1. परिचय
इस कोडलैब में, हम आपको Antigravity IDE का इस्तेमाल करके, अपने कंप्यूटर पर एआई की मदद से काम करने वाली, मज़ेदार और पूरी तरह से ऑटोमेटेड एआई डेवलपर टीम सेट अप करने का तरीका दिखाएंगे. आप एक ऐसा ऐप्लिकेशन बनाएंगे जो काम करता हो. इसके लिए, आपको किसी ज़रूरत को तकनीकी जानकारी से लेकर फ़ाइनल डिप्लॉयमेंट तक, उसकी पूरी लाइफ़साइकल के दौरान गाइड करना होगा. इसके लिए, skills.md और agents.md वर्कफ़्लो का इस्तेमाल करना होगा.
हम किसी खास टेक्नोलॉजी स्टैक का इस्तेमाल करने या Python के मुश्किल ऑर्केस्ट्रेशन स्क्रिप्ट लिखने के बजाय, ज़ीरो-कोड वाले आसान तरीके का इस्तेमाल करेंगे. इसमें आपकी ज़रूरतें, Antigravity के तीन मुख्य सिद्धांतों के आधार पर, ऑटोमेटेड साइकल के ज़रिए पूरी की जाती हैं:
agents.md: यह तय करने के लिए कि आपकी एआई टीम में कौन-कौन शामिल है (प्रॉडक्ट मैनेजर, फ़्रंटएंड, क्यूए, DevOps).- स्किल और skills.md: यह एक खास डायरेक्ट्री है, जिसमें मॉड्यूलर
.mdफ़ाइलों के तौर पर, तकनीकी क्षमताओं और आर्टफ़ैक्ट हैंडओवर के नियमों को तय किया जाता है. - वर्कफ़्लो (workflows/): इसमें कस्टम स्लैश कमांड तय किए जाते हैं. इनकी मदद से, आपकी एआई टीम के सदस्यों को पूरी तरह से ऑटोमेटेड पाइपलाइन में जोड़ा जाता है.
Antigravity में इन तीनों एलिमेंट को एक साथ इस्तेमाल करके, Gemini को प्रोडक्शन के लिए तैयार ऐप्लिकेशन के डेवलपमेंट को शुरू से आखिर तक पूरी तरह से ऑटोमेट करने के लिए गाइड किया जा सकता है!
आपको क्या सीखने को मिलेगा
- Workspace को शुरू करना: अपने प्रोजेक्ट को इस तरह सेट अप करें कि Antigravity उसे अच्छी तरह समझ सके.
- टीम तय करना: अपनी खास एआई पर्सना के लिए,
agents.mdफ़ाइल बनाएं. - स्किल प्रोग्राम करना: सख्त तकनीकी नियम और बार-बार काम करने के लूप तय करने के लिए,
skills/डायरेक्ट्री में.mdफ़ाइलें बनाएं. - कस्टम वर्कफ़्लो तय करना: स्टूडियो के वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करने के लिए,
/startcycleस्लैश कमांड बनाएं. - चेन रिएक्शन शुरू करना: एक ही कमांड का इस्तेमाल करके, कई एजेंट वाली पूरी पाइपलाइन को आसानी से ऑटोमेट करें!
आपको क्या करने को मिलेगा
- एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को ऐप्लिकेशन कोड से अलग करने का तरीका.
- ऐसा एजेंट बनाने का तरीका जो जनरेट की गई Markdown फ़ाइलों में, उपयोगकर्ता की टिप्पणियों और बदलावों को समझने के लिए, कुछ समय के लिए रुकता है.
- भाषा पर निर्भर न रहने वाले, डाइनैमिक कोड जनरेशन और डिप्लॉयमेंट स्किल बनाने का तरीका.
- एजेंटिक आईडीई में, कस्टम मैक्रो कमांड (वर्कफ़्लो) बनाने का तरीका.
