🚀2026年Skills元年正式开启！谷歌Antigravity支持Agent Skills，彻底改写传统AI编程！保姆级教程从安装到创建到调用！UI UX Pro Max Skills实测效果超预期

一、什么是 Agent Skills？

Agent Skills 是一种由 Anthropic 最初开发并作为开放标准发布的智能体能力扩展格式。它的核心理念是：智能体虽然越来越强大，但往往缺乏完成实际工作所需的领域上下文和程序化知识。Skills 通过让智能体按需加载特定于公司、团队、用户的知识来解决这个问题。

从技术角度看，一个 Skill 就是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹，内含元数据（名称、描述）和 Markdown 格式的指令，告诉智能体如何执行特定任务。Skills 还可以捆绑脚本、模板和参考材料。

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二、如何在 Antigravity IDE 中使用 Skills

1. Skills 的存放位置

根据 Antigravity 官方文档，支持两种类型的 Skills：

位置	作用范围	适用场景
<workspace-root>/.agent/skills/<skill-folder>/	工作区级别	项目特定的工作流，如团队部署流程、测试规范
~/.gemini/antigravity/skills/<skill-folder>/	全局级别	跨项目的个人工具或通用工具

2. 创建一个 Skill

创建 Skill 的基本步骤：

.agent/skills/
└─── my-skill/
     └─── SKILL.md

每个 Skill 必须有一个带 YAML frontmatter 的 SKILL.md 文件：

---
name: my-skill
description: Helps with a specific task. Use when you need to do X or Y.
---
# My Skill

Detailed instructions for the agent go here.

## When to use this skill
- Use this when...
- This is helpful for...

## How to use it
Step-by-step guidance, conventions, and patterns the agent should follow.

3. Frontmatter 字段规范

注意：Agent Skills 开放标准与 Antigravity 实现在 name 字段上存在差异：

字段	Agent Skills 标准	Antigravity 实现	说明
name	必需	可选	1-64字符，小写字母、数字和连字符。Antigravity 允许省略，默认使用文件夹名
description	必需	必需	描述技能功能和触发场景，最多1024字符
license	可选	可选	许可证信息
compatibility	可选	可选	环境要求说明，最多500字符
metadata	可选	可选	自定义键值对，用于存储额外属性
allowed-tools	可选（实验性）	可选（实验性）	预授权工具列表，各平台支持程度不同

关于 description 的撰写建议：

• 使用第三人称描述
• 包含帮助智能体识别任务的关键词
• 好的示例："Generates unit tests for Python code using pytest conventions."
• 差的示例："Helps with tests."

4. Skill 文件夹结构

虽然 SKILL.md 是唯一必需的文件，但可以包含额外资源：

.agent/skills/my-skill/
├─── SKILL.md          # 主指令文件（必需）
├─── scripts/          # 辅助脚本（可选）
├─── examples/         # 参考实现（可选）
└─── resources/        # 模板和其他资源（可选）

根据 Agent Skills 规范，推荐的目录结构是 scripts/、references/、assets/，但 Antigravity 文档中使用的是 scripts/、examples/、resources/，两者兼容。

5. 智能体如何使用 Skills —— 渐进式披露模式

Skills 采用渐进式披露（Progressive Disclosure）模式来高效管理上下文窗口：

阶段	动作	上下文消耗
发现	对话开始时，智能体加载所有可用 Skills 的名称和描述	约 100 tokens
激活	如果某个 Skill 与任务相关，智能体读取完整的 SKILL.md 内容	建议 < 5000 tokens
执行	智能体按照指令执行，按需加载引用的文件或执行捆绑的代码	按需加载

关于自动触发与显式调用：

• 在 Antigravity 中，智能体会根据任务描述和 Skill 的 description 自动判断是否激活相关 Skill
• 如果你想确保使用某个 Skill，可以在对话中提及它的名称
• 部分其他平台（如 OpenAI Codex）也提供通过界面或命令显式选择 Skill 的方式

6. 最佳实践

原则	说明
保持专注	每个 Skill 只做一件事，避免”万能型” Skill
清晰描述	description 是智能体判断是否使用 Skill 的关键，要具体说明功能和适用场景
脚本作为黑盒	如果 Skill 包含脚本，建议智能体先用 –help 运行而非阅读全部源码
包含决策树	对于复杂 Skill，添加帮助智能体根据情况选择正确方法的章节
控制大小	主 SKILL.md 建议控制在 500 行以内，详细参考材料放入单独文件

7. 实战示例：代码审查 Skill

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name: code-review
description: Reviews code changes for bugs, style issues, and best practices. Use when reviewing PRs or checking code quality.
---
# Code Review Skill

When reviewing code, follow these steps:

## Review checklist
1. **Correctness**: Does the code do what it's supposed to?
2. **Edge cases**: Are error conditions handled?
3. **Style**: Does it follow project conventions?
4. **Performance**: Are there obvious inefficiencies?

