Создавайте автономные конвейеры разработки, используя файлы agents.md и skills.md в Antigravity.

1. Введение

В этом практическом занятии мы покажем вам, как создать увлекательную команду разработчиков автономного ИИ с поддержкой искусственного интеллекта прямо на вашем компьютере, используя IDE Antigravity. Вы создадите работающее приложение, управляя требованиями на протяжении всего их жизненного цикла, от технической спецификации до окончательного развертывания, используя мощный рабочий процесс skills.md и agents.md .

Вместо того чтобы быть привязанными к определенному технологическому стеку или писать сложные скрипты оркестровки на Python, мы будем использовать удобный подход «нулевого кода», в рамках которого ваши требования проходят через автоматизированный цикл, основанный на трех основных принципах антигравитации:

1. agents.md : Для точного определения того, кто входит в вашу команду по разработке ИИ (менеджер продукта, фронтенд-разработчик, специалист по контролю качества, специалист по DevOps).
2. Skills и skills.md: Специальная директория, где вы определяете надежные технические возможности и правила передачи артефактов в виде модульных файлов .md .
3. Рабочие процессы (workflows/): Для определения пользовательских команд с косой чертой, которые позволяют беспрепятственно объединять членов вашей команды ИИ в автономный конвейер.

Объединив эти три элемента, изначально заложенные в Antigravity, вы поможете Gemini полностью автоматизировать разработку готового к производству приложения от начала до конца!

Что вы узнаете

• Инициализация рабочего пространства: настройте свой проект таким образом, чтобы Antigravity мог его эффективно распознавать.
• Определите команду: Создайте файл agents.md для определения специализированных персонажей вашего ИИ.
• Программирование навыков: Создайте подробные файлы .md в каталоге skills/ для определения строгих технических правил и итеративных циклов доработки.
• Настройка пользовательских рабочих процессов: создайте команду /startcycle для автоматизации рабочего процесса студии.
• Запустите цепную реакцию: используйте одну команду для автоматического и эффективного выполнения всего многоагентного конвейера!