आपको किन चीज़ों की ज़रूरत होगी
- Antigravity
- Chrome ब्राउज़र
- स्थानीय तौर पर इंस्टॉल किया गया Node.js (v18+) या Python 3.14
- (ज़रूरी नहीं) स्थानीय तौर पर इंस्टॉल किया गया gcloud सीएलआई
शुरू करने से पहले
- पक्का करें कि आपने Antigravity IDE इंस्टॉल कर लिया हो. यह antigravity.google पर उपलब्ध है.
- अपना Antigravity IDE खोलें और पक्का करें कि आपने एक नया, खास वर्कस्पेस शुरू किया हो.
- एडिटर मोड में काम करते समय, कोई टर्मिनल खुला रखें.
2. Workspace को शुरू करना
Antigravity, .agents डायरेक्ट्री में मौजूद वर्कफ़्लो फ़ाइलों को आसानी से समझ सकता है. इसलिए, ऑटोमेटेड डेवलपर पाइपलाइन सेट अप करना, कुछ स्टैंडर्ड फ़ोल्डर बनाने जितना आसान है.
अपना वर्कस्पेस सेट अप करने के लिए:
- Antigravity IDE खोलें.
- एजेंट मैनेजर खोलें. किसी भी समय, CMD+E (Mac) या CTRL+E (Windows) दबाकर, एजेंट मैनेजर और एडिटर के बीच टॉगल किया जा सकता है. इसके अलावा, मेन्यू बार के सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, एडिटर खोलें & एजेंट मैनेजर खोलें बटन का इस्तेमाल करके भी टॉगल किया जा सकता है. .
- + वर्कस्पेस खोलें पर क्लिक करें.
किसी वर्कस्पेस में नई बातचीत शुरू करने के लिए, बातचीत शुरू करें टैब से अपना पसंदीदा वर्कस्पेस चुनें या साइडबार में वर्कस्पेस के नाम के बगल में मौजूद प्लस बटन दबाएं.
- नया वर्कस्पेस खोलें पर क्लिक करें. इसके बाद, वर्कस्पेस का नाम
skills-codelabरखें और कोई लोकल डायरेक्ट्री चुनें. इससे एजेंट के पास, फ़ाइलों को व्यवस्थित करने के लिए एक खास रूट फ़ोल्डर होगा. इससे अन्य प्रोजेक्ट में गड़बड़ी नहीं होगी. इसके बाद, एडिटर व्यू पर जाएं और फिर चरण (5), (6) और (7) पूरे करें.
- राइट-क्लिक करके,
skills-codelabफ़ोल्डर बनाएं. - इसके अंदर, दो डायरेक्ट्री बनाएं:
production_artifactsऔरapp_build. .agentsडायरेक्ट्री बनाएं. इसके अंदर,workflowsऔरskillsफ़ोल्डर बनाएं.
(इसके अलावा) अगर आपको टर्मिनल का इस्तेमाल करना है, तो यह स्ट्रक्चर तुरंत जनरेट किया जा सकता है. इसके 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 दिखे:
इन नए फ़ोल्डर का क्या काम है?
.agents/: यह एक खास डायरेक्ट्री है, जिसे Antigravity आसानी से पहचान लेता है. यहां फ़ाइलें रखकर, Antigravity के बिल्ट-इन एआई के व्यवहार को बढ़ाया जा सकता है.skills/: इस फ़ोल्डर का इस्तेमाल, आपके एआई के लिए खास तकनीकी निर्देश मैनुअल (.mdफ़ाइलें) सेव करने के लिए किया जाता है. इससे एआई को यह पता चलता है कि कोड लिखना या ऐप्लिकेशन डिप्लॉय करना जैसे खास टास्क कैसे पूरे करने हैं. इससे, एक मुश्किल और भ्रमित करने वाले प्रॉम्प्ट को मॉड्यूलर चरणों से बदला जा सकता है!production_artifacts/: यह हमारा शेयर किया गया फ़ोल्डर है, जिसमें हमारी ऑटोमेटेड टीम के सदस्य, अगले एजेंट के लिए फ़ाइलें छोड़ेंगे, ताकि वह उन्हें पढ़ सके!app_build/: यह ऐप्लिकेशन कोड के लिए तय किया गया वर्कस्पेस है. फ़ुल-स्टैक इंजीनियर एजेंट, सभी कोड (जैसे,package.json,app.py, React कॉम्पोनेंट) जनरेट करेगा और उन्हें 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 रखते हैं. .agents/agents.md पर एक फ़ाइल बनाएं:
हमें अलग-अलग पर्सना की ज़रूरत क्यों होती है?
