Vještine i priručnici (Skills)

Vještine (Skills) su postupovni priručnici i recepti na zahtjev (npr. kako implementirati aplikaciju na Forgejo, kako izvesti migracije baze u Dockeru ili kako zamutiti osjetljive podatke na snimkama zaslona).

---

Usporedba s kuhinjom: Pravila protiv Vještina

Kako biste razumjeli način na koji Antigravity upravlja vašim uputama bez opterećivanja memorije modela, prisjetimo se naše restoranske kuhinje:

• Pravila (AGENTS.md):
  Pravilnik za zaposlenike, zalijepljen na zidu. Jednostavan, svima stalno vidljiv i vrijedi za svaku pojedinu radnju: “Operi ruke prije kuhanja”, “Uvijek koristi camelCase”.
• Vještine (SKILL.md):
  Knjiga s posebnim receptima na najvišoj polici. Dok pečete jednostavne jutarnje palačinke, ne čitate recept za čokoladni sufle od 20 stranica. Knjigu ostavljate na polici i uzimate je tek kada gost u restoranu stvarno naruči čokoladni sufle.

---

Snaga postupnog otkrivanja (Progressive Disclosure)

Kada biste 20 složenih postupaka sa svim pojedinostima upisali izravno u AGENTS.md, pri svakom biste upitu potrošili više od 50.000 tokena — čak i kada biste agentu postavili samo jednostavno pitanje o boji gumba u CSS-u.

Korištenjem Vještina (Skills):

1. Agent u aktivnoj memoriji ima učitan samo jednoredni opis pojedine vještine.
2. Dok razgovarate o drugim temama, vještina troši točno nula tokena.
3. Onog trenutka kada vaš upit odgovara opisu, agent dinamički uzima dotični SKILL.md s police, točno slijedi upute i nakon završetka ga vraća natrag.

[!TIP] Ovu učinkovitost možete vizualno provjeriti u poglavlju Naredbe i prečaci. Naš preglednik /context potvrdio je da su sve aktivne vještine zajedno potrošile samo 777 tokena (0,1% cjelokupnog prozora), pri čemu je antigravity_guide/SKILL.md zauzeo svega 44 tokena!

---

Primjer iz prakse: Vještina za zamućivanje slika (Image Redaction)

Ovdje je stvaran primjer koji smo izradili upravo za ovu web dokumentaciju.

Problem

Željeli smo objaviti snimku zaslona naredbe /usage, ali je sadržavala privatnu adresu e-pošte (Account: samo.blatnik@gmail.com). Prije objave morali smo sigurno zamutiti adresu e-pošte.

Zašto to nismo stavili u AGENTS.md?

Kada bismo Python biblioteke za obradu slika, koordinate piksela i teoriju Gaussovog zamućenja upisali u AGENTS.md, to bi nepotrebno opterećivalo prozor konteksta pri svakom pojedinom pitanju.

Rješenje: Pakiranje u vještinu (Skill)

Stvorili smo vještinu image-redaction u mapi .agents/skills/image-redaction/:

skills/image-redaction/
├── SKILL.md            # Kada i kako zamutiti osjetljive podatke
└── scripts/
    └── redact.py       # Rješenje u Pythonu pomoću biblioteke Pillow

1. Recept vještine (SKILL.md)

---
name: image-redaction
description: Securely redact, blur, or sanitize sensitive information (emails, API keys, passwords, IP addresses) in screenshot images using Python Pillow before public sharing or uploading.
---

# Image Redaction & Sanitization Skill

Kada slika sadrži osjetljive podatke:
1. Odredite pravokutne koordinate (x1, y1, x2, y2).
2. Primijenite Gaussovo zamućenje (polumjer >= 10) koje trajno uništava rubove znakova.
3. Pokrenite `python3 scripts/redact.py <slika> --box <x1> <y1> <x2> <y2>`.
4. Vizualno provjerite rezultat kako biste bili sigurni da je tekst nečitljiv, a okolina jasna.

2. Pomoćna skripta (scripts/redact.py)

import argparse
from PIL import Image, ImageFilter

def redact(image_path, box, output_path, radius=10):
    im = Image.open(image_path).convert("RGBA")
    crop = im.crop(box)
    blurred = crop.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))
    im.paste(blurred, box)
    im.save(output_path)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("image")
    parser.add_argument("--box", nargs=4, type=int, required=True)
    parser.add_argument("-o", "--output")
    args = parser.parse_args()
    redact(args.image, tuple(args.box), args.output or args.image)

Sada svaki put kada kažete: “Prije objave zamuti e-mail na ovoj snimci zaslona”, agent automatski prepoznaje i aktivira ovu vještinu, pokreće skriptu s točnim koordinatama i priprema sigurnu sliku!

---

Još jedan primjer iz prakse: Vještina za postavljanje dokumentacije

Također smo stvorili vještinu astro-starlight-deploy u .agents/skills/astro-starlight-deploy/:

• Objedinjuje cijeli tijek rada: neinteraktivno postavljanje (npm create astro@latest), razbijanje dokumentacije na modularna poglavlja, interaktivne LinkCard kartice te produkcijsko postavljanje na Vercel jednom naredbom.
• Sadrži automatiziranu skriptu ./scripts/scaffold.sh za pokretanje nove dokumentacije u nekoliko sekundi.

---

Usporedba: Vještine nasuprot Pravilima nasuprot Podagentima

Koncept	Što je to	Potrošnja tokena	Gdje se nalazi
Pravila (AGENTS.md)	Stalne smjernice i standardi	Stalno u aktivnoj memoriji	Korijen projekta ili ~/.config/AGENTS.md
Podagenti	Autonomni radnici s odvojenim prozorom	0 tokena u glavnom razgovoru	~/.gemini/config/agents/*.md
Vještine (SKILL.md)	Postupovni recepti korak po korak	Učitavaju se samo na zahtjev	.agents/skills/ ili ~/.gemini/antigravity-cli/skills/

---

Razine prepoznavanja vještina

• Radni prostor (.agents/skills/<naziv>/SKILL.md): Vezano za pojedini projekt, pohranjeno u Gitu.
• Globalni CLI (~/.gemini/antigravity-cli/skills/<naziv>/SKILL.md): Dostupno za sve projekte na ovom računalu.
• Zajednička Gemini razina (~/.gemini/skills/<naziv>/SKILL.md): Podijeljeno između Antigravity CLI i Antigravity IDE okruženja.

U terminalu upišite /skills za pregled i upravljanje svim učitanim vještinama.