Übersicht über Android-Skills

Android-Skills sind KI-optimierte Anweisungen, die KI-Tools und ‑Agents dabei helfen, bestimmte Muster, die Best Practices und Richtlinien für die Android-Entwicklung entsprechen, besser zu verstehen und auszuführen. Sie befinden sich im GitHub-Repository für Android-Skills.

Mit einem Android-Skill können Sie unter anderem folgende Aufgaben ausführen:

• Von XML zu Compose migrieren
• Upgrade auf AGP 9
• Neuere Frameworks wie Navigation 3 einrichten
• App-Benutzeroberfläche durch Edge-to-Edge-Darstellung modernisieren
• Leistung durch Überprüfen der R8-Konfiguration verbessern

Mit Android-Skills können Sie LLMs mit aktuellem Wissen und Kontext zu speziellen Android-Arbeitsabläufen ausstatten.

Android-Skills folgen dem offenen Standard für Agent-Skills und sind daher mit jedem KI-Tool kompatibel, das Skills unterstützt. Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Skills in Android Studio verwenden und wie Sie mit der Android-Befehlszeile Skills für die Verwendung mit einem beliebigen Agent und Tooling Ihrer Wahl installieren.

Die wichtigsten Vorteile von Android-Skills

Android-Skills bieten eine Reihe wichtiger Vorteile, die darauf abzielen, Ihren agentischen Workflow zu beschleunigen, um effizienter hochwertigen Android-Code zu erstellen:

• Fundierung mit Fachwissen:Sie können Agenten bei Bedarf mit mehr Android-spezifischem Kontext fundieren und so ihr Standardwissen und ihre Expertise über den regulären Modelltrainingszyklus hinaus erweitern.
• Wiederholbare Workflows:Standardanleitungen sorgen dafür, dass mehrstufige Aufgaben in der Android-Entwicklung einheitlich ausgeführt werden.
• Ressourcenbündelung:Fügen Sie Skripts, Vorlagen oder zusätzliche Dokumentation neben Ihren Hauptanweisungen in SKILL.md ein, damit der Agent alles, was er benötigt, an einem Ort hat und Dateien nicht manuell an einen Prompt angehängt werden müssen.
• Gemeinsames Fachwissen:Packen Sie die Android-Entwicklungsmuster Ihres Teams in freigegebene Ordner, um den Zugriff und die Zusammenarbeit zu vereinheitlichen.

Android-Skills verwenden

Android-Skills sind in die Android-Befehlszeile integriert und können mit jedem beliebigen Agenten verwendet werden.

Android-Befehlszeile

Wir empfehlen, Android-Skills mit der Android-CLI zu installieren. So lassen sich Skills für einen beliebigen Agenten einfacher finden, herunterladen und verwalten.

• Führen Sie den Befehl android skills list aus, um eine Liste der verfügbaren Skills aufzurufen.
• Führen Sie android skills add --skill skill-name aus, um einen Skill zu installieren.

Android Studio

Sie können einen Skill aus dem GitHub-Repository für Android-Skills herunterladen und in Ihr Projekt in Android Studio importieren.

Skill aktivieren

Der Agent aktiviert automatisch Skills, die für Ihre Aufgabe relevant sind. Wenn Sie eine Funktion verwenden möchten, fordern Sie den Agenten auf, eine Aufgabe auszuführen, die mit der Funktion zusammenhängt, z. B. „Make my app UI edge-to-edge.“ (Gestalte die Benutzeroberfläche meiner App randlos.) Der Agent sollte den Skill automatisch finden und verwenden, wenn er verfügbar ist.

In Android Studio können Sie einen Skill auch manuell aufrufen, indem Sie @skill-name in das Chatfenster eingeben.

Eigene Skills erstellen

Sie können eigene Skills erstellen, um die Workflows Ihres Teams zu bündeln und freizugeben. Weitere Informationen zu den Anforderungen an Skills finden Sie in der Spezifikation für Agent-Skills.

Der Agent sucht nach Skills, beginnend mit den Verzeichnissen .skills/ oder .agent/skills/ im Stammverzeichnis Ihres Projekts. So erstellen Sie einen benutzerdefinierten Skill:

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis für Ihren Skill (z. B. my-new-skill/).
2. Erstellen Sie eineSKILL.md-Datei (Groß-/Kleinschreibung beachten) im neuen Verzeichnis.

Skills müssen die folgenden Regeln einhalten:

• Ein Verzeichnis pro Skill:Jeder Skill muss ein eigenes Verzeichnis haben, das eine SKILL.md-Datei und alle zusätzlichen Ressourcen enthält.
• Verschachtelung:Alle Skills müssen sich im Verzeichnis .skills/ oder .agent/skills/ im Stammverzeichnis des Projekts befinden. Sie können jedoch Unterverzeichnisse verwenden, um die Organisation zu verbessern, z. B. skills/ui-flows/<skill name>/SKILL.md oder skills/testing/<skill name>/SKILL.md.
• Umfang:Derzeit werden nur Skills unterstützt, die sich in der Codebasis des Projekts befinden.

In der Datei SKILL.md wird ein YAML-Block für Metadaten und Standard-Markdown für die Anleitung verwendet.

• name: Eine eindeutige Kennung für den Skill. Dieser sollte mit dem Verzeichnisnamen übereinstimmen.
• description: Eine klare Erklärung der Funktion des Skills und wann der Agent ihn verwenden sollte.
• Textkörper:Der Markdown-Textkörper unter dem YAML-Block enthält die Anweisungen, die das Verhalten des Agents steuern, wenn der Skill aktiv ist.

---
name: skill-name
description: A description of what this skill does and when to use it.
metadata:
  author: example-org
  version: "1.0"
---

Skill content

Formatierungsrichtlinien

• Name:Maximal 64 Zeichen (nur Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestriche).
• Beschreibung:maximal 1.024 Zeichen
• Hauptinhalt:10.000 bis 20.000 Zeichen (ca. 2.500 bis 5.000 Tokens). Wenn Ihre Anleitung diese Grenze überschreitet, sollten Sie die detaillierte Dokumentation in eine Ressourcendatei verschieben, wie unter Optionale Skill-Verzeichnisse beschrieben.

Optionale Skill-Verzeichnisse

Damit Ihre SKILL.md-Datei übersichtlich und modular bleibt, können Sie zusätzliche Ressourcen in den folgenden optionalen Verzeichnissen im Ordner Ihres Skills einfügen:

• scripts/: Enthält ausführbaren Code (z. B. Python oder Bash), den der Agent ausführen kann.
• references/: Enthält detaillierte technische Dokumentation, API-Referenzen oder domänenspezifische Anleitungen.
• assets/: Enthält statische Ressourcen wie Dokumentvorlagen, UI-Diagramme oder JSON-Schemas.

Wenn Sie in Ihren SKILL.md-Anweisungen auf diese Dateien verweisen, verwenden Sie relative Pfade vom Skill-Stammverzeichnis aus. Beispiel: Run the script at scripts/cleanup.py.

Funktionsweise von Skills

Skills stellen On-Demand-Fachwissen dar. Dank dieser Struktur kann der Agent eine große Anzahl spezialisierter Funktionen beibehalten, ohne das unmittelbare Kontextfenster des Modells zu überladen.

Das Modell entscheidet autonom, wann ein Skill auf Grundlage Ihrer Anfrage und der Beschreibung des Skills eingesetzt werden soll. Wenn eine relevante Skill erkannt wird, ruft das Modell dynamisch die vollständigen Anweisungen und Ressourcen ab, die zum Ausführen der Aufgabe erforderlich sind.