अगर आपने किसी एआई से पूरा ऐप्लिकेशन शुरू से बनाने के लिए कहा है, तो वह आसानी से भ्रमित हो सकता है. ऐसा तब होगा, जब आपने उसे एक साथ आर्किटेक्ट, कोडर, टेस्टर, और डिप्लॉयमेंट लीड की भूमिका निभाने के लिए कहा हो. agents.md में इन भूमिकाओं को एक जगह रखकर, एआई को भ्रमित होने से बचाया जा सकता है. पीएम सिर्फ़ ज़रूरतों पर, इंजीनियर सिर्फ़ कोड जनरेट करने पर, और क्यूए सिर्फ़ बग ठीक करने पर फ़ोकस करता है. आपको अपनी पाइपलाइन के हर चरण के लिए, खास विशेषज्ञ मिलते हैं!
agents.md फ़ाइल, आपकी टीम के अलग-अलग पर्सना को एक जगह रखकर इस समस्या को हल करती है:
- प्रॉडक्ट मैनेजर (
@pm): यह सिर्फ़ बड़े लक्ष्यों पर फ़ोकस करता है. यह Technical_Specification.md लिखता है और आपके (इंसान) साथ, मंज़ूरी की प्रोसेस को मैनेज करता है. - फ़ुल-स्टैक इंजीनियर (
@engineer): यह प्लानिंग के बारे में चिंता नहीं करता. यह सिर्फ़ पीएम की जानकारी लेता है और आपकी मंज़ूरी वाली किसी भी भाषा में, अच्छी क्वालिटी का कोड लिखने पर फ़ोकस करता है. - क्यूए इंजीनियर (
@qa): यह एक नए समीक्षक के तौर पर काम करता है. यह नई सुविधाएं लिखने के बजाय, इंजीनियर के कोड में, डिपेंडेंसी, सिंटैक्स से जुड़ी गड़बड़ियां या लॉजिक से जुड़ी गड़बड़ियां ढूंढने पर फ़ोकस करता है. - DevOps मास्टर (
@devops): यह सिर्फ़ रनटाइम एनवायरमेंट पर फ़ोकस करता है. इसे टर्मिनल को पढ़ने, पैकेज इंस्टॉल करने (npm install, pip install), और लोकल सर्वर शुरू करने का तरीका पता होता 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 पर्सना के लिए, लक्ष्य, खासियतें, और पाबंदियां कैसे तय की हैं.
- लक्ष्यों से एजेंट को यह पता चलता है कि पाइपलाइन में उसकी असल ज़िम्मेदारी क्या है.
- खासियतों से उसे व्यवहार से जुड़ी पर्सनैलिटी मिलती है.इससे उसे यह पता चलता है कि उसे कैसे काम करना है. जैसे, "10x सीनियर डेवलपर" या "सुरक्षा को लेकर बहुत सतर्क".
- पाबंदियां, सख्त सुरक्षा उपायों के तौर पर काम करती हैं. जैसे, "कभी कोड न लिखें", "मंज़ूरी मिली आर्किटेक्चर का सख्ती से पालन करें".
इस तरह से प्रॉम्प्ट स्ट्रक्चर करने से, एआई के भ्रमित होने की आशंका काफ़ी कम हो जाती है. साथ ही, यह पक्का होता है कि एजेंट, आपके ज़रूरी वर्कफ़्लो का सख्ती से पालन करे!