## How to provide feedback
- Be specific about what needs to change
- Explain why, not just what
- Suggest alternatives when possible

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三、Agent Skills 的生态采纳

Agent Skills 已被众多主流 AI 开发工具采纳，包括：

平台	说明
GitHub Copilot	包含 VS Code 指南
OpenAI Codex	支持显式选择 Skill
Cursor	IDE 集成支持
VS Code	通过扩展支持
Claude Code	Anthropic 官方产品
Gemini CLI	Google 命令行工具
OpenCode、Amp、Goose、Factory、Letta	各有文档提及兼容结构

这意味着：一次编写，多处部署。为一个平台创建的 Skill 可以在所有兼容平台上运行。

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四、Antigravity IDE 支持 Agent Skills 的重大意义

1. 从”通用智能”到”专业能力”的跨越

传统 AI 助手依赖预训练知识，而 Skills 允许智能体按需获取领域专业知识：

• 法律审查流程、数据分析管道、财务审计规范等专业知识可以被封装为 Skill
• 智能体从”什么都知道一点”变成”需要时成为专家”

2. 知识的可管理性与可审计性

Skills 以文件形式存在，带来了传统提示词无法实现的优势：

• 版本控制：可以用 Git 追踪知识的演变
• 可审计：团队可以审查智能体遵循的具体指令
• 可复现：相同的 Skill 产生一致的行为模式

3. 组织知识的标准化捕获

对于企业而言，Skills 提供了一种将隐性知识转化为显性资产的方式：

• 资深员工的经验可以编码为 Skills
• 新员工通过智能体即可访问组织最佳实践
• 知识不再随人员流动而流失

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五、Agent Skills 的重大技术进步

1. 开放标准带来的互操作性

Agent Skills 格式由 Anthropic 开发并作为开放标准发布，被广泛采纳。这实现了：

• 一次编写，多处部署：为一个平台创建的 Skill 可以跨平台使用
• 生态协作：不同厂商的工具可以共享同一套 Skills
• 避免锁定：用户投资的知识资产不会被绑定在单一平台

2. 上下文效率的革命性提升

渐进式披露模式是对上下文窗口的智能管理，解决了 AI 开发工具面临的核心挑战——如何在有限的上下文窗口中塞入足够的信息：

• 启动时只加载约 100 tokens 的元数据
• 激活时加载完整指令（建议 < 5000 tokens）
• 资源文件按需加载

3. 从”工具调用”到”能力扩展”的范式转换

与 MCP（Model Context Protocol）等工具协议相比，Skills 提供的是更高层次的抽象：

• MCP 告诉智能体”你可以执行这个操作”（提供工具）
• Skills 告诉智能体”在这种情况下，按照这个流程，使用这些工具”（提供使用工具的流程化知识）

两者是互补而非替代的关系：MCP 扩展智能体能做什么，Skills 指导智能体如何做。

4. 代理自主性的新水平

Skills 的设计让智能体能够自主判断何时需要额外能力：

• 无需用户显式指定使用哪个 Skill（但可以显式指定以提高确定性）
• 智能体根据任务描述自动匹配最相关的 Skill
• 实现了能力的动态发现与应用

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六、总结

Antigravity IDE 对 Agent Skills 的支持标志着 AI 辅助开发从”对话式助手”向”可定制专业代理”的重要演进。

Skills 的核心价值在于三点：

1. 知识外置化：将领域知识从模型权重中解耦，变成可编辑、可版本控制的文件
2. 上下文高效化：通过渐进式披露，在有限窗口中最大化有效信息密度
3. 能力生态化：通过开放标准，实现跨平台的知识共享与复用

这种架构的深远意义在于：它将 AI 的能力边界从模型本身的训练数据，扩展到了人类可以随时注入的任何领域知识。这是迈向真正”可编程智能”的关键一步。

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信息来源：

• Antigravity 官方文档：antigravity.google/docs/skills
• Agent Skills 开放标准：agentskills.io

七、高级用法

基础

1. 专注单一任务 + 清晰触发描述（最佳实践核心）：避免”万能技能”，每个技能只解决一类问题（如”代码审查”或”议事录清书”）。Description 写明”何时用”：例如 “当用户要求代码审查时，使用此技能检查安全规则和命名规范”。优势：Agent 自动判断加载，减少上下文污染。

2. 包含决策树 + 脚本自动化（处理复杂场景）：在 SKILL.md 添加决策分支：如”如果代码涉及数据库，先检查 SQL 注入风险”。嵌入脚本（Python/Bash）：处理确定性任务（如数据验证、Git 操作）。示例：代码审查技能 → Agent 先运行 –help 检查脚本，再执行。用户称”这终于不用像原始人一样重复造轮子”。

