedinou vrstvou kritického skillu.
  9. Skills jsou navrženy pro opakované použití v rozumně vymezeném kontextu.
  10. Kritické skills mají ownera.
  11. Kritické skills mají status.
  12. Kritické AI skills jsou verzované nebo auditovatelně změnové.
  13. Kritické skills mají review cycle.
  14. Kritické nebo nejednoznačné skills obsahují examples.
  15. Skills s významným rizikem obsahují anti-patterns.
  16. Kritický human skill umožňuje práci pochopit a zkontrolovat.
  17. Kritický AI skill definuje allowed actions, forbidden actions, output format a approval rules.
  18. Hybrid skill jasně odděluje human responsibilities a AI responsibilities.
  19. Skills ovlivňující rozhodování rozlišují proposal, recommendation, decision and approved change.
  20. AI skill pracující s neveřejnými daty odkazuje na AI-NDA Boundary nebo datovou klasifikaci.
  21. Skills obsahující Operational DNA mají odpovídající sensitivity classification a access control.
  22. Kritické skills jsou dohledatelné mimo runtime AI interakci.
  23. Kritické skills jsou dostupné lidem v kontextu práce.
  24. Kritický onboarding není závislý pouze na AI agentovi.
  25. Kritická AI-assisted workflow mají human fallback skill nebo fallback postup.
  26. Kritická AI workflow mají human review skill nebo review checklist.
  27. Kritické skills jsou přenositelné nebo exportovatelné.
  28. Významné skill změny mají očekávaný dopad nebo ověřovací metodu.
  29. Komunita s více kritickými skills má řízené místo pro jejich evidenci.

35. Summary

Human skills a AI skills jsou dvě propojené vrstvy schopnosti komunity.

Human skill drží porozumění, odpovědnost, review, onboarding, fallback a odolnost.

AI skill drží opakovatelné agentické chování, output format, hranice, allowed actions, forbidden actions a akceleraci.

AIFC proto říká:

Human skills anchor capability.
AI skills accelerate capability.
Both must remain connected.

Česky:

Human skills ukotvují schopnost.
AI skills schopnost akcelerují.
Obojí musí zůstat propojené.

Komunita, která má pouze human skills, nemusí využít potenciál AI.

Komunita, která má pouze AI skills, může ztratit schopnost sama sebe chápat.

AI-first, human-managed komunita potřebuje obojí.

Human Skills and AI Skills turn knowledge into shared human and agent capability.