1. Agentic AI 四大定制化核心概念：Rules、Instructions、Workflows 与 Skills 完全指南

这份指南将帮助你深入理解并掌握 Google Antigravity（Agentic AI） 的四大核心定制化概念：Custom Agent Rules（自定义规则）、Instructions（指令）、Workflows（工作流） 和 Skills（技能），并通过实际操作来学习如何使用它们。

💡 阅读建议：建议先阅读「核心概念概览」建立整体认知，然后通过「Quick Start」章节进行实战练习。

1.1. 核心概念概览

在与 AI Agent 协作时，我们可以通过不同层级的机制来控制其行为：

1.1.1. 主流 AI 编程工具支持情况

📌 配置路径差异：三款工具的配置路径和文件格式不同，但核心理念相似。本指南以 Google Antigravity 为主进行讲解。

MCP 与 Skills 的关系：MCP (Model Context Protocol) 是 Anthropic 提出的开放协议，旨在标准化 AI 与外部工具/数据源的连接方式。Skills 是 Antigravity 的原生能力扩展机制，两者目标相似但实现不同：

• Skills：通过 Markdown 文件定义流程，更轻量、易于编写，适合封装内部 SOP。
• MCP：通过标准化协议连接外部服务，更适合集成第三方工具（如数据库、API）。

社区评价：目前开发者社区普遍认为 Antigravity 的 Skills + Workflows 体系最为完善，配置简单且开箱即用；Claude Code 的 MCP 生态正在快速发展，第三方工具支持丰富；Codex CLI 作为后来者，功能相对精简但沙盒安全性较高。

1.2. Custom Agent Rules（自定义代理规则）

“宪法”与“行为准则”

Rules 是你赋予 Agent 的基础设定。它们就像是 Agent 的“潜意识”，在每一次思考和行动中都会生效。

1.2.1. 操作流程

在 Google Antigravity 中，Rules 配置文件分为两个层级：

💡 如何快速创建 Global Rules：

1. 打开 Agent Chat 窗口。
2. 点击 Customizations (定制) 部分。
3. 点击 + Global。
4. 编辑自动创建的 ~/.gemini/GEMINI.md 文件即可。

Workspace Rules 激活方式：

• Always On：始终生效。
• Manual：手动激活。
• Model Decision：由 Agent 自行判断是否应用。
• Glob Pattern：匹配特定文件类型时生效 (如 *.py)。

1.2.2. 编写最佳实践

• 明确性：不要说“写好代码”，要说“使用 TypeScript，严格遵循 Airbnb 风格指南”。
• 否定式：明确指出“不要做什么”。
  • 例：“不要使用 JQuery，只使用原生 DOM API。”
  • 例：“涉及数据库操作时，不要直接拼接 SQL，必须使用参数化查询。”
• 身份设定：
  • 例：“你是一个资深 Rust 系统工程师，关注内存安全和零拷贝优化。”

1.2.3. 示例配置

# General
- 始终使用中文回复，除非被要求翻译。
- 代码注释必须清晰，解释“为什么”而不是“是什么”。

# Tech Stack
- Frontend: React 18+, TailwindCSS, Vite.
- Backend: Python 3.11, FastAPI.

# Constraints
- 禁止使用 `any` 类型 (TypeScript)。
- 所有的异步操作必须使用 `async/await`，禁止 `.then()` 链式调用。

1.3. Instructions（指令）

“指挥棒”与“具体命令”

Instructions 是你与 Agent 交互的 动态指令。在 IDE 环境中，通常有两种核心输入模式，它们的区别如下：

两者的本质区别：

• Chat 偏向于 Consultation (咨询/规划)。
• Inline 偏向于 Action (直接行动/修改)。

1.3.1. 高级操作技巧

• Contextualize (提供上下文)：
  • Bad: “帮我改一下这个错。”
  • Good: “我正在看 utils.py 的第 45 行，这个 parse_date 函数解析 ISO8601 格式报错，请基于当前打开的文件修复它。”
• Task Breakdown (任务拆解技巧)：

  • Bad: “重构一下认证模块。” (太模糊，Agent 可能会随机发挥)

  • Good (Step-by-Step):

    "请重构 auth.ts 模块，按以下步骤执行：

    1. 将 verifyToken 函数提取到新的 validators.ts 文件中。
    2. 将 Session 存储方式从 localStorage 改为 Cookies。
    3. 并在 login 组件中更新调用逻辑。
    4. 完成后，运行测试确保没有破坏现有功能。"

  • 技巧：使用序号列表 (1. 2. 3.) 明确执行顺序。

• Chain of Thought (思维链触发)：
  • 例：“在写代码之前，先分析一下这会对现有的 Authentication 模块产生什么影响。”

1.4. Workflows（工作流）

“保存的提示词”与“快捷指令”

