Antigravity में agents.md और skills.md का इस्तेमाल करके, ऑटोनॉमस डेवलपर पाइपलाइन बनाना

1. परिचय

इस कोडलैब में, हम आपको Antigravity IDE का इस्तेमाल करके, अपने कंप्यूटर पर एआई की मदद से काम करने वाली ऑटोनॉमस एआई डेवलपर टीम को सेट अप करने का तरीका दिखाएंगे. आपको एक ऐसा ऐप्लिकेशन बनाना होगा जो काम करता हो. इसके लिए, आपको किसी ज़रूरत को उसके पूरे लाइफ़साइकल में गाइड करना होगा. जैसे, तकनीकी स्पेसिफ़िकेशन से लेकर फ़ाइनल डिप्लॉयमेंट तक. इसके लिए, आपको skills.md और agents.md वर्कफ़्लो का इस्तेमाल करना होगा.

हम किसी खास टेक्नोलॉजी स्टैक का इस्तेमाल नहीं करेंगे. साथ ही, हम जटिल Python ऑर्केस्ट्रेशन स्क्रिप्ट नहीं लिखेंगे. इसके बजाय, हम ज़ीरो-कोड वाले आसान तरीके का इस्तेमाल करेंगे. इसमें आपकी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, ऑटोमेटेड साइकल का इस्तेमाल किया जाएगा. यह साइकल, Antigravity के तीन मुख्य सिद्धांतों पर आधारित होगा:

  1. agents.md: इससे यह तय किया जा सकता है कि आपकी एआई टीम में कौन-कौन शामिल है. जैसे, प्रॉडक्ट मैनेजर, फ़्रंटएंड, क्वालिटी अश्योरेंस (क्यूए), डेवऑप्स.
  2. कौशल और skills.md: यह एक ऐसी डायरेक्ट्री है जहां मॉड्यूलर .md फ़ाइलों के तौर पर, तकनीकी क्षमताओं और आर्टफ़ैक्ट हैंडओवर के नियमों को तय किया जाता है.
  3. वर्कफ़्लो (workflows/): कस्टम स्लैश कमांड तय करने के लिए. इससे, एआई टीम के सदस्यों को एक साथ एक ऑटोनॉमस पाइपलाइन में आसानी से जोड़ा जा सकता है.

Antigravity में इन तीनों एलिमेंट को एक साथ इस्तेमाल करके, Gemini को शुरू से आखिर तक प्रोडक्शन के लिए तैयार ऐप्लिकेशन को पूरी तरह से अपने-आप डेवलप करने के लिए गाइड किया जा सकता है!.

आपको क्या सीखने को मिलेगा

  • Workspace को शुरू करें: अपने प्रोजेक्ट को इस तरह से सेट अप करें कि Antigravity उसे अच्छी तरह से समझ सके.
  • टीम तय करें: अपने खास एआई पर्सोना बनाने के लिए, agents.md फ़ाइल बनाएं.
  • स्किल्स को प्रोग्राम करना: तकनीकी नियमों और बार-बार किए जाने वाले काम के लूप को तय करने के लिए, skills/ डायरेक्ट्री में ज़्यादा जानकारी वाली .md फ़ाइलें बनाएं.
  • कस्टम वर्कफ़्लो तय करना: स्टूडियो के वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करने के लिए, /startcycle स्लैश कमांड बनाएं.
  • चेन रिएक्शन शुरू करें: एक ही कमांड का इस्तेमाल करके, मल्टी-एजेंट पाइपलाइन को अपने-आप और असरदार तरीके से लागू करें!

आपको क्या आज़माना है

  • एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को ऐप्लिकेशन कोड से अलग करने का तरीका.
  • ऐसे एजेंट को कैसे बनाया जाए जो जनरेट की गई मार्कडाउन फ़ाइलों में, उपयोगकर्ता की टिप्पणियों और बदलावों को समझने के लिए कुछ समय तक काम करना बंद कर दे.
  • डाइनैमिक, भाषा से जुड़ी जानकारी के बिना कोड जनरेट करने और उसे डिप्लॉय करने की स्किल कैसे डेवलप करें.
  • एजेंटिक आईडीई में, कस्टम मैक्रो कमांड (वर्कफ़्लो) बनाने का तरीका.

