准备环境：装好 Python 和 PyYAML

首先，你需要在电脑上安装 Python（一种编程语言，用来运行脚本）。去 python.org 下载最新版并安装。安装时记得勾选“Add Python to PATH”。

然后安装 PyYAML（一个让 Python 读取 YAML 配置文件的工具）。打开终端（Windows 用命令提示符或 PowerShell，Mac 用终端），输入：

python -m pip install pyyaml

如果提示“pip 不是命令”，试试 python3 -m pip install pyyaml。装好后，环境就准备好了。

下载 Antigravity 并创建第一个技能

你需要 Antigravity（一个 AI 智能体工具，让你的 AI 能执行自定义技能）。去官网下载 IDE、CLI 或 SDK 任意一个，安装后打开。

创建一个技能文件夹，例如 my-skill，在里面放一个 SKILL.md 文件。技能就是一组指令，让 AI 学会做特定任务。下面是一个简单示例：

---
name: conventional-commit
description: 生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息
---

请根据用户提供的变更内容，生成一个提交信息。
允许的类型：feat, fix, docs, style, refactor, test, chore。
格式：类型(范围): 简短描述

把这个文件放到 Antigravity 的技能目录（通常是 ~/.antigravity/skills）。然后在 Antigravity 中问：“帮我提交这些更改”，AI 就会按照你的格式生成提交信息。

让技能可配置：添加默认配置和项目配置

现在技能是写死的，想改类型就得改原文件。我们来让它可配置。

第一步：在技能文件夹里创建一个 config.default.yaml 文件，写上默认设置：

commit_types:
  - feat
  - fix
  - docs
  - style
  - refactor
  - test
  - chore

第二步：创建一个 resolve_config.py 脚本（Python 文件），它会把默认配置和项目配置合并。代码很简单：

import yaml
import os

def load_config(skill_dir, project_dir):
    default_path = os.path.join(skill_dir, 'config.default.yaml')
    project_path = os.path.join(project_dir, '.agent', 'skills.config.yaml')
    
    with open(default_path) as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    if os.path.exists(project_path):
        with open(project_path) as f:
            overrides = yaml.safe_load(f)
        config.update(overrides)
    
    return config

if __name__ == '__main__':
    import sys
    skill_dir = sys.argv[1]
    project_dir = sys.argv[2]
    config = load_config(skill_dir, project_dir)
    print(yaml.dump(config))

第三步：在项目根目录创建 .agent/skills.config.yaml，写你想覆盖的配置，比如：

commit_types:
  - feat
  - fix
  - ci
  - docs

现在运行 python resolve_config.py /path/to/skill /path/to/project，你会看到合并后的配置。技能里的指令就可以引用这个配置了（通过读取环境变量或直接调用脚本）。

验证是否成功：测试你的可配置技能

在 Antigravity 中再次请求提交信息，AI 现在会读取你的项目配置，使用你自定义的类型列表。你可以修改 .agent/skills.config.yaml 来添加或删除类型，无需改动技能原文件。

常见坑：确保 config.default.yaml 和 SKILL.md 在同一文件夹，且文件格式正确（YAML 对缩进敏感）。如果脚本报错，检查路径是否正确。

下一步：分享你的技能

现在你的技能可以配置了，你可以把它分享给团队。每个人只需在自己的项目中创建 .agent/skills.config.yaml 就能自定义行为，而技能本身保持不变。这样既保留了共享技能的好处，又实现了灵活定制。