पक्का करें कि आपका फ़ोल्डर ऐसा दिखे:
4. खास स्किल प्रोग्राम करना (skills/)
निर्देशों की बारीकी से इंजीनियरिंग करना, ज़ीरो-कोड मैजिक की कुंजी है. हम हर स्किल के लिए, खास टेक्स्ट फ़ाइलें बनाएंगे. इससे यह पक्का होगा कि अगर आपने किसी काम को फिर से करने का अनुरोध किया है, तो पीएम, उस काम को फिर से करने के लिए सक्रिय रूप से लूप बैक करे.
1. जानकारी देने वाली स्किल
यह स्किल, शुरुआती पॉइंट के तौर पर काम करती है. पीएम एजेंट इसका इस्तेमाल, आपसे इंटरव्यू लेने और कोई कोड लिखने से पहले, आर्किटेक्चर को बेहतर बनाने के लिए करता है. इससे, कोडिंग में लगने वाले घंटों 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!
"मंज़ूरी गेट" पर ध्यान दें. एआई को साफ़ तौर पर निर्देश दिया गया है कि वह एक बार में पूरा ऐप्लिकेशन बनाने और यह उम्मीद करने के बजाय कि वह सही होगा, वह रुक जाए, आपकी आखिरी राय का इंतज़ार करे, और अगर आपने इनलाइन टिप्पणियां छोड़ी हैं, तो वह दस्तावेज़ को फिर से पढ़े!
2. फ़ुल-स्टैक जनरेशन स्किल
यह स्किल, मुख्य बिल्डर है. इंजीनियर एजेंट, पीएम की जानकारी से सटीक टेक्नोलॉजी स्टैक पढ़ता है और ज़रूरी फ़्रंटएंड और बैकएंड कोड फ़ाइलों को डाइनैमिक तौर पर व्यवस्थित 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, पहले से तय किया गया कोई स्टैक नहीं होता. जैसे, Next.js या Django. यह साफ़ तौर पर, पीएम की ओर से चुने गए डाइनैमिक टेक्नोलॉजी स्टैक पर निर्भर करता है. इसका मतलब है कि आपकी एक कोड-जनरेशन स्किल, जानकारी में मंज़ूरी मिले किसी भी फ़्रेमवर्क के लिए काम करती है!
3. ऑडिट करने वाली स्किल
यह स्किल, सुरक्षा के लिए एक नेट की तरह काम करती है. क्यूए एजेंट, एक इंडिपेंडेंट समीक्षक के तौर पर काम करता है. इसे खास तौर पर, नए जनरेट किए गए कोड में, डिपेंडेंसी और लॉजिक से जुड़ी गड़बड़ियां ढूंढने के लिए निर्देश दिया गया 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.
GenAI, बड़ी मात्रा में कोड लिखते समय, सिंटैक्स से जुड़ी छोटी-मोटी गड़बड़ियां कर सकता है. हमारे पास ऑडिट करने वाली एक अलग स्किल है, जिसका काम सिर्फ़ गड़बड़ियां ढूंढना है. इससे, फ़ाइनल ऐप्लिकेशन को चलाने की सफलता दर काफ़ी बढ़ जाती है.
4. डाइनैमिक डिप्लॉयमेंट स्किल
यह स्किल, ऐप्लिकेशन को काम करने लायक बनाती 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 मदद से, नेटिव टर्मिनल कमांड को सुरक्षित तरीके से चलाने की सुविधा का इस्तेमाल करते हैं.
एजेंट, एक असली DevOps इंजीनियर की तरह काम करता है. यह app_build/ फ़ोल्डर में मौजूद फ़ाइलों के आधार पर, डाइनैमिक तौर पर यह पता लगाता है कि कौनसा इंस्टॉल कमांड चलाना है!
(ज़रूरी नहीं) 5. Cloud Run डिप्लॉयमेंट स्किल
अगर आपको अपने ऐप्लिकेशन को सिर्फ़ लोकल तौर पर चलाने के बजाय, सीधे प्रोडक्शन में ले जाना है, तो डिप्लॉयमेंट की कोई दूसरी स्किल बनाई जा सकती है. Antigravity, सीधे आपकी लोकल मशीन पर काम करता है. इसलिए, एआई, स्थानीय तौर पर पुष्टि किए गए gcloud सीएलआई 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 करता है?
