Cách tạo skill cho AI Agent trên Antigravity để tự động hóa công việc

Bạn có bao giờ rơi vào cảnh phải hướng dẫn cho một nhân viên mới, ngày nào cũng phải đứng kế bên chỉ tay năm ngón từng ly từng tí? Nào là lấy file này đập vào file kia, chỉnh lại phông chữ, định dạng bảng tính, rồi vẽ biểu đồ báo cáo… Ngày nào cũng nói đi nói lại bấy nhiêu đó việc, chắc chắn bạn sẽ cảm thấy vô cùng mệt mỏi và tốn thời gian.

Khi chúng ta sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện nay, trải nghiệm đôi khi cũng oải y như vậy. Mỗi lần nhờ AI làm một việc gì đó, bạn lại phải viết một đoạn prompt dài dằng dặc để giải thích ngữ cảnh, yêu cầu định dạng, và các quy tắc đi kèm. Nếu chỉ chat qua chat lại thông thường, mỗi lần phân tích AI sẽ cho ra một kết quả khác nhau, không hề có sự nhất quán. Vậy tại sao bạn không dạy cho nó một lần duy nhất?

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách xây dựng kỹ năng (skill) và quy tắc (rule) vĩnh viễn cho AI Agent trên nền tảng Antigravity 2.0. Đây là giải pháp giúp bạn “nhân bản” chính mình để trợ lý ảo có thể tự động thực thi các quy trình công việc phức tạp mà không cần bạn phải viết lại prompt mỗi ngày. Đặc biệt, bạn hoàn toàn không cần biết lập trình vẫn có thể tự tạo cho mình những skill cực kỳ xịn sò.

Bản chất của skill và rule trên Antigravity 2.0

Để làm chủ được công cụ, trước hết chúng ta cần hiểu rõ bản chất hoạt động của hệ thống bên dưới. Trên nền tảng Antigravity 2.0, các kỹ năng và quy tắc không phải là thứ gì đó quá trừu tượng hay phức tạp.

Khái niệm skill và cấu trúc thư mục

Thực chất, một skill (kỹ năng) trên Antigravity chỉ là một thư mục nằm trong dự án của bạn, tuân theo đường dẫn cấu trúc định sẵn. Cụ thể, các skill sẽ nằm trong thư mục .agents/skills/<tên-kỹ-năng>/.

Cây cấu trúc thư mục chuẩn của một skill như sau:

thư mục dự án/
└── .agents/
    └── skills/
        └── bao-cao-doanh-thu/
            ├── SKILL.md
            └── scripts/
                └── analyze_sales.py

Trong đó, có hai thành phần quan trọng nhất:
1. Tệp SKILL.md: Tệp này chứa phần thông tin cấu hình (frontmatter) bằng định dạng YAML (gồm tên và mô tả ngắn gọn để hệ thống nhận diện) và phần nội dung markdown bên dưới hướng dẫn chi tiết cho agent cách thực hiện kỹ năng đó.
2. Thư mục scripts/: Nơi chứa các đoạn code thực thi bổ trợ (chạy bằng Python, PowerShell hoặc Node.js) để agent gọi khi cần xử lý các tác vụ vật lý như đọc ghi file Excel, tương tác với API hệ thống, hoặc kết nối cơ sở dữ liệu.

Tệp SKILL.md hoạt động thế nào?

Tệp SKILL.md bắt buộc phải có phần đầu tệp (frontmatter) được bọc bởi cặp ba dấu gạch ngang (---). Đây là nơi khai báo định danh cho AI Agent. Ví dụ:

---
name: bao-cao-doanh-thu
description: Hướng dẫn phân tích báo cáo doanh số tháng từ file Excel và xuất bản báo cáo PDF.
---

# Hướng dẫn quy trình báo cáo doanh số

Khi nhận được yêu cầu phân tích doanh thu:
1. Tìm file Excel doanh thu mới nhất trong thư mục `doanh-so/`.
2. Chạy script python `scripts/analyze_sales.py` để tính toán doanh thu và vẽ biểu đồ.
3. Tạo file báo cáo bằng định dạng markdown lưu vào thư mục `reports/`.

Cơ chế tự động phát hiện của agent

Điểm vi diệu nhất của Antigravity 2.0 chính là cơ chế tự động phát hiện (Auto Discovery). Khi bạn đưa ra một yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống sẽ tự động quét qua toàn bộ thư mục chứa các kỹ năng đã thiết lập. Agent sẽ phân tích mô tả (description) trong tệp SKILL.md của từng skill để tìm ra công cụ phù hợp nhất với yêu cầu hiện tại của bạn và tự động kích hoạt nó. Bạn không cần phải gọi tên skill một cách thủ công hay thiết lập cấu hình phức tạp trước mỗi phiên làm việc.

