🚀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。

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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：

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name: my-skill
description: Helps with a specific task. Use when you need to do X or Y.
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# 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.
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# 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 SkillCursorIDE 集成支持VS Code通过扩展支持Claude CodeAnthropic 官方产品Gemini CLIGoogle 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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uipro init --ai claude    # 或 cursor、windsurf、copilot、all 等

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/ui-ux-pro-max Build a complete Todo List app using SwiftUI with:

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Target: iOS 17+

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