इस टेक्स्ट फ़ाइल को .agents/workflows/ में सेव करके , Antigravity के चैट इंटरफ़ेस में सीधे एक नया कमांड रजिस्टर किया जाता है!
एआई को मैन्युअल तरीके से चरण-दर-चरण प्रॉम्प्ट करने के बजाय ("पीएम के तौर पर काम करो और जानकारी लिखो..." फिर "ठीक है, अब इंजीनियर के तौर पर काम करो और कोड लिखो..."), /startcycle कमांड, एक ऑटोमेटेड ऑर्केस्ट्रेटर के तौर पर काम करता है. यह, तय किए गए पर्सना और उनकी खास स्किल को एक साथ, लगातार और ऑटोमेटेड क्रम में जोड़ता है! हम एक ऐसा मैक्रो बनाएंगे जो एजेंट के बीच हैंडओवर को मैनेज करता है. साथ ही, पीएम फ़ेज़ के लिए, बार-बार काम करने के लूप को साफ़ तौर पर मैनेज करता है.
.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 दिखे:
6. चेन रिएक्शन शुरू करना!
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 को प्रॉम्प्ट करें:
- कस्टम कमांड का मेन्यू खोलने के लिए, एजेंट मैनेजर के चैट बॉक्स में / टाइप करें.
startcycleचुनें या टाइप करें. - इसे अपना आइडिया दें:
/startcycle "I need a fast, real-time chat application for customer support on my ecommerce website."
बैठें और मिलकर काम करें:
- Gemini, पीएम बन जाता है, एक मज़बूत जानकारी का ड्राफ़्ट तैयार करता है, और आपसे मंज़ूरी मांगता है.
- अपने आईडीई एडिटर में
Technical_Specification.mdखोलें, कुछ नोट जोड़ें. जैसे, "Node के बजाय Python का इस्तेमाल करें". इसके बाद, एजेंट को इसे फिर से करने के लिए कहें. यह फ़ाइल को अपने-आप संशोधित कर देगा! - मंज़ूरी मिलने के बाद, Gemini, इंजीनियर के लिए कॉन्टेक्स्ट को आसानी से बदल देता है. साथ ही, बैकएंड/फ़्रंटएंड कोड लिखने के लिए, मंज़ूरी मिली जानकारी का इस्तेमाल करता है.
- यह क्यूए इंजीनियर बन जाता है, सभी बग ठीक करता है, और फ़ाइनल कोड सेव करता है.
- आखिर में, DevOps मास्टर, मॉड्यूल को डाइनैमिक तौर पर इंस्टॉल करता है और आपके ब्राउज़र पर ऐप्लिकेशन दिखाता है!
Technical_Specification.md का एक सैंपल रन और मंज़ूरी या टिप्पणियों का इंतज़ार करना
प्रॉम्प्ट पर उपयोगकर्ता की मंज़ूरी मिलने के बाद, पूरा वर्कफ़्लो शुरू हो जाता है.
7. खास जानकारी और अगले चरण
बधाई हो! आपने सीखा कि एजेंटिक पाइपलाइन में, मिलकर काम करने के लिए बार-बार काम करने के लूप और डाइनैमिक, फ़ुल-स्टैक ऐप्लिकेशन जनरेशन को कैसे जोड़ा जाता है!
इस कोडलैब में, हमने इन चीज़ों के बारे में जानकारी दी है:
- .agents/agents.md का इस्तेमाल करके, एआई पर्सना को मैप करने का तरीका.
.agents/skills/write_specs.mdमें, मिलकर काम करने के लिए बार-बार काम करने के लूप बनाना, ताकि एजेंट, आपकी इनलाइन Markdown टिप्पणियां पढ़ सके.- डाइनैमिक
.mdस्किल बनाना, जो मंज़ूरी मिली जानकारी के आधार पर, किसी भी फ़्रेमवर्क (Python, React) में कोड लिखती हैं!