Phân biệt phạm vi hoạt động và vai trò của skill và rule

Nhiều người khi mới tiếp cận thường nhầm lẫn giữa hai khái niệm skill (kỹ năng) và rule (quy tắc). Việc phân định rõ ràng hai khái niệm này sẽ giúp bạn quản lý hệ thống trợ lý ảo một cách khoa học.

So sánh Workspace Skill và Global Skill

Antigravity 2.0 cho phép phân chia phạm vi áp dụng các kỹ năng theo hai cấp độ hoạt động:

Hãy tưởng tượng bạn có hai ngôi nhà nằm cạnh nhau. Workspace skill giống như chiếc máy hút bụi được mua bằng tiền riêng của nhà A. Agent hoạt động tại nhà A có thể sử dụng thoải mái, nhưng agent ở nhà B thì không thể chạm tới được. Điều này giúp bảo mật và cô lập các nghiệp vụ đặc thù của từng dự án.

Ngược lại, Global skill giống như cây đèn đường dựng ở khu vực công cộng giữa hai nhà, cả Agent A và Agent B đều có thể sử dụng mà không gặp bất kỳ rào cản nào.

Sự khác biệt cốt lõi giữa skill chuyên môn và rule quy tắc

Kỹ năng (skill) đại diện cho nghiệp vụ chuyên môn, tức là các bước thực hiện một công việc cụ thể (ví dụ: vẽ biểu đồ, lọc số liệu doanh số, làm báo cáo). Trong khi đó, quy tắc (rule) là các ràng buộc mang tính nguyên tắc hành vi mà agent bắt buộc phải tuân theo trong suốt quá trình thực thi.

Tôi lấy một ví dụ thực tế: Nếu bạn giao cho AI Agent nhiệm vụ phân tích một file Excel doanh thu, thì việc lọc danh sách khách hàng, tính tổng tiền, hay vẽ biểu đồ so sánh chính là chuyên môn của Skill. Tuy nhiên, bạn muốn đặt ra một giới hạn là: “Tuyệt đối không được chỉnh sửa hoặc ghi đè lên dữ liệu thô ở sheet gốc, mà chỉ được phép tạo một sheet mới để làm báo cáo”. Ràng buộc này chính là Rule.

Nếu bạn đưa quy tắc này vào từng skill riêng lẻ, bạn sẽ phải lặp đi lặp lại một câu lệnh trong hàng chục file cấu hình khác nhau. Thay vào đó, bạn chỉ cần viết quy tắc này một lần duy nhất trong file rule của dự án. Tất cả các skill khi hoạt động sẽ tự động đọc file rule này để tự điều chỉnh hành vi cho đúng mực. Trong một dự án, bạn có thể có hàng chục skill chuyên môn khác nhau nhưng thường chỉ cần một hoặc hai file rule tổng quát để định hình khung hành vi cho agent.

Hướng dẫn chi tiết hai cách tạo skill thực chiến

Để đưa các kỹ năng và quy tắc này vào vận hành thực tế, chúng ta có hai cách tiếp cận từ thủ công cho đến tự động hóa hoàn toàn thông qua giao diện chat.

Cách 1: Xây dựng thủ công thông qua cấu trúc file

Nếu bạn là người thích kiểm soát chi tiết cấu trúc hệ thống, bạn có thể tự tay tạo ra skill. Dưới đây là hướng dẫn từng bước kèm code mẫu cụ thể.

Bước 1: Tạo cấu trúc thư mục

Trong thư mục dự án của bạn, hãy tạo thư mục theo đường dẫn: .agents/skills/bao-cao-doanh-thu/. Tạo thêm một thư mục con tên là scripts/ bên trong đó.

Bước 2: Viết tệp SKILL.md

Tạo tệp SKILL.md nằm trực tiếp trong thư mục bao-cao-doanh-thu/ và soạn thảo nội dung như sau:

---
name: bao-cao-doanh-thu
description: Phân tích file Excel doanh thu, vẽ biểu đồ phân bố tỉnh thành và xuất báo cáo markdown.
---

# Hướng dẫn chi tiết kỹ năng báo cáo doanh thu

Khi người dùng yêu cầu phân tích doanh số:
1. Định vị file Excel đầu vào trong dự án.
2. Chạy script python `scripts/analyze_sales.py` bằng cách truyền đường dẫn file Excel làm đối số.
3. Đọc dữ liệu JSON kết quả từ script để biên soạn báo cáo.
4. Xuất file báo cáo dạng markdown vào thư mục `reports/` của dự án.