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

  • Antigravity
  • Chrome ब्राउज़र
  • डिवाइस पर Node.js (v18+) या Python 3.14 इंस्टॉल होना चाहिए
  • (ज़रूरी नहीं) डिवाइस पर gcloud सीएलआई इंस्टॉल किया गया हो

शुरू करने से पहले

Google Cloud क्रेडिट के लिए: Google Cloud प्रोजेक्ट के साथ Antigravity का इस्तेमाल करने के लिए, इस लिंक का इस्तेमाल करके, Google Cloud के लिए बिना शुल्क के क्रेडिट रिडीम करें. क्रेडिट चालू करने और नया प्रोजेक्ट बनाने के लिए, यहां दिए गए निर्देशों का पालन करें.

  1. पक्का करें कि आपने Antigravity IDE इंस्टॉल किया हो. यह antigravity.google पर उपलब्ध है.
  2. Antigravity IDE खोलें. साथ ही, पक्का करें कि आपने एक नया और अलग वर्कस्पेस शुरू किया हो.
  3. एडिटर मोड में काम करते समय, टर्मिनल खुला रखें.

2. Workspace को शुरू करना

Antigravity, .agents डायरेक्ट्री में मौजूद वर्कफ़्लो फ़ाइलों को आसानी से समझ लेता है. इसलिए, ऑटोनॉमस डेवलपर पाइपलाइन को सेट अप करना उतना ही आसान है जितना कुछ स्टैंडर्ड फ़ोल्डर बनाना.

आपके पास वर्कस्पेस को इस तरह सेट अप करने का विकल्प है:

  1. Antigravity IDE खोलें.
  2. Agent Manager खोलें किसी भी समय, Agent Manager और एडिटर के बीच टॉगल किया जा सकता है. इसके लिए, Mac में CMD+E या Windows में CTRL+E दबाएं. इसके अलावा, मेन्यू बार में सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद, Open Editor और Open Agent Manager बटन का इस्तेमाल करके भी टॉगल किया जा सकता है. .
  3. + फ़ाइल फ़ोल्डर खोलें पर क्लिक करें.

किसी वर्कस्पेस में नई बातचीत शुरू करने के लिए, 'बातचीत शुरू करें' टैब से मनचाहा वर्कस्पेस चुनें. इसके अलावा, साइडबार में वर्कस्पेस के नाम के बगल में मौजूद 'प्लस' बटन पर क्लिक करें.

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  1. 'नया फ़ाइल फ़ोल्डर खोलें' पर क्लिक करें. इसके बाद, फ़ाइल फ़ोल्डर को नाम दें skills-codelab और कोई लोकल डायरेक्ट्री चुनें. इससे यह पक्का होता है कि एजेंट के पास फ़ाइलों को व्यवस्थित करने के लिए एक खास रूट फ़ोल्डर है, ताकि अन्य प्रोजेक्ट में कोई गड़बड़ी न हो. इसके बाद, एडिटर व्यू पर जाएं और फिर चरण (5), (6), और (7) को पूरा करें.

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  1. राइट क्लिक करके, skills-codelab फ़ोल्डर बनाएं.
  2. इसके अंदर, दो डायरेक्ट्री बनाएं: production_artifacts और app_build.
  3. .agents डायरेक्ट्री बनाएं. इसके अंदर, workflows और skills फ़ोल्डर बनाएं.

(इसके अलावा) अगर आपको टर्मिनल का इस्तेमाल करना है, तो इस स्ट्रक्चर को तुरंत जनरेट करने के लिए, यह कमांड चलाएं:

mkdir skills-codelab && cd skills-codelab
mkdir -p .agents/workflows .agents/skills
mkdir production_artifacts app_build

पक्का करें कि आपका फ़ोल्डर ऐसा दिखता हो:

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ये नए फ़ोल्डर क्या करते हैं?

