Skills для GigaChat
Российская LLM от Сбера: данные в РФ, корпоративный контур, function calling и GigaChain для агентных сценариев.
GigaChat не принимает SKILL.md или ZIP напрямую. Skill экспортируется как system prompt и JSON-схема функций (формат `functions`, не `tools` как в OpenAI). Вы передаёте эти данные через API в каждом запросе — модель генерирует аргументы, ваш код исполняет действия.
Обновлено 4 августа 2026 г. · 125 совместимых skills в каталоге
GigaChat работает через API и не принимает файлы инструкций напрямую. Skill преобразуется в system prompt и JSON-схему функций, которые вы передаёте в каждом запросе. Для production-сценариев с function calling рекомендуется GigaChat Pro или Max — базовая Lite-версия теряет точность на сложных схемах. Главное преимущество для бизнеса: данные хранятся в России, нет VPN, доступен on-premises контур для корпоративных клиентов Сбера.
- Компании в экосистеме Сбера с корпоративными контрактами
- Организации с требованием on-premises или максимальной локализации данных
- Чат-боты и ассистенты для клиентов с function calling
- Обработка документов и переписки в корпоративном контуре
- Function calling менее стабилен чем у GPT-4/Claude, особенно на сложных многоходовых диалогах
- Нет нативного GUI для загрузки инструкций — только API
- Токен истекает каждые 30 минут — нужно встроить обновление в код заранее
- Меньше готовых библиотек и интеграций по сравнению с OpenAI-совместимыми платформами
- Client ID и Client Secret — в переменных окружения, никогда в коде или промптах
- Создайте отдельного пользователя/ключ для AI — не используйте личные учётные данные
- Не передавайте реальные персональные данные клиентов без маскирования
- Ограничивайте список доступных `functions` до минимально необходимого
- Логируйте все `function_call` с аргументами для аудита и отладки