Google Antigravity Skills là gì? Hướng dẫn tạo Skill cho người mới

Google Antigravity Skills là các hướng dẫn được lưu lại để AI thực hiện một công việc cụ thể. Hãy hình dung sau mỗi cuộc họp, bạn đều phải đọc những ghi chú, chắt lọc quyết định và gửi danh sách việc cần làm cho cả nhóm. Thay vì nhắc lại toàn bộ yêu cầu mỗi lần, bạn có thể lưu sẵn tiêu chí tổng hợp trong một Skill để AI làm theo.

AI Agent là chương trình AI có thể nhận mục tiêu, chia nhỏ việc cần làm và thực hiện nhiều bước để tạo ra kết quả. AI Agent như là 1 nhân viên có chức năng, nhiệm vụ cụ thể và có thể thực hiện nhiệm vụ đó theo từng bước mà bạn đặt ra. Chẳng hạn, khi bạn yêu cầu “tổng hợp cuộc họp này thành biên bản và việc cần làm”, Agent có thể đọc ghi chú cuộc họp, xác định các quyết định và trả ra output là bảng phân chia công việc theo người phụ trách.

Skill là phần hướng dẫn để Agent biết cách làm một công việc cụ thể.

Một Skill thường cần làm rõ ba điều:

• Khi nào cần dùng Skill: Ví dụ, khi bạn gửi ghi chú sau cuộc họp và cần tóm tắt.
• AI cần làm những bước nào: Tách quyết định, việc cần làm, người phụ trách và hạn hoàn thành.
• Kết quả cần được trình bày ra sao: Chẳng hạn, một bản tóm tắt kèm bảng theo dõi công việc.

Khi chỉ dùng prompt, bạn thường phải nhắc lại yêu cầu ở mỗi lần làm việc. Skill giúp lưu sẵn cách làm để dùng lại khi cần.

Agent là nhân viên thực hiện công việc, còn Skill là văn bản hướng dẫn, quy định cách thực hiện một loại công việc. Một Agent có thể dùng nhiều Skill tùy theo yêu cầu.

Google Antigravity Skills có thể được tổ chức trong một thư mục riêng, với hướng dẫn chính đặt trong file SKILL.md. Đây là một cách sắp xếp khuyến nghị vì hỗ trợ người dùng tổ chức tài liệu 1 cách khoa học và dễ theo dõi, không phải cấu trúc bắt buộc.

>>> Đọc thêm: 

• Google Antigravity vs Cursor: Công cụ AI nào hỗ trợ Vibe Coding tốt hơn?
• Google Antigravity MCP là gì? Cách kết nối AI với công cụ ngoài an toàn

Khi có yêu cầu mới, Agent có thể xử lý theo các bước sau:

1. Đọc yêu cầu của người dùng.
2. Đối chiếu yêu cầu với phần mô tả của các Skill hiện có.
3. Chọn Skill phù hợp.
4. Đọc hướng dẫn trong SKILL.md.
5. Sử dụng file mẫu, tài liệu tham khảo hoặc script nếu Skill có cung cấp.
6. Thực hiện nhiệm vụ và kiểm tra kết quả theo tiêu chí đã định nghĩa.

Ví dụ, bạn nói: “Tổng hợp ghi chú cuộc họp này thành biên bản và danh sách việc cần làm.” Agent có thể tìm Skill tổng hợp cuộc họp, đọc file SKILL.md rồi làm theo các tiêu chí đã ghi để trả về quyết định, người phụ trách và hạn hoàn thành.

Skill không đảm bảo AI luôn trả kết quả đúng. Kết quả phụ thuộc vào độ rõ ràng của hướng dẫn, dữ liệu đầu vào và bước kiểm tra của người dùng. Nhưng skill sẽ đảm bảo AI làm đúng các bước bạn đặt ra, từ đó đầu ra sẽ tiệm cận đến chất lượng bạn mong muốn nhất.