  • .agents/: यह एक खास डायरेक्ट्री है, जिसे Antigravity पहचानता है. यहां फ़ाइलें रखने से, Antigravity के एआई की काम करने की क्षमता बढ़ जाती है.
  • skills/: इस फ़ोल्डर का इस्तेमाल, आपके एआई के लिए खास तकनीकी निर्देश वाली मैन्युअल (.md फ़ाइलें) सेव करने के लिए किया जाता है. इससे एआई को यह पता चलता है कि कोड लिखने या ऐप्लिकेशन डिप्लॉय करने जैसे खास टास्क कैसे पूरे करने हैं. साथ ही, इससे एक बड़े और मुश्किल प्रॉम्प्ट को मॉड्यूलर चरणों में बदला जा सकता है!
  • production_artifacts/: यह हमारा शेयर किया गया फ़ोल्डर है. इसमें, ऑटोमेटेड टीम के सदस्य जान-बूझकर फ़ाइलें छोड़ देंगे, ताकि अगला एजेंट उन्हें पढ़ सके!
  • app_build/: ऐप्लिकेशन के असली कोड के लिए तय किया गया वर्कस्पेस. फ़ुल-स्टैक इंजीनियर एजेंट, सभी कोड (जैसे कि package.json, app.py, React कॉम्पोनेंट) जनरेट करेगा और उसे सीधे इस फ़ोल्डर में सेव करेगा. इससे ऐप्लिकेशन का सोर्स, एआई के निर्देशों से अलग हो जाएगा.

3. टीम तय करना (agents.md)

सबसे पहले, हमें Antigravity को यह बताना होगा कि इस प्रोजेक्ट पर कौन काम कर रहा है. हम निर्देशों को चार अलग-अलग नेस्ट किए गए प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में रखने के बजाय, अपनी टीम की पहचान को एक जगह पर रखते हैं. .agents/agents.md पर कोई फ़ाइल बनाएं:

हमें अलग-अलग पर्सोना की ज़रूरत क्यों होती है?

जब किसी एआई से पूरा ऐप्लिकेशन शुरू से बनाने के लिए कहा जाता है, तो वह आसानी से भ्रमित हो सकता है. ऐसा तब होता है, जब उसे एक साथ आर्किटेक्ट, कोडर, टेस्टर, और डिप्लॉयमेंट लीड बनने के लिए मजबूर किया जाता है. इन भूमिकाओं को agents.md में एक साथ रखने से, एआई को भ्रमित होने से रोका जा सकता है. पीएम सिर्फ़ ज़रूरी शर्तों पर ध्यान देता है, इंजीनियर सिर्फ़ कोड जनरेट करने पर, और क्यूए सिर्फ़ गड़बड़ियों को ठीक करने पर. आपको अपनी पाइपलाइन के हर चरण के लिए, विशेषज्ञ मिलते हैं!

agents.md फ़ाइल में, आपकी टीम के अलग-अलग पर्सोना की जानकारी एक जगह पर होती है. इससे यह समस्या हल हो जाती है:

  1. प्रॉडक्ट मैनेजर (@pm): सिर्फ़ बड़ी तस्वीर पर फ़ोकस करता है. ये Technical_Specification.md फ़ाइल लिखते हैं और आपके साथ मिलकर, मंज़ूरी पाने की प्रोसेस को मैनेज करते हैं.
  2. फ़ुल-स्टैक इंजीनियर (@engineer): इसे प्लान बनाने की चिंता नहीं होती. यह सिर्फ़ पीएम की बताई गई बातों को ध्यान में रखता है और आपकी मंज़ूरी वाली भाषा में हाई-क्वालिटी कोड लिखने पर पूरा ध्यान देता है.
  3. क्यूए इंजीनियर (@qa): यह व्यक्ति, नए सिरे से जांच करता है. नई सुविधाएं लिखने के बजाय, उनका पूरा ध्यान इंजीनियर के कोड में छूटी हुई डिपेंडेंसी, सिंटैक्स से जुड़ी गड़बड़ियों या लॉजिक की गड़बड़ियों को ढूंढने पर होता है.
  4. DevOps मास्टर (@devops): इसका फ़ोकस सिर्फ़ रनटाइम एनवायरमेंट पर होता है. उन्हें टर्मिनल को पढ़ना, पैकेज इंस्टॉल करना (npm install, pip install) और लोकल सर्वर शुरू करना आता है.
# 🤖 The Autonomous Development Team

## The Product Manager (@pm)
You are a visionary Product Manager and Lead Architect with 15+ years of experience.
**Goal**: Translate vague user ideas into comprehensive, robust, and technology-agnostic Technical Specifications.
**Traits**: Highly analytical, user-centric, and structured. You never write code; you only design systems.
**Constraint**: You MUST always pause for explicit user approval before considering your job done. You are highly receptive to user feedback and will enthusiastically re-write specifications based on inline comments.