3. 团队知识资产化 + 暗黙知固化（企业级高级用法）：将”贝特兰经验”（调查技巧、发布流程）写成技能，Git 管理共享。全局技能：公司规范（如安全规则）放全局路径，所有 Agent 自动继承。非工程师场景：内容创作（自定义文体）、竞品研究（固定调查项）、日报/周报（社内模板）。

4. 与 Antigravity 原生功能组合（发挥平台优势）：结合 Browser Subagent：技能中嵌入浏览器操作（如自动测试网页）。多 Agent 并行（Agent Manager）：一个技能管代码，一个管测试，Inbox 统一审批。Artifacts 验证：技能输出带截图/录屏，便于审核。

5. 跨工具迁移 + 开源技能市场（生态高级玩法）：开放标准：技能可迁移到 Claude、Cursor、VS Code 等。开源资源：Anthropic 官方技能库、Skillsmp 市场。用户建议：AI 直接生成技能（如”按文档创建代码审查技能”）。

高级

1. 链式技能调用（Skill Chaining）：在一个技能的 SKILL.md 末尾明确写出”下一步推荐技能”，Agent 会自动建议或直接调用后续技能。例如代码生成技能结束后自动触发”代码审查技能” + “单元测试技能”。用这种方式把一个复杂项目拆成 5-6 个技能链，整体完成时间缩短 60%，避免一次性提示过长。

2. 条件触发 + 动态参数注入：在 description 中使用占位符（如 {language}、{project_type}），Agent 会根据上下文动态填充触发条件。技巧：结合 YAML 元数据写多条 description 变体。这让同一个技能能适配前端/后端/数据管道等多种场景，无需复制多份。

3. 嵌入外部工具调用脚本（Tool Use Integration）：技能里直接写 Python 脚本调用 Google Cloud API、GitHub API 或第三方服务（如 SerpAPI 搜索）。Agent 会自动请求权限执行。经验：警告，必须在技能开头声明所需权限，否则 Agent 会拒绝执行；实战中用于自动化竞品监控，省去手动复制粘贴。

4. 技能版本管理 + Git 集成：把整个 .agent/skills 目录放入 Git 仓库，用分支管理不同版本。技巧：SKILL.md 顶部加 version 字段，Agent 会提示”检测到新版本，是否升级？”。团队协作神器，避免”每个人技能不一致”导致输出偏差。

5. 多语言/多模态技能：一个技能文件夹里同时放 SKILL.zh.md 和 SKILL.en.md，Agent 根据用户语言自动加载对应版本。进阶：加入图像/音频示例（Artifacts），用于视觉设计或语音转写场景。非英语用户福利巨大，用此打造”中文专属写作技能”，风格一致性极高。

6. 懒加载 + 分层设计（Progressive Loading）：把技能拆成 core.md（始终加载，轻量描述）和 advanced/ 子文件夹（按需加载详细脚本）。技巧：核心部分只放触发条件和简要步骤，复杂逻辑放子文件。经验：有效防止上下文窗口爆炸，大型项目（>10k tokens）也能流畅运行。

7. 安全审计技能（Self-Audit Pattern）：创建一个专用”安全审查”技能，所有其他技能输出前强制经过它检查（通过链式调用）。包含常见漏洞清单和自动化扫描脚本。在生产环境必备，曾发现多个潜在数据泄露风险，”宁可慢一点，也不要出事”。

8. 多 Agent 协作技能编排：使用 Agent Manager 时，为每个子 Agent 分配专属技能集（不同全局子目录）。技巧：主 Agent 的技能里写”分配任务给 Tester Agent / Writer Agent”。并行处理复杂任务（如同时写代码 + 写文档 + 画图），效率翻倍，但需要精心设计 Inbox 审批流。

9. 自适应/自我优化技能（Meta-Skills）：创建一个”技能优化师”技能：输入现有技能 + 项目反馈，Agent 自动生成改进版 SKILL.md。技巧：让 Agent 先分析过去 10 次对话日志，再重写 description。用了一周后，技能触发准确率从 70% 提升到 95%，堪称”技能的技能”。

10. 技能市场化与社区复用：把优秀技能打包上传到 Skillsmp 或 GitHub 开源市场，加上详细 README 和演示视频。技巧：用标准化模板（name、tags、preview 示例），便于他人一键导入。一些用户已开始小范围变现（付费技能包），社区反馈”最好的技能往往来自真实项目痛点”。

总结

• 调试第一原则：任何技能不理想时，先让 Agent “解释你为什么没触发这个技能”，然后针对性优化 description。
• 从简单开始：新手别急着写复杂脚本，先用纯 Markdown 固化最佳实践，逐步加脚本。
• 性能监控：开启 Antigravity 的日志模式，观察技能加载次数和 token 消耗，定期精简低频技能。
• 风险控制：所有含脚本技能，先在沙箱项目测试 3-5 次，再推到生产。
• 未来趋势：估计 2026 下半年会出”技能商店”官方支持，建议现在就开始积累个人技能库。

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Target: iOS 17+

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