Lần đầu tạo Skill, bạn chưa cần làm phức tạp. Chỉ cần một thư mục và một file SKILL.md:

.agent/
└── skills/
    └── meeting-summary/
        └── SKILL.md

Trong đó:

• .agent/skills/ là một vị trí lưu Skill theo cấu trúc workspace minh họa.
• meeting-summary/ là thư mục Skill về tóm tắt cuộc họp. Bạn nên đặt tên ngắn gọn, viết thường và dùng dấu gạch nối.
• SKILL.md là file hướng dẫn chính trong ví dụ này để Agent tham chiếu.

Khi bạn muốn phát triển một quy trình phối hợp toàn diện hơn, bạn có thể bổ sung thêm các tài liệu khác:

meeting-summary/
├── SKILL.md                 ← Hướng dẫn chính
├── references/              ← Tài liệu tham khảo
│   └── meeting-rules.md
├── assets/                  ← Mẫu biểu để dùng lại
│   └── minutes-template.md
├── scripts/                 ← Công cụ tự động (nếu cần)
│   └── extract-action-items.py
└── evals/                   ← Tình huống để kiểm tra Skill
    └── evals.json

Bạn chưa cần hiểu hoặc tạo hết các phần này khi bắt đầu. Hãy nhớ đơn giản: SKILL.md là nơi ghi cách AI cần làm; các thư mục còn lại chỉ là chỗ chứa tài liệu, mẫu biểu hoặc công cụ bổ sung khi công việc phức tạp hơn.

Người mới chỉ cần bắt đầu với SKILL.md. Các thư mục còn lại chỉ thêm vào khi bạn thật sự cần.

Dưới đây là cách tạo một Skill tổng hợp biên bản họp. Mục tiêu là giúp Agent nhận ghi chú thô và trả về các quyết định, việc cần làm cùng người phụ trách.

Bước 1: Chọn một nhiệm vụ nhỏ và lặp lại

Đừng bắt đầu bằng một Skill có nhiệm vụ “quản lý toàn bộ dự án”. Phạm vi này quá rộng và khó kiểm tra.

Hãy chọn một nhiệm vụ có:

• Đầu vào rõ ràng.
• Các bước có thể liệt kê.
• Đầu ra có thể kiểm tra.
• Nhu cầu sử dụng nhiều lần.

Trong ví dụ này:

• Đầu vào: Ghi chú hoặc bản chép lời cuộc họp.
• Nhiệm vụ: Tách quyết định, việc cần làm và phần việc còn bỏ ngỏ.
• Đầu ra: Biên bản ngắn gọn kèm bảng theo dõi công việc.

Bước 2: Tạo thư mục Skill

Trong workspace của bạn, hãy tạo một thư mục dành cho Skill. Với cấu trúc minh họa trong bài này, đường dẫn là:

.agent/skills/meeting-summary/

Sau đó tạo file SKILL.md bên trong thư mục meeting-summary.

Bước 3: Viết thông tin nhận diện Skill

Mở file SKILL.md và thêm phần đầu như sau:

---
name: meeting-summary
description: Tổng hợp ghi chú họp thành quyết định, việc cần làm, người phụ trách và hạn hoàn thành. Sử dụng khi người dùng gửi ghi chú hoặc bản chép lời cuộc họp.
---

Hai trường này có vai trò khác nhau:

• name là tên định danh của Skill.
• description giúp Agent biết Skill xử lý việc gì và khi nào nên sử dụng.

description cần nêu rõ Skill thực hiện việc gì và dùng trong trường hợp nào. Ví dụ, “hỗ trợ công việc” quá chung chung. Mô tả mẫu ở trên cho Agent biết dùng Skill khi người dùng cần tổng hợp cuộc họp hoặc theo dõi việc cần làm.