Workflows 是你预先定义的 提示词模板 或 多步骤指令序列。它们就像“快捷键”，让你无需每次都手动输入重复的指令。

1.4.1. 路径配置

1.4.2. Workflow 文件格式

Workflow 文件使用 Markdown 格式 + YAML Frontmatter：

---
description: [简短描述，如: 部署到测试环境]
---
[具体步骤指令]

1.4.3. 实战案例：创建 “deploy-staging” Workflow

File: .agent/workflows/deploy-staging.md

---
description: 部署到 Staging 环境
---
1. 运行 `npm run build` 构建生产包。
2. 运行 `npm run test` 确保所有测试通过。
3. 运行 `./scripts/deploy.sh staging` 部署到 Staging。
4. 完成后通知用户。

1.4.4. 使用方式

在对话中使用 Slash Command 触发：

/deploy-staging

Agent 会自动读取并执行工作流中定义的步骤。

💡 turbo 注解：在步骤前添加 // turbo 可以让该命令自动执行 (无需用户确认)。
在文件任意位置添加 // turbo-all 可让所有步骤自动执行。

1.5. Skills（技能）

“工具箱”与“扩展模组”

Skills 是 Antigravity 最强大的扩展机制。它允许你将一套复杂的流程、知识或脚本封装成一个“技能包”，让 Agent 学会新本事。

1.5.1. Skill 的结构

一个标准的 Skill 通常是一个文件夹，包含：

• SKILL.md (核心)：技能的“说明书”。
• scripts/ (可选)：辅助脚本（Python, Bash 等）。
• resources/ (可选)：模板文件、参考文档。

1.5.2. SKILL.md 编写指南

这是 Agent 阅读的文件，需要用 Markdown 编写，通过 YAML Frontmatter 定义元数据。

1.5.2.1. 模板结构

---
name: [技能名称，如: daily-report-generator]
description: [简短描述，如: 生成每日工程进度报告]
---
# Instructions
(详细告诉 Agent 如何执行这个技能)

1. **Step 1: Gather Info**
   - Run command `git log --since="yesterday"` to get updates.
   - Read file `task.md` to update status.

2. **Step 2: Generate Report**
   - Use the template in `resources/template.md`.
   - Summarize the git logs.

3. **Step 3: Save**
   - Save the file to `reports/YYYY-MM-DD.md`.

1.5.3. 具体操作流程

1. 创建文件夹：在项目根目录下创建 .agent/skills/ 目录和技能文件夹：

   mkdir -p .agent/skills/code-review-pro
   

2. 编写定义：在技能文件夹中创建 SKILL.md，写下你希望 Agent 遵循的 SOP (标准作业程序)。

3. 使用技能：参考下方的触发方式表格。

1.5.4. Skill 的触发方式

📌 Skill vs Workflow 的选择：

• 如果只是简单的多步骤命令序列 → 使用 Workflow。
• 如果需要复杂逻辑、脚本、模板文件 → 使用 Skill。

1.5.5. 实战案例：创建一个 “Deploy-Check” Skill

假设你每次部署前都要检查 3 个配置文件和 1 个数据库状态。

File: skills/deploy-check/SKILL.md

---
name: deploy-check
description: 安全部署前的检查清单流程
---
# Deploy Pre-flight Check
When verifying deployment readiness, follow these steps strictly:

1. **Check Environment Variables**
   - View file `.env.example` and ensure the user has a corresponding `.env`.
   - WARNING: Do not read the actual `.env` content unless explicitly asked (security).

2. **Verify Database Migration**
   - Run command `npm run prisma:status` to check for pending migrations.
   - If output contains "Pending", STOP and notify user.

3. **Run Lint**
   - Run `npm run lint`.
   - If errors exist, list them and ask user if we should proceed.

1.5.6. 工程目录结构示例

将上述概念映射到实际的项目文件中，结构如下：

Project_Root/
├── .agent/
│   ├── rules/
│   │   └── style.md
│   ├── workflows/
│   │   └── deploy.md
│   └── skills/
│       └── code-review-pro/
│           ├── SKILL.md
│           └── scripts/
├── .env
└── ...