## The Full-Stack Engineer (@engineer)
You are a 10x senior polyglot developer capable of adapting to any modern tech stack.
**Goal**: Translate the PM's Technical Specification into a beautiful, perfectly structured, production-ready application.
**Traits**: You write clean, DRY, well-documented code. You care deeply about modern UI/UX and scalable backend logic.
**Constraint**: You strictly follow the approved architecture. You do not make assumptions—if the spec says Python, you use Python. You always save your code into the `app_build/` directory.

## The QA Engineer (@qa)
You are a meticulous Quality Assurance engineer and security auditor.
**Goal**: Scrutinize the Engineer's code to guarantee production-readiness.
**Traits**: Detail-oriented, paranoid about security, and relentless in finding edge cases.
**Focus Areas**: You aggressively hunt for missing dependencies in configurations, unhandled promises, syntax errors, and logic bugs. You proactively fix them.

## The DevOps Master (@devops)
You are the elite deployment lead and infrastructure wizard.
**Goal**: Take the final code in `app_build/` and magically bring it to life on a local server.
**Traits**: You excel at terminal commands and environment configurations.
**Expertise**: You fluently use tools like `npm`, `pip`, or native runners. You install all necessary modules seamlessly and provide the local URL directly to the user so they can see the final product!

ध्यान दें कि हमने हर पर्सोना के लिए लक्ष्य, विशेषताएं, और सीमाएं कैसे तय की हैं.

  • लक्ष्यों से एजेंट को पता चलता है कि पाइपलाइन में उसकी ज़िम्मेदारी क्या है.
  • ट्रेट से, इसे व्यवहार से जुड़ी पर्सनैलिटी मिलती है.इससे यह पता चलता है कि इसे किस तरह से काम करना है. उदाहरण के लिए, "10x सीनियर डेवलपर" या "सुरक्षा को लेकर बहुत ज़्यादा चिंतित".
  • बाधाएं, सख्त नियमों के तौर पर काम करती हैं. जैसे, "कभी कोड न लिखो", "अनुमोदित आर्किटेक्चर का सख्ती से पालन करो".

इस तरह से प्रॉम्प्ट तैयार करने पर, एआई से गलत जानकारी मिलने की आशंका काफ़ी कम हो जाती है. साथ ही, यह पक्का होता है कि एजेंट आपके बताए गए वर्कफ़्लो का पूरी तरह से पालन करे!

पक्का करें कि आपका फ़ोल्डर ऐसा दिखता हो:

4. खास स्किल (skills/) प्रोग्राम करना

ज़्यादा जानकारी देने वाले निर्देश तैयार करना, बिना कोड वाली मैजिक सुविधा के लिए ज़रूरी है. हम हर स्किल के लिए, खास तौर पर तैयार की गई टेक्स्ट फ़ाइलें बनाएंगे. इससे, अगर आपको किसी स्किल पर दोबारा काम करने का अनुरोध करना है, तो पीएम को इसकी जानकारी मिल जाएगी.

1. Specification Skill

यह स्किल, शुरुआती पॉइंट के तौर पर काम करती है. पीएम एजेंट इसका इस्तेमाल, आपका इंटरव्यू लेने और कोड लिखने से पहले आर्किटेक्चर को बेहतर बनाने के लिए करता है. इससे कोडिंग में लगने वाले समय को बचाया जा सकता है!

.agents/skills/write_specs.md बनाएं:

# Skill: Write Specs

## Objective
Your goal as the Product Manager is to turn raw user ideas into rigorous technical specifications and **pause for user approval**.

## Rules of Engagement
- **Artifact Handover**: Save all your final output back to the file system.
- **Save Location**: Always output your final document to `production_artifacts/Technical_Specification.md`.
- **Approval Gate**: You MUST pause and actively ask the user if they approve the architecture before taking any further action.
- **Iterative Rework**: If the user leaves comments directly inside the `Technical_Specification.md` or provides feedback in chat, you must read the document again, apply the requested changes, and ask for approval again!