Bước 4: Viết quy trình và định dạng đầu ra

Bổ sung phần hướng dẫn ngay sau metadata:

## ROLE

Bạn là trợ lý tổng hợp cuộc họp.

## INPUT

Ghi chú hoặc bản chép lời cuộc họp; tên người tham gia nếu có.

## PROCESS

1. Tách các quyết định đã được thống nhất.
2. Tách việc cần làm, người phụ trách và hạn hoàn thành.
3. Ghi riêng những việc chưa rõ người phụ trách hoặc thời hạn.
4. Không suy đoán người được giao việc nếu ghi chú không nêu rõ.
5. Trình bày các đầu việc theo thứ tự ưu tiên hoặc thời hạn nếu có.

## OUTPUT FORMAT

Trả về ba phần:

1. Tóm tắt cuộc họp.
2. Bảng việc cần làm gồm: việc, người phụ trách, hạn hoàn thành.
3. Danh sách điểm cần xác nhận.

## RULES

- Giữ nguyên ý nghĩa của quyết định trong ghi chú.
- Gắn nhãn “Cần xác nhận” thay vì tự điền người phụ trách hoặc thời hạn còn thiếu.
- Không đưa thông tin cuộc họp sang tài liệu công khai.

Skill mẫu này không xử lý mọi tình huống, nhưng có đủ hướng dẫn để người mới thử cách Agent nhận yêu cầu và trả kết quả. Bạn có thể bổ sung hướng dẫn sau khi phát hiện lỗi khi dùng thử.

Bước 5: Gọi Skill bằng một yêu cầu thực tế

Bạn có thể kiểm thử bằng yêu cầu:

Tổng hợp ghi chú cuộc họp dưới đây thành biên bản ngắn gọn. Tách rõ quyết định, việc cần làm, người phụ trách và những điểm chưa chốt.

Sau khi Agent trả kết quả, hãy kiểm tra:

• Agent có dùng đúng Skill không?
• Có thực hiện đủ các bước không?
• Có tự gán người phụ trách hoặc hạn hoàn thành khi ghi chú chưa nêu không?
• Bảng công việc có đúng định dạng không?
• Những điểm còn bỏ ngỏ có được ghi rõ để nhóm xác nhận không?

Nếu AI lặp lại cùng một lỗi, hãy sửa nội dung trong SKILL.md. Như vậy, lần sau bạn không phải nhắc lại bằng prompt.

Bạn có thể sao chép phiên bản dưới đây vào .agent/skills/meeting-summary/SKILL.md để chạy thử:

---
name: meeting-summary
description: Tổng hợp ghi chú họp thành quyết định, việc cần làm, người phụ trách và hạn hoàn thành. Sử dụng khi người dùng gửi ghi chú hoặc bản chép lời cuộc họp.
---

## ROLE

Bạn là trợ lý tổng hợp cuộc họp.

## INPUT

- Ghi chú hoặc bản chép lời cuộc họp.
- Tên người tham gia nếu có.

## PROCESS

1. Tách các quyết định đã được thống nhất.
2. Tách việc cần làm, người phụ trách và hạn hoàn thành.
3. Ghi riêng những việc chưa rõ người phụ trách hoặc thời hạn.
4. Không suy đoán thông tin còn thiếu.
5. Sắp xếp đầu việc theo thời hạn nếu dữ liệu có nêu.

## OUTPUT FORMAT

1. Tóm tắt cuộc họp.
2. Bảng việc cần làm gồm: việc, người phụ trách, hạn hoàn thành.
3. Danh sách điểm cần xác nhận.

## RULES

- Không tự gán người phụ trách hoặc hạn hoàn thành.
- Giữ nguyên ý nghĩa của các quyết định trong ghi chú.
- Gắn nhãn “Cần xác nhận” cho dữ liệu còn thiếu.

Bản mẫu này chỉ tập trung vào một việc thường lặp lại trong công việc. Nó có đủ bốn phần: đầu vào, các bước thực hiện, định dạng đầu ra và quy tắc. Với Skill đầu tiên, cấu trúc này là đủ.

