Übersicht über Android-Skills

Android-Skills sind KI-optimierte Anweisungen, mit denen KI-Tools und ‑Agents bestimmte Muster besser verstehen und ausführen können, die Best Practices und Richtlinien zur Android-Entwicklung folgen. Sie befinden sich im GitHub-Repository für Android-Skills.

Mit einem Android-Skill können Sie beispielsweise folgende Aufgaben ausführen:

Von XML zu Compose migrieren
Auf AGP 9 upgraden
Neuere Frameworks wie Navigation 3 einrichten
Die UI Ihrer App modernisieren, indem Sie sie von Rand zu Rand gestalten
Die Leistung verbessern, indem Sie Ihre R8-Konfiguration prüfen

Mit Android-Skills können Sie LLMs mit aktuellem Wissen und Kontext zu speziellen Android-Workflows fundieren.

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 CLI Skills installieren, um sie mit einem beliebigen Agent und Tooling Ihrer Wahl zu verwenden.

Die wichtigsten Vorteile von Android-Skills

Android-Skills bieten eine Reihe wichtiger Vorteile, die Ihren Agent-Workflow beschleunigen und Ihnen helfen, effizienter hochwertigen Android-Code zu erstellen:

Fundierung mit Expertenwissen:Sie können Agents mehr Android-spezifischen Kontext zur Verfügung stellen, sie bei Bedarf fundieren und ihr Standardwissen und ihre Expertise über den regulären Modelltrainingszyklus hinaus erweitern.
Wiederholbare Workflows:Sie können Standardanweisungen bereitstellen, um sicherzustellen, dass mehrstufige Aufgaben in der Android-Entwicklung konsistent ausgeführt werden.
Ressourcenbündelung:Sie können Skripts, Vorlagen oder zusätzliche Dokumentation zusammen mit Ihren Hauptanweisungen in der Datei SKILL.md einfügen, damit der Agent alles an einem Ort hat und Sie keine Dateien manuell an einen Prompt anhängen müssen.
Gemeinsames Fachwissen:Sie können die Android-Entwicklungsmuster Ihres Teams in freigegebenen Ordnern zusammenfassen, um den Zugriff und die Zusammenarbeit zu vereinheitlichen.

Android-Skills verwenden

Android-Skills sind in die Android CLI integriert und können mit jedem Agent Ihrer Wahl verwendet werden.

Android CLI

Wir empfehlen, einen Android-Skill mit der Android CLI zu installieren. So können Sie Skills für jeden Agent Ihrer Wahl einfacher finden, herunterladen, und verwalten.

Führen Sie android skills list aus, um die 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 Android Studio in Ihr Projekt importieren.

Skill aktivieren

Der Agent aktiviert automatisch Skills, die für Ihre Aufgabe relevant sind. Wenn Sie einen Skill verwenden möchten, fordern Sie den Agent auf, eine Aufgabe auszuführen, die mit dem Skill zusammenhängt, z. B. „Gestalte die UI meiner App von Rand zu Rand“. 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 in den Verzeichnissen .skills/ oder .agent/skills/ im Stammverzeichnis Ihres Projekts. So erstellen Sie einen benutzerdefinierten Skill:

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

Für Skills gelten folgende Regeln:

Ein Verzeichnis pro Skill: Jeder Skill muss ein eigenes Verzeichnis haben, das eine Datei SKILL.md 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).
Bereich:Es werden nur Skills unterstützt, die sich in der Codebasis des Projekts befinden.

Verzeichnisstruktur, die den Speicherort von Skill-Dateien in einem Projekt zeigt — Struktur der Skill-Dateien.

Die Datei SKILL.md verwendet einen YAML-Block für Metadaten und Standard-Markdown für die Anweisungen.

name: Eine eindeutige Kennung für den Skill. Dieser sollte mit dem Verzeichnisnamen übereinstimmen.
description: Eine klare Erklärung, was der Skill tut und wann der Agent ihn verwenden sollte.
Body:Der Markdown-Body unter dem YAML-Block enthält die Anweisungen, die das Verhalten des Agent 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

Formatrichtlinien

Name:Maximal 64 Zeichen (nur Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestriche).
Beschreibung:Maximal 1.024 Zeichen.
Body-Inhalt:10.000 bis 20.000 Zeichen (~2.500 bis 5.000 Tokens). Wenn Ihre Anweisungen diese Grenze überschreiten, sollten Sie die detaillierte Dokumentation in eine Ressource datei verschieben, wie unter Optionale Skill-Verzeichnisse beschrieben.

Optionale Skill-Verzeichnisse

Damit die Datei SKILL.md kurz 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 Leitfäden.
assets/: Enthält statische Ressourcen wie Dokumentvorlagen, UI-Diagramme oder JSON-Schemas.

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

Funktionsweise von Skills

Skills stellen Fachwissen auf Abruf dar. Mit dieser Struktur kann der Agent eine große Anzahl spezialisierter Fähigkeiten beibehalten, ohne das unmittelbare Kontextfenster des Modells zu überladen.

Das Modell entscheidet autonom, wann ein Skill verwendet werden soll, basierend auf Ihrer Anfrage und der Beschreibung des Skills. Wenn ein relevanter Skill gefunden wird, ruft das Modell dynamisch die vollständigen Anweisungen und Ressourcen ab, die zum Ausführen der Aufgabe erforderlich sind.