Google Antigravity IDE 教學 (二):Agent Skills 實戰 - 從概念到進階應用
發布日期:2026年1月
如何讓 Agent 更聰明?
在之前的教學分享中,我們見識了 Agent 執行基本任務的能力。但如果 Agent 遇到它不懂的領域怎麼辦?例如:它不知道公司的 PRD 怎麼寫才符合內部規範,也不知道如何查詢內部文件。
這時候,我們就需要使用 Agent Skills 來教會它。
概念:什麼是 Agent Skill?
不只是一堆 Prompt,而是一份「可執行的結構化知識庫」。
Agent Skill 本質上是一份「操作手冊 SOP」,讓 AI 在遇到特定問題或情境時,能夠自動感知並知道該如何處理。
Agent Skills 如何運作?— Antigravity 環境下的協作模式
要讓這些強大的 Skills 發揮作用,我們需要一個舞台,這個舞台就是 Antigravity。它是一個免費 Agentic IDE,你可以把它想像成一個專為 AI 互動設計的整合開發環境。
當然也可以用 Claude Code、Cursor 等工具,但 Antigravity 提供了更佛心的免費額度(包含內置的 Claude Opus、Sonnet 模型),讓你可以更無痛的先熟悉使用 Skills。
Skill 結構解剖
一個完整的 Agent Skill 體系,通常包含以下三個核心組成部分:
SKILL.md (核心指令文件)
定義 Agent 的角色、目標、步驟與輸出格式。這是一份精準的 SOP,確保 AI 每次按規範辦事。
REFERENCES (按需載入文件)
- ├─ review_rules.md
- ├─ automation_checks.md
- ├─ widget_catalog.md
- └─ known_errors.md
AI 依任務需要才讀取,避免一次載入全部文件。
ASSETS (範例與模板庫)
- ├─ 程式碼範例索引
- ├─ 報告輸出模板
- ├─ 錯誤模式資料庫
- └─ 測試案例模板
提供具體範例讓 AI 產出格式精準一致。
解釋運作流程
當你在 Antigravity 中與 AI 互動時,Agent Skills 的運作流程如下:
- 使用者下達指令:你用自然語言輸入一個指令,例如:「幫我整理一下下載文件夾」。
- Antigravity 理解意圖:Antigravity 內建的 AI 模型會分析你的需求,理解你想要「整理文件」。
- 匹配並調用 Skill:Antigravity 會快速掃描所有已安裝的 Agent Skills 的「JD」(元數據層),找到描述最匹配「文件整理」的那個 Skill。一旦找到,它就會加載並執行該 Skill 的「大腦」(指令層),從而完成自動整理文件的任務。
關鍵設計原則
Agent Skill 背後的設計理念與運作機制帶來了四大核心優勢:
按需載入
只讀取當前任務所需文件,節省 Context Window,避免資訊過載影響 AI 注意力,同時大幅省下 Token 成本。
模組化組合
像樂高一樣自由拼裝,各模組(規則、模板等)可獨立替換升級,讓技能體系能毫不費力地持續擴充。
版本可控
純文字檔案完美結合 Git 追蹤,每一次的技能修訂歷程皆完整可溯源,團隊協作也不怕改出意外。
跨模型通用
不綁定特定 LLM 供應商,無論是 Claude、GPT 或 Gemini 均適用,確保您建立的知識庫資產永遠保值。
步驟一:Skill 的安裝位置
Agent Skills 存放於專案根目錄下的 .agent/skills 資料夾中。Antigravity IDE
會自動掃描這個目錄。(各家的 skills 放置資料夾不同,這裡不展開說明。)
當您想要「安裝」一個新技能時,只需要將該技能的資料夾複製、貼上到 .agent/skills 即可。
網路上有許多開源社群分享的 Agent
Skills,安裝與設定通常非常簡便。然而,請務必對來源保持警惕。惡意的 Skill
可能會包含竊取資料或執行未授權指令的行為。建議您優先挑選官方發布的 Skill(例如來自 Google、Anthropic 等大廠),或是 GitHub
上具有高星星數 (Star) 且社群活躍的專案。最重要的是:在實際安裝前,請務必「親自檢閱」 SKILL.md
及隨附的程式腳本內容,尤其是 .py 或是 .sh 之類的檔案,確認沒有可疑的操作(或是丟給AI審核再安裝使用)。
步驟二:解剖 SKILL.md
讓我們來看一個最簡單的 SKILL.md 範例。假設我們要教 Agent 如何生成「每日工作日報」。
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name: generate_daily_report
description: 當使用者要求總結今日工作或撰寫日報時使用此技能。
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# Generate Daily Report
## 目的
根據工作日誌與當前的任務狀態,生成一份 Markdown 格式的日報。
## 執行步驟
1. 讀取今天工作紀錄 task.md。
2. 檢查 task.md 的各項任務完成狀態。
3. 彙整成以下格式:
- 完成事項
- 工時占比
- 遭遇困難
- 未來計畫
關鍵點解析:
- Skill 名稱 (name):是 Agent 識別這個技能的唯一 ID。
- 描述 (description):用一句話說明這個技能能做什麼,Agent 會根據這段描述來決定何時觸發它。
- 執行步驟:透過 Markdown 標題區分任務目的與執行步驟,讓 Agent 清楚知道怎麼做。
模擬執行過程
generate_daily_report...