Khi bắt đầu với Google Antigravity Skills, người mới thường gặp các lỗi sau:

Mô tả quá chung chung

Nếu phần description chỉ ghi “hỗ trợ công việc”, Agent khó xác định lúc nào nên chọn Skill. Hãy nói rõ việc cần làm và tín hiệu cần dùng, chẳng hạn: “tổng hợp ghi chú họp thành quyết định và bảng việc cần làm”.

Đưa quá nhiều nhiệm vụ vào một Skill

Một Skill vừa tổng hợp họp, lập kế hoạch dự án, viết email, tạo slide và theo dõi tiến độ sẽ khó vận hành ổn định. Hãy chia thành các Skill nhỏ nếu mỗi công việc có đầu vào và đầu ra khác nhau.

Chỉ mô tả mục tiêu mà không có các bước

Câu “hãy tổng hợp cuộc họp thật kỹ” không cho Agent biết cần tách thông tin nào. Hãy chuyển mục tiêu thành danh sách hành động có thứ tự.

Không quy định đầu ra

Nếu không có OUTPUT FORMAT, kết quả có thể là một đoạn nhận xét dài và khó xử lý. Bảng kiểm tra giúp bạn đối chiếu lỗi nhanh hơn và dễ đưa vào quy trình tiếp theo.

Không chạy thử bằng tình huống thực tế

Đọc file SKILL.md không đủ để biết Skill có hoạt động tốt hay không. Hãy dùng ít nhất hai tình huống: một đầu vào đầy đủ và một đầu vào thiếu dữ liệu. Qua đó, bạn có thể kiểm tra Agent có biết yêu cầu bổ sung thông tin thay vì tự suy đoán hay không.

Có cần biết lập trình để tạo Skill không?

Không nhất thiết. Một Skill cơ bản có thể chỉ gồm file SKILL.md viết bằng Markdown. Kỹ năng lập trình chỉ cần thiết khi bạn muốn bổ sung script để xử lý dữ liệu, kiểm tra tự động hoặc kết nối công cụ khác.

Skill khác AI Agent như thế nào?

AI Agent nhận nhiệm vụ và thực hiện công việc. Skill là hướng dẫn để Agent hoàn thành một loại công việc cụ thể. Một Agent có thể sử dụng nhiều Skill.

Skill khác prompt như thế nào?

Prompt là yêu cầu dùng cho một lần trao đổi. Skill là hướng dẫn được lưu trong workspace để dùng lại cho nhiều lần.

Có thể dùng một Skill cho nhiều dự án không?

Có, nếu các dự án có cùng loại đầu vào, quy trình và đầu ra. Tuy nhiên, các quy tắc đặc thù của một dự án nên được tách thành tài liệu tham khảo hoặc cấu hình riêng để tránh làm Skill trở nên quá cứng.

Khi nào nên tạo Skill mới?

Bạn nên tạo Skill khi thường xuyên phải yêu cầu AI thực hiện cùng một công việc theo các bước tương tự. Nếu công việc chỉ làm một lần hoặc thay đổi nhiều giữa các lần, prompt thông thường có thể phù hợp hơn.

Google Antigravity Skills giúp lưu các bước thực hiện một công việc lặp lại để AI có thể dùng lại. Để bắt đầu, hãy chọn một việc nhỏ, tạo file SKILL.md, viết các bước AI cần làm và nêu rõ kết quả cần trả về.

Khi đã quen với cách tạo Skill, bạn có thể mở rộng sang các quy trình phức tạp hơn như kiểm tra tài liệu, chuẩn hóa dữ liệu hoặc hỗ trợ xây dựng website. Nếu muốn ứng dụng AI bài bản hơn vào công việc hằng ngày, bạn có thể khám phá lộ trình AI for Work tại MindX.