Bước 3: Viết script thực thi Python

Tạo tệp analyze_sales.py trong thư mục con scripts/ để xử lý các phép tính phức tạp mà mô hình ngôn ngữ lớn khó tự thực hiện chính xác 100%. Dưới đây là đoạn code Python sử dụng thư viện pandas để bạn tham khảo:

import sys
import pandas as pd
import json

def analyze_file(file_path):
    try:
        # Đọc dữ liệu từ file Excel
        df = pd.read_excel(file_path)

        # Tính toán các chỉ số cơ bản
        total_revenue = int(df['số tiền'].sum())
        total_collected = int(df[df['trạng thái thanh toán'] == 'đã thanh toán']['số tiền'].sum())
        debt = total_revenue - total_collected

        # Thống kê theo tỉnh thành
        province_stats = df.groupby('tỉnh thành')['số tiền'].sum().to_dict()

        result = {
            "status": "success",
            "total_revenue": total_revenue,
            "total_collected": total_collected,
            "debt": debt,
            "provinces": province_stats
        }
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
    except Exception as e:
        print(json.dumps({"status": "error", "message": str(e)}))

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) > 1:
        analyze_file(sys.argv[1])

Cách 2: Tự động hóa tạo skill bằng cách chat trực tiếp với AI

Đây là cách nhanh nhất và cực kỳ phù hợp cho tất cả mọi người, kể cả những ai không có kiến thức kỹ thuật hay lập trình. Bạn không cần phải mở thư mục hệ thống hay tự viết code, tất cả đều được thực hiện thông qua giao diện chat của Antigravity.

Quy trình tạo skill qua giao diện chat:

1. Bạn gửi dữ liệu đầu vào (ví dụ: file Excel doanh thu tháng 5) và tiến hành chat, hướng dẫn agent từng bước thực hiện công việc theo ý muốn của bạn:
2. Bạn chat: “Hãy lọc ra danh sách khách hàng chưa thanh toán trong file này, tính tổng tiền nợ và vẽ biểu đồ hình tròn cho phần trăm doanh số theo tỉnh thành giúp tôi.”
3. AI thực hiện: Chạy các lệnh python tự động để xử lý file Excel, vẽ biểu đồ và hiển thị kết quả cho bạn kiểm tra.
4. Sau khi AI đã thực hiện hoàn toàn chính xác các yêu cầu và xuất ra kết quả chuẩn chỉnh khiến bạn hài lòng, bạn chỉ cần ra lệnh cho AI tự đóng gói:
5. Bạn chat: “Tôi rất thích cách bạn xử lý báo cáo này. Hãy tạo một skill vĩnh viễn cho quy trình này để áp dụng cho các tháng sau.”
6. Antigravity 2.0 sẽ tự động phân tích lịch sử phiên làm việc, tự động trích xuất các bước cốt lõi, tự tạo cấu trúc thư mục, viết tệp SKILL.md, đóng gói các đoạn code python xử lý Excel vào thư mục scripts/ và lưu trữ trực tiếp vào cấu hình hệ thống của bạn. Bạn không cần động tay vào bất kỳ dòng code nào.

Thực hành: Tự động hóa báo cáo doanh số Excel

Để bạn thấy rõ sức mạnh của phương pháp này, hãy cùng xem quy trình thực tế mà tôi đã áp dụng để tự động hóa công việc báo cáo tài chính hàng tháng cho doanh nghiệp.

Dạy AI phân tích mẫu Excel tháng 5

Tôi bắt đầu bằng việc đưa file dữ liệu doanh thu thô của tháng 5 vào hệ thống. File này chứa thông tin khách hàng, sản phẩm, số tiền, trạng thái thanh toán và tỉnh thành. Tôi yêu cầu agent thực hiện các tác vụ:
– Lọc danh sách khách hàng đã thanh toán và chưa thanh toán để theo dõi công nợ.
– Tính toán tổng doanh thu thực tế và tỷ lệ thu hồi dòng tiền.
– Thống kê tỷ lệ phần trăm doanh số theo từng tỉnh thành.
– Vẽ biểu đồ so sánh doanh thu và xuất báo cáo định dạng chuyên nghiệp.

Sau khi agent hoàn thành xuất sắc báo cáo tháng 5, tôi ra lệnh tạo một skill phân tích doanh thu từ quy trình này. Hệ thống lập tức đóng gói toàn bộ các bước xử lý số liệu và định dạng báo cáo thành một skill vĩnh viễn tên là bao-cao-doanh-thu.

