还在把几万行代码硬塞给 AI 吗？那只会让它变得迟钝和混乱。本文将带你深度剖析 Antigravity Agent 的 Skill 系统，教你如何通过“渐进式披露”和“5级进化模型”，将你的智能助手武装成真正的领域专家。

引言：你的 AI 是不是“消化不良”了？

每天早上，当你兴致冲冲地给 Agent 喂入成吨的项目文档和工具时，有没有发现它并没有像预期中那样“神力加身”？ 反倒是：

• 响应延迟越来越高 ⏳
• 逻辑开始出现断层（上下文腐烂） 🧠🥀
• 甚至在回答 CSS 问题时扯到了数据库迁移 😵

这，就是典型的上下文过载。今天要聊的 Agent Skill，就是为了解决这个技术圈的“富贵病”而生的。

什么是 Skill？不仅仅是插件

如果说 MCP（模型上下文协议）是 Agent 的“手”，那么 Skill 就是指挥这双手的“大脑皮层”。 它不再强制模型在会话开始时背诵所有规则，而是采用渐进式披露（Progressive Disclosure）。

[!TIP] 只有当用户的意图与某个技能匹配时，重磅的指令和脚本才会加载。这让 Agent 在不需要考虑 CSS 管道时，能全身心投入到你的身份验证重构中。

5级进化：从“格式化”到“自动构建”

Level 1：基础路由 —— 终结“烂 Commit”

手动写 Git Commit 太烦？ git-commit-formatter 技能帮你搞定。它只在你有提交请求时触发，强制执行规范。

Level 2：资产利用 —— 优雅的模板插入

license-header-adder 让 Agent 只在需要时才读取资源文件，而不是每次都把几十行 License 贴在提示词里。

Level 3：示例学习 —— 让模式匹配起飞

把 JSON 转换成 Pydantic 模型，写规则不如给例子。通过 examples/ 文件夹，Agent 能完美模仿你的编码风格。

Level 4：过程逻辑 —— 把权力交给脚本

别指望 AI 的眼睛能像编译器一样。通过 run_command 调用 Python 脚本，让安全校验变成“硬指标”而非“软建议”。

Level 5：架构师 —— 自动搭建工具

adk-tool-scaffold 是大成之作。它结合了脚本、模板和示例，只需一句话，Agent 就能自动化完成工具的搭建与初版逻辑实现。

为什么你现在就该动手？

在这个 AI 爆发的时代，能写代码的 Agent 不稀奇，能严谨执行组织标准的 Agent 才是核心资产。Skill 不仅提升了性能，更关键的是它将“玄学”变成了“标准”。

互动话题

你在开发 Agent 时遇到过最离谱的“上下文腐烂”案例是什么？或者，你觉得哪一类技能是最迫切需要的？在评论区大声告诉我，我们一起定义 AI 协作的新高度！🔥