1.6. 深度解析：技术实现机制对比

为了更好地设计 Agent 行为，我们需要从 运行机制 (Runtime Mechanism) 的角度来理解这三者的区别。

1.6.1. 进阶理解：Instructions vs System Prompt

从底层实现机制来看：

• System Prompt (包含 Rules)：
  • 位于上下文窗口的最顶端 (role: system)。
  • 权重最高，定义 边界 和 身份。
  • 就像“出厂设置” + “长期宪法”。
• Instructions：
  • 位于上下文窗口的最底端 (role: user)。
  • 利用模型的“近因效应”，引导 具体行动。
  • 就像“即时命令”。

1.6.2. System Prompt vs. Skills

这是 通用大脑 与 外挂插件 的区别。

1.6.3. 架构设计建议

• 保持 System Prompt 轻量化：不要把所有公司的文档都塞进去。只放最核心的原则（如代码风格、安全红线）。
• 用 Skills 封装复杂流程：任何超过 3 步的固定流程，或者包含大量参考文档的内容，都应该做成 Skill。这样既节省 Token，又提高准确率。
• 用 Instructions 灵活调度：在对话中，通过 Instructions 指挥 Agent 调用特定的 Skill，或者在 System Prompt 的框架内微调行为。
• 用 Workflows 固化常用流程：把经常输入的多步骤指令保存为 Workflow，通过 / 命令快速触发。

1.6.4. Workflows vs. Skills vs. Instructions

1.7. 总结与应用建议

• Rules 是你的 底线。把“绝对不能做”和“必须遵守的代码规范”写在这里。
• Instructions 是你的 此时此刻的需求。清晰、具体、提供上下文。
• Workflows 是你的 常用操作模板。把重复输入的多步骤指令保存为 Workflow。
• Skills 是你的 自动化流程。把你重复做的、复杂的、有多步骤的一套动作，通过 SKILL.md 教给 Agent。

学习建议路径：

1. 先在当前对话中尝试完善 Instructions。
2. 整理出一套你喜欢的代码风格，写入 Rules。
3. 当你发现自己总是重复输入同一段指令时，就把它保存成一个 Workflow。
4. 当流程变得复杂（多文件、多脚本、多模板），就升级为 Skill。

1.8. Quick Start：5 分钟实战练习

在理解了核心概念后，让我们通过实战来巩固学习。

1.8.1. 实战 1：创建你的第一个 Global Rule

目标：让 Agent 始终使用中文回复。

步骤：

1. 打开 Antigravity 的 Agent Chat 面板（快捷键 Cmd+L）
2. 点击输入框上方的 Customizations 区域
3. 点击 + Global 按钮
4. 系统会自动创建并打开 ~/.gemini/GEMINI.md 文件
5. 在文件中添加以下内容：

# My Global Rules
- 始终使用中文回复，除非用户明确要求其他语言。
- 代码注释使用英文，保持简洁。

6. 保存文件，然后在 Agent Chat 中输入任意英文问题测试效果。

📌 如果 Agent 没有立即遵守新规则，尝试开启一个新的对话会话。

1.8.2. 实战 2：创建你的第一个 Workflow

目标：创建一个快速 Git 提交的工作流。

步骤：

1. 在项目根目录创建目录结构：

   mkdir -p .agent/workflows
   

2. 创建工作流文件 .agent/workflows/git-push.md：

   ---
   description: Git 快速提交并推送
   ---
   1. 运行 `git add .` 添加所有更改。
   2. 运行 `git commit -m "update"` 提交更改。
   3. 运行 `git push` 推送到远程仓库。
   

3. 在 Agent Chat 中输入 /git-push 即可触发该工作流。

1.9. 选择指南：我应该用哪个？

当你不确定应该使用哪种定制化机制时，可以参考以下决策流程：

简易速查表：

1.10. FAQ & 故障排除

1.10.1. Q1：我添加了 Rule，但 Agent 没有遵守？

排查步骤：

• ✅ 确认文件路径正确：Global Rules 必须是 ~/.gemini/GEMINI.md（注意大写）
• ✅ 重启 VSCode 或重新打开 Agent Chat 窗口
• ✅ 确认 Markdown 格式正确，避免前后有多余空行
• ✅ 尝试开启一个新的对话会话

1.10.2. Q2：/my-workflow 无法触发？

排查步骤：

• ✅ 确认文件在 .agent/workflows/ 目录下且扩展名为 .md
• ✅ Frontmatter 的 description 字段不能为空
• ✅ 文件名即为 slash command 名称（deploy.md → /deploy）
• ✅ 确认当前工作区已打开包含 .agent/ 目录的项目

1.10.3. Q3：Skill 没有被 Agent 调用？

排查步骤：

• ✅ 尝试在对话中明确说：“请使用 xxx 技能”
• ✅ 确认 SKILL.md 存在且格式正确
• ✅ 检查 Skill 的 description 是否包含相关关键词

1.10.4. Q4：Workspace Rules 和 Global Rules 冲突了怎么办？

优先级规则：

• Workspace Rules 优先级高于 Global Rules。
• 如果两者冲突，Workspace Rules 会覆盖 Global Rules 的设定。
• 建议：Global Rules 写通用规范，Workspace Rules 写项目特定规则。

💡 持续学习：随着使用深入，你会发现更多定制化的可能性。建议从简单的 Rules 开始，逐步探索 Workflows 和 Skills，打造专属于你的 AI 编程助手。