Đóng gói quy trình và chạy tự động cho tháng 6

Đến tháng tiếp theo, khi có dữ liệu doanh số của tháng 6, tôi chỉ cần gửi file Excel mới vào phòng chat và gõ một câu lệnh ngắn gọn: “Hãy phân tích doanh số tháng 6 theo skill giúp mình”.

Không cần giải thích lại yêu cầu, không cần viết prompt dài dòng, AI Agent tự động kích hoạt đúng skill bao-cao-doanh-thu đã học, chạy các tác vụ phân tích, tính toán công nợ, vẽ biểu đồ, và xuất ra một báo cáo tháng 6 với đúng định dạng, bố cục chuẩn chỉnh y hệt như báo cáo tháng 5 trước đó. Sự nhất quán về mặt chất lượng báo cáo được đảm bảo 100%, giúp tôi tiết kiệm hàng giờ đồng hồ làm việc thủ công.

Hướng dẫn thiết lập rule bảo vệ dữ liệu thô

Bên cạnh việc dạy AI Agent các kỹ năng chuyên môn, việc thiết lập các quy tắc (rule) để kiểm soát hành vi của AI là vô cùng quan trọng nhằm tránh các lỗi nguy hiểm, chẳng hạn như làm hỏng dữ liệu gốc.

Cấu trúc tệp quy tắc AGENTS.md

Trên Antigravity, các quy tắc hoạt động của agent được định nghĩa trong tệp AGENTS.md. Tệp này có thể nằm ở thư mục cấu hình toàn cục (Global Rules) hoặc nằm ở thư mục cấu hình của từng dự án (Workspace Rules).

Dưới đây là một mẫu thiết lập quy tắc trong tệp AGENTS.md để bảo vệ an toàn cho dữ liệu thô:

# Quy tắc hoạt động của dự án Để AI Tính

## 1. Ràng buộc an toàn dữ liệu Excel
- Tuyệt đối không được chỉnh sửa trực tiếp, xóa hoặc ghi đè lên các cột dữ liệu thô trong file Excel gốc.
- Mọi dữ liệu phân tích, tính toán, báo cáo hoặc vẽ đồ thị chỉ được phép ghi vào một sheet mới (ví dụ đặt tên sheet là "Báo cáo phân tích") hoặc ghi ra một tệp Excel mới độc lập.
- Trước khi thực hiện bất kỳ lệnh lưu đè file nào, bắt buộc phải hỏi lại người dùng để nhận được sự xác nhận rõ ràng.

Cơ chế thực thi rule thông minh

Khi bạn đã khai báo quy tắc này trong tệp AGENTS.md, mỗi khi AI Agent kích hoạt bất kỳ skill nào liên quan đến xử lý file (như skill bao-cao-doanh-thu ở trên), hệ thống sẽ tự động ghép tệp quy tắc này vào ngữ cảnh làm việc của mô hình.

Ngay cả khi trong mã code Python của skill có lệnh ghi đè file hoặc agent vô tình hiểu sai yêu cầu của bạn, cơ chế kiểm soát rule của hệ thống sẽ chặn hành vi đó lại và hiển thị cảnh báo yêu cầu bạn xác nhận trước khi thực hiện. Điều này giúp loại bỏ hoàn toàn rủi ro mất mát dữ liệu tài chính của doanh nghiệp.

Việc tự tạo các kỹ năng và quy tắc riêng chính là cách tốt nhất để biến trí tuệ nhân tạo từ một công cụ trò chuyện đơn thuần trở thành một cộng sự đắc lực, hoạt động theo đúng quy trình và tiêu chuẩn an toàn của riêng bạn.

Các câu hỏi thường gặp về việc tạo skill trên Antigravity

Làm cách nào để chia sẻ skill đã tạo cho các thành viên khác trong đội nhóm?

Bạn chỉ cần sao chép thư mục skill tương ứng trong thư mục .agents/skills/ và gửi cho đồng nghiệp. Khi họ bỏ thư mục này vào dự án Antigravity trên máy tính của họ, hệ thống sẽ tự động quét và kích hoạt kỹ năng đó nhờ cơ chế Auto Discovery mà không cần cài đặt gì thêm.

Tôi có thể sử dụng các thư viện bên ngoài trong phần script bổ trợ của skill không?

Hoàn toàn được. Trong file hướng dẫn SKILL.md hoặc cấu hình script, bạn có thể khai báo các thư viện Python cần thiết (ví dụ: pandas, matplotlib, openpyxl). Antigravity hỗ trợ quản lý môi trường ảo cô lập để tự động cài đặt và gọi các thư viện này khi chạy tác vụ mà không làm ảnh hưởng đến hệ thống chung của bạn.

🎁 Khám phá thêm các công cụ AI và nhận ưu đãi độc quyền tại Thư viện công cụ AI