一个例子带你看懂，火爆全网的 Skills 到底是啥。

上一篇文章有讲到，TRAE 添加了对 Skills 的支持最近爆火的 Skills，TRAE SOLO 也支持了！

现在，Google Antigravity 的最新版本，也支持 Skills 了。

01 举个栗子

下面，用一个栗子来分享下在 Antigravity 中怎么使用 Skills。

我有个项目，对 Git 提交记录要求特严，必须符合 Conventional Commits 规范（比如 feat: xxx，fix: xxx），提交前还得跑一遍 Lint 检查。

以前：我得先自己跑命令检查代码，然后跟 AI 说：“帮我生成个 Commit Message，要符合规范啊，别乱写。” 要是它写错了，我又得骂它一顿让它重写。

但现在我配置了一个叫 smart-commit 的 Skills。

我只需要在对话框里敲一句：“帮我提交代码”。

AI 会自动触发这个技能：

自己去终端跑 git status 看改了啥。

自己跑 Lint 检查，报错了自动修。

严格按照我写好的 SOP 生成格式完美的 Commit Message。

最后问我：“这样提交行不行？”

这就是 Skills 的威力。

它不是简单的 Prompt 模板，它是一套包含判断逻辑、SOP 流程甚至脚本代码的完整能力包。

02 所谓 Skills，到底是啥？

咱用最通俗的大白话来解释。

如果说 Antigravity 的 Agent 是刚入职的实习生。

那 Prompt 就是你随口吼的一句指令：“去把那个 Bug 修了。”

而 Skills，就是你发给他的一本《操作手册》。

而且 Skills 是“按需加载”的。

Agent 不会把你所有的手册都背下来（那样太占脑子，也就是 Context Window）。

它会先看手册的目录（Skill 的描述）。 只有当它觉得：“哎，老板这个任务好像要用到第 5 章的内容”，它才会把第 5 章的详细内容调入大脑。

这就保证了 AI 既聪明，又不会被无关信息干扰。

03 手把手教你“搓”一个 Skill

这玩意儿听着高级，其实核心就是一个文件夹加一个 Markdown 文件。

1. Skills 放哪？

Antigravity 给了两个地方放技能：

Workspace skills：工作区专用，适合项目特定的工作流程，比如团队的部署流程或测试惯例。

<workspace-root>/.agent/skills/<skill-folder>/

Global skills：全局（所有工作区），贯穿你所有项目。把它们当作个人工具或你想在任何地方使用的通用工具。

~/.gemini/antigravity/skills/<skill-folder>/

2. 核心结构

假设我们要写上面那个 smart-commit 技能。

只需创建一个文件夹 .agent/skills/smart-commit/，然后在里面新建一个 SKILL.md。

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

文件内容长这样（注意看注释）：

--- name: smart-commit description: 当用户想要提交代码 (git commit) 时使用此技能。它会自动遵循 Conventional Commits 规范。 --- # Smart Commit 技能指南 当用户要求提交代码时，请严格遵循以下步骤： ## 1. 检查状态 首先运行 `git status` 查看变更。 ## 2. 编写消息 根据变更内容，生成符合 Conventional Commits 的消息。 格式要求：<type>(<scope>): <subject> - feat: 新功能 - fix: 修补 bug - docs: 文档改变 - style: 代码格式改变 ## 3. 执行 生成命令供用户确认，或者直接执行 git commit。

3. 关键点避坑

大家注意看文件头部的那个 yaml 区域（就是 --- 包裹的地方）。

那个 description 极其重要！

它是给 Agent 看的“目录”。你必须用第三人称清楚地描述：

这个技能是干嘛的？

什么时候该用它？

如果描述写得烂，Agent 就不知道什么时候触发这个技能，你的 SOP 写得再好也是白搭。

04 进阶玩法：给 AI 配“外挂”

SKILL.md 是唯一必需的文件，但 SKILL.md 只是告诉 AI 怎么做，如果你想让它能力更强，还可以在文件夹里放更多其它资源。

.agent/skills/my-skill/ ├─── SKILL.md # 主要说明（必填） ├─── scripts/ # 辅助脚本（可选） ├─── examples/ # 参考实现（可选） └─── resources/ # 模板和其它资产（可选）

比如在 smart-commit 文件夹里放一个 check_code.py 脚本。

然后在 SKILL.md 里写：

步骤 2：在生成消息前，请先运行当前目录下的 python scripts/check_code.py 进行代码检查。

这样，AI 就真的变成了一个会使用工具的工程师。

05 实现你的第一个 Skills

打开你的 Antigravity 项目。

在根目录新建 .agent/skills/my-first-skill/。

在里面写个 SKILL.md，把你最常用的一个工作流（比如“写 React 组件的规范”）写进去。

重启一下 Agent 对话，试着让它调用你的 Skills。

你会发现，它更加”懂你“了。

06 写在最后

在 AI 编程时代，“写代码”的能力会越来越廉价，但“定义生产力”的能力会越来越值钱。

Skills 就是你沉淀经验、固化流程的容器。

当你把脑子里的最佳实践，都变成了一个个可复用的 Skills，你就不是在一个人写代码了。

你是在指挥一支懂你、听话、效率爆表的 AI 军团。