Google Antigravity 宣佈正式支援 Skills

Google 旗下的新一代開發者平台 Google Antigravity 今日正式宣佈推出Agent Skills功能，為開發者提供了一套開放標準，用於擴充和定義 AI Agent 的能力。這項更新讓開發者能透過簡單的文件結構，將特定的知識與工作流程「傳授」給 Agent，大幅提升了 AI 在軟體開發過程中的實用性與靈活性。

什麼是 Agent Skills？

根據官方文件，Agent Skills 被定義為「可重複使用的知識包（Reusable packages of knowledge）」。透過這些技能包，開發者可以教導 Agent 如何處理特定類型的任務、遵循團隊的最佳實踐（Best practices），或是使用特定的腳本與資源。

這意味著 Agent 不再只是一個通用的 AI 助手，而是可以根據專案需求，變身為熟悉內部部署流程、精通特定測試規範，甚至擁有個人化工具箱的專屬工程師。

核心功能與運作機制

Google Antigravity 的 Agent Skills 設計強調簡單與直覺，其核心亮點包括：

• 標準化的結構： 建立一個技能只需創建一個資料夾並包含一個SKILL.md文件。該文件使用 YAML frontmatter 定義技能名稱與描述，並以 Markdown 撰寫具體的指令與步驟。Agent 甚至可以讀取資料夾內的輔助腳本（Scripts）或範例程式碼。
• 彈性的作用範圍（Scopes）： 系統支援兩種類型的技能層級：
• 工作區技能（Workspace-specific）：存放於專案根目錄的.agent/skills/，適用於該專案特定的工作流程（如團隊的 CI/CD 規範）。
• 全域技能（Global）：存放於使用者本機的~/.gemini/antigravity/skills/，適用於所有專案，適合存放開發者個人的通用工具或習慣配置。
• 智慧觸發（Progressive Disclosure）： 開發者無須每次顯式指令 Agent 使用某項技能。Agent 會在對話開始時掃描可用的技能列表，並根據使用者的任務上下文（Context），自動判斷是否「啟用」某項技能並讀取其詳細指令。

實際應用場景

在官方釋出的範例中，展示了「程式碼審查（Code Review）」的應用。開發者可以定義一個 Code Review Skill，指示 Agent 在檢查程式碼時必須遵循特定的檢查清單（如：正確性、邊界案例、風格規範），並規定回饋的格式。

這項功能預計將徹底改變開發者與 AI 的協作模式。從自動化生成單元測試（Unit Tests）到符合公司規範的程式碼重構，Agent Skills 讓 AI 能夠真正落地於複雜的企業級開發環境中。

開發者社群反應

業界分析認為，Google Antigravity 此舉是在「Agent-first」開發時代的重要佈局。透過標準化的SKILL.md，Google 正試圖建立一個類似 Dockerfile 或 GitHub Actions 的生態系，讓 Agent 的能力可以被分享、版控與標準化。

--- 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

目前該功能已在 Google Antigravity 平台上线，開發者可參考官方文件開始建立自己的第一項 Skill。

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