- 完成事項:
- 修復 Dashboard 圖表渲染錯誤 (#1024)
- 更新 AntiGravity 教學文件 EP2
- 工時占比:Coding (60%), Doc (30%), Meeting (10%)
- 遭遇困難:Chrome 暫存導致預覽沒有即時更新,已清理 Cache 解決。
- 未來計畫:研究 Agentic Workflow 的串接方式。
為了確保 Agent 能正確辨識並觸發您的 Skill,請務必嚴格遵守以下規範,否則技能可能會不觸發或是亂觸發:
- 檔案名稱必須是
SKILL.md(請注意大小寫),且必須放在該技能資料夾的「根目錄」下。 SKILL.md頂部的設定檔 (YAML Frontmatter) 必須包含name和description兩個屬性。- 命名一致性:
name屬性建議使用全小寫字母與連字號(例如:my-skill),並且必須與外層的資料夾名稱完全一致。
如果您想觀摩更進階、架構更完整的 Skill 寫法,強烈建議參考 Anthropics 官方的 Skills 開源專案 (Claude)。從中您可以學習到業界最標準的設計模式與 Prompt 撰寫技巧。
小試身手
工程師術語翻譯機 (Jargon Simplifier)
在進入更複雜的應用前,我們先看一個 PM 必備的利器。這是一個能把「工程師的報錯訊息」翻譯成「人話」的迷你 Skill:
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name: jargon_simplifier
description: 當使用者貼上看不懂的 Error Log 或工程師的術語時翻譯成白話文使用。
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# Role
你是一位擅長溝通的技術型 PM,負責向非技術人員解釋系統狀況。
# Instructions
1. 讀取使用者提供的錯誤訊息 (e.g., "502 Bad Gateway", "CORS Error")。
2. 用最白話的比喻解釋發生了什麼事 (例如:用「餐廳廚房忙不過來」解釋 502)。
3. 提供一個「建議行動」(例如:「請工程師檢查 Nginx 設定」)。
就是這麼簡單!存檔後,下次當你看到一堆紅字報錯,只要貼給 Agent,它就會告訴你發生了什麼事,讓你不再被術語嚇到。
Zero Code: 讓 Agent 幫你寫 Skill
覺得寫 YAML 和 Markdown 太麻煩?其實你可以直接用講的!
試著在 Agent Manager 中輸入:
請幫我建立一個新的 Agent Skill。
功能是:當我貼上錯誤訊息時,請扮演技術 PM,用非技術人員聽得懂的比喻來解釋它。
Agent 會自動生成符合格式的 SKILL.md 並幫您存到正確的位置。這就是 Agentic
Coding
的魅力!
步驟三:驗證技能是否生效
在測試之前,請確保您已完成技能安裝。對於非工程師,我們建議採用以下兩種方式之一:
- 在 IDE 左側檔案列表找到
.agent/skills資料夾。 - 按右鍵選擇 "New Folder",命名為
jargon_simplifier。 - 在該資料夾內建立新檔案
SKILL.md。 - 將上方的 Markdown 內容複製貼上並儲存。
安裝完成後,我們可以來測試看看:
- 打開右側的
AI 聊天視窗。 - 隨意貼上一段報錯訊息,例如:
502 Bad Gateway或CORS policy blocked。 - 觀察 Agent 的思考過程,它應該會顯示類似
Using skill: jargon_simplifier的訊息。 - Agent 隨後會用「餐廳廚房」等淺顯易懂的比喻來解釋這個錯誤,這證明了它已成功掛載了這項技能。
模擬執行過程
jargon_simplifier...
發生什麼事了?
這就像是「餐廳廚房忙不過來」。
你點了菜(發送請求),服務生(伺服器)也收到了,但是後面的廚師(後端服務)可能太忙、或者如果不舒服請假了,導致做不出菜來。所以服務生只好跑回來告訴你:「抱歉,廚房現在沒辦法出餐」。
建議行動:
- 請稍後再試(有時候廚房消化完訂單就好了)。
- 如果持續發生,請聯絡網站管理員檢查後端伺服器狀態。
進階挑戰:實戰規格書架構師 (Spec Architect)
既然您已經學會了基礎,現在讓我們來挑戰一個更複雜的真實案例:打造一個能幫 PM 自動撰寫 PRD 初稿的助手。
這次我們不再手把手教您建立資料夾,請試著運用剛剛學到的技巧 (Zero Code 或 手動建立),安裝以下技能:
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name: spec_architect
description: 當使用者要求整理會議記錄、需求筆記,或撰寫產品規格書 (PRD) 時使用此技能。
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# Role
你是一位擁有 10 年經驗的資深產品經理 (PM),擅長釐清需求邊界並撰寫 User Stories。
# Instructions
1. **Analyze (分析)**:
- 讀取使用者提供的輸入內容 (會議筆記、對話記錄)。
- 識別核心功能 (Core Features) 與使用情境 (Scenarios)。
2. **Structure (結構化)**:
- 產生一份符合 Markdown 格式的 PRD,必須包含:
- **Background**: 為什麼要做這個?解決什麼問題?
- **User Stories**: 使用 "As a... I want to... So that..." 格式。
- **Acceptance Criteria**: 使用 Gherkin (Given/When/Then) 語法。
3. **Tone (語氣)**:
- 保持專業、精簡、無廢話。
試煉任務: 安裝完成後,請對 Agent 說:
「把這份會議記錄整理成 PRD。內容是關於一個新的『深色模式』功能...」
如果 Agent 成功吐出了一份結構完整的 PRD,恭喜您!您已經是一位合格的 Skill 玩家了。
本章總結
恭喜您!您已經掌握了從基礎到應用的 Agent Skill 技巧。從簡單的名詞解釋到複雜的文件生成,Agent 的能力邊界完全取決於您的想像力與 Prompt Engineering 功力。
在下一篇教學中,我們將進入更激動人心的領域:Agentic Workflows。我們將學習如何串聯多個步驟,讓 Agent 自動完成一整套複雜的工作流!