## Instructions
1. **Analyze Requirements**: Deeply analyze the user's initial idea request.
2. **Draft the Document**: Your specification MUST include:
   - **Executive Summary**: A brief, high-level overview.
   - **Requirements**: Functional and non-functional requirements.
   - **Architecture & Tech Stack**: Suggest the absolute best framework (e.g., Python/Django, Node/Express, React/Next.js) for the job and outline the layout/API structure.

   - **State Management**: Briefly outline how data should flow.
3. Save the document to disk.
4. **Halt Execution**: Explicitly ask the user: "Do you approve of this tech stack and specification? You can safely open `Technical_Specification.md` and add comments or modifications if you want me to rework anything!" Wait for their "Yes" or feedback before the sequence continues!

"अनुमति पाने की प्रक्रिया" के बारे में जानकारी. पूरे ऐप्लिकेशन को एक बार में बनाने और यह उम्मीद करने के बजाय कि यह सही होगा, एआई को साफ़ तौर पर निर्देश दिया जाता है कि वह रुक जाए और आपके फ़ैसले का इंतज़ार करे. साथ ही, अगर आपने इनलाइन टिप्पणियां छोड़ी हैं, तो वह दस्तावेज़ को फिर से पढ़े!

2. The Full-Stack Generation Skill

यह स्किल, मुख्य बिल्डर है. इंजीनियर एजेंट, पीएम की खास जानकारी से सटीक टेक स्टैक को पढ़ता है. साथ ही, ज़रूरी फ़्रंटएंड और बैकएंड कोड फ़ाइलों को डाइनैमिक तरीके से तैयार करता है.

.agents/skills/generate_code.md बनाएं:

# Skill: Generate Code

## Objective
Your goal as the Full-Stack Engineer is to write the physical code based entirely on the PM's approved specification.

## Rules of Engagement
- **Dynamic Coding**: You are not limited to HTML/JS. You must write code in the exact language/framework defined in the approved `Technical_Specification.md`.
- **Save Location**: Save all your raw code, accurately retaining necessary folder structures, directly inside `app_build/`.

## Instructions
1. **Read the Spec**: Open and carefully study `production_artifacts/Technical_Specification.md`.
2. **Scaffold Structure**: Generate all core backend and frontend application files.
3. **Output**: Dump your code perfectly into the `app_build/` directory. Do not skip or summarize any code blocks. Ensure all `package.json` or `requirements.txt` files are present.

इस स्किल में कोई पहले से तय किया गया स्टैक नहीं है. जैसे, Next.js या Django. यह पीएम के चुने गए डाइनैमिक टेक स्टैक पर निर्भर करता है. इसका मतलब है कि कोड जनरेट करने की आपकी एक ही स्किल, स्पेसिफ़िकेशन में मंज़ूर किए गए किसी भी फ़्रेमवर्क के लिए काम करती है!

3. ऑडिटिंग की सुविधा

यह स्किल, सुरक्षा से जुड़ी समस्याओं को ठीक करने में मदद करती है. क्यूए एजेंट, स्वतंत्र समीक्षक के तौर पर काम करता है. उसे खास तौर पर, नए जनरेट किए गए कोड में मौजूद लॉजिक से जुड़ी गड़बड़ियों और ज़रूरी डिपेंडेंसी का पता लगाने के लिए कहा जाता है.

.agents/skills/audit_code.md बनाएं:

# Skill: Audit Code

## Objective
Your goal as the QA Engineer is to ensure the generated code is perfectly functional natively.

## Rules of Engagement
- **Target Context**: Your focus area is the `app_build/` directory.

## Instructions
1. **Assess Alignment**: Compare the raw code against the approved `Technical_Specification.md`.
2. **Bug Hunting**: Find and fix dependency mismatches, unhandled errors, and logic breaks.
3. **Commit Fixes**: Overwrite any flawed files in `app_build/` with your polished revisions.

ज़्यादा मात्रा में कोड लिखते समय, जेन एआई से सिंटैक्टिकल गड़बड़ियां हो सकती हैं. ऑडिट करने की अलग स्किल होने से, सिर्फ़ गड़बड़ियों का पता लगाया जा सकता है. इससे फ़ाइनल ऐप्लिकेशन को चलाने की सफलता दर में काफ़ी बढ़ोतरी होती है.

4. डाइनैमिक डिप्लॉयमेंट की सुविधा

इस स्किल से ऐप्लिकेशन को बेहतर बनाया जा सकता है. DevOps एजेंट यह तय करता है कि किस तरह का ऐप्लिकेशन बनाया गया है (Node, Python वगैरह). साथ ही, यह मॉड्यूल इंस्टॉल करने और सर्वर शुरू करने के लिए ज़रूरी टर्मिनल कमांड को सुरक्षित तरीके से चलाता है.

.agents/skills/deploy_app.md बनाएं:

# Skill: Deploy App

## Objective
Your goal as DevOps is to intelligently package the application and fire up a server based on the chosen stack.

## Instructions
1. **Stack Detection**: Inspect the `Technical_Specification.md` and the files in `app_build/` to figure out what stack is being used.

2. **Install Dependencies**: Use your native terminal to navigate into `app_build/` and run `npm install`, `pip install -r requirements.txt`, or whatever is appropriate!

3. **Host Locally**: Execute the appropriate native terminal command (e.g., `npm run dev`, `python3 app.py`) to start a background server.
4. **Report**: Output the clickable localhost link to the user and celebrate a successful launch!

हम IDE की इस सुविधा का इस्तेमाल करते हैं, ताकि नेटिव टर्मिनल कमांड को सुरक्षित तरीके से चलाया जा सके.

यह एजेंट, एक असली DevOps इंजीनियर की तरह काम करता है. यह app_build/ फ़ोल्डर में मौजूद फ़ाइलों के आधार पर, डाइनैमिक तरीके से यह पता लगाता है कि कौनसी इंस्टॉल कमांड चलानी है!

(ज़रूरी नहीं) 5. Cloud Run डिप्लॉयमेंट की स्किल

अगर आपको अपने ऐप्लिकेशन को सिर्फ़ स्थानीय तौर पर चलाने के बजाय सीधे प्रोडक्शन में ले जाना है, तो आपके पास डिप्लॉयमेंट की कोई दूसरी स्किल बनाने का विकल्प है. Antigravity सीधे आपकी लोकल मशीन पर काम करता है. इसलिए, एआई आपके लोकल तौर पर पुष्टि किए गए gcloud CLI का आसानी से इस्तेमाल कर सकता है!

.agents/skills/deploy_cloud_run.md बनाएं:

# Skill: Deploy to Cloud Run

## Objective
Your goal as DevOps is to package the application into a container and deploy it to Google Cloud Run.

## Instructions
1. **Verify Environment**: Ensure the necessary files for the chosen tech stack are in `app_build/`.
2. **Containerize**: Use the IDE terminal to navigate to `app_build/` and run `gcloud run deploy --source .`. 
3. **Configure**: If prompted by the CLI tool, automatically select the default region and allow unauthenticated invocations so the web app is public.
4. **Report**: Output the live production Google Cloud Run URL to the user!

5. कस्टम स्लैश कमांड तय करना

कस्टम स्लैश कमांड क्या करती है?

इस टेक्स्ट फ़ाइल को .agents/workflows/ में सेव करके , सीधे Antigravity के चैट इंटरफ़ेस में एक नई कमांड रजिस्टर की जा सकती है!

एआई को मैन्युअल तरीके से एक-एक करके प्रॉम्प्ट देने के बजाय ("मान लो कि तुम पीएम हो और स्पेसिफ़िकेशन लिखो..." फिर "ठीक है, अब मान लो कि तुम इंजीनियर हो और कोड लिखो..."), /startcycle कमांड, अपने-आप काम करने वाले ऑर्केस्ट्रेटर के तौर पर काम करती है. यह सुविधा, आपके तय किए गए पर्सोना और उनकी खास क्षमताओं को एक साथ जोड़कर, लगातार अपने-आप काम करने वाली प्रोसेस में बदल देती है! हम एक ऐसा मैक्रो बनाएंगे जो एजेंट के बीच हैंडओवर को मैनेज करेगा. साथ ही, पीएम फ़ेज़ के लिए फिर से काम करने वाले लूप को मैनेज करेगा.

.agents/workflows/startcycle.md बनाएं:

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description: Start the Autonomous AI Developer Pipeline sequence with a new idea
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When the user types `/startcycle <idea>`, orchestrate the development process strictly using `.agents/agents.md` and `.agents/skills/`.

### Execution Sequence:
1. Act as the **Product Manager** and execute the `write_specs.md` skill using the `<idea>`.
   *(Wait for the user to explicitly approve the spec. If the user provides feedback or adds comments directly to the Markdown file, act as the PM again to re-read and revise the document. Loop this step until they type "Approved").*
2. Shift context, act as the **Full-Stack Engineer**, and execute the `generate_code.md` skill.
3. Shift context, act as the **QA Engineer**, and execute the `audit_code.md` skill.
4. Shift context, act as the **DevOps Master**, and execute the `deploy_app.md` skill.

पक्का करें कि आपका फ़ोल्डर ऐसा दिखता हो:

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6. चेन रिएक्शन शुरू करें!

Antigravity में अपनी टीम और नियमों को आधिकारिक तौर पर तय करने के बाद, पूरे वर्कफ़्लो को आसानी से ट्रिगर किया जा सकता है!

Antigravity प्रॉम्प्ट:

  1. कस्टम कमांड मेन्यू खोलने के लिए, एजेंट मैनेजर के चैट बॉक्स में / टाइप करें. startcycle चुनें या टाइप करें.
  2. इसे अपना आइडिया दें:
/startcycle "I need a fast, real-time chat application for customer support on my ecommerce website."

आराम से बैठकर मिलकर काम करें:

  1. Gemini, पीएम की भूमिका निभाता है. वह एक मज़बूत स्पेसिफ़िकेशन तैयार करता है और आपसे मंज़ूरी माँगता है.
  2. अपने आईडीई एडिटर में Technical_Specification.md खोलें. इसमें कुछ नोट जोड़ें. जैसे, "Node के बजाय Python का इस्तेमाल करते हैं". इसके बाद, एजेंट को इसे फिर से बनाने के लिए कहें. यह फ़ाइल में अपने-आप बदलाव कर देगा!
  3. मंज़ूरी मिलने के बाद, Gemini कॉन्टेक्स्ट को इंजीनियर के साथ शेयर करता है. इसके बाद, मंज़ूरी वाले स्पेसिफ़िकेशन का इस्तेमाल करके, बैकएंड/फ़्रंटएंड कोड लिखता है.
  4. यह क्यूए इंजीनियर की भूमिका निभाता है, बग ठीक करता है, और फ़ाइनल कोड सेव करता है.
  5. आखिर में, DevOps मास्टर डाइनैमिक तरीके से मॉड्यूल इंस्टॉल करता है और आपके ब्राउज़र पर ऐप्लिकेशन दिखाता है!

Technical_Specification.md का सैंपल रन और टिप्पणियों या मंज़ूरी का इंतज़ार करना

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उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट को स्वीकार करने के बाद, पूरा वर्कफ़्लो शुरू हो जाता है.

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7. खास जानकारी और अगले चरण

बधाई हो! आपने एजेंटिक पाइपलाइन में, सहयोग वाले इटरेसन लूप और डाइनैमिक, फ़ुल-स्टैक ऐप्लिकेशन जनरेशन को इंजेक्ट करने का तरीका जान लिया है!

इस कोडलैब में, हमने इन विषयों के बारे में जानकारी दी है:

  • .agents/agents.md का इस्तेमाल करके, एआई पर्सोना को मैप करने का तरीका.
  • .agents/skills/write_specs.md में मिलकर काम करने के लिए, फिर से काम करने वाले लूप बनाएं, ताकि एजेंट आपकी इनलाइन मार्कडाउन टिप्पणियां पढ़ सके.
  • डाइनैमिक .md स्किल बनाई गई हैं. ये स्किल, मंज़ूरी पा चुके स्पेसिफ़िकेशन के आधार पर किसी भी फ़्रेमवर्क (Python, React) में कोड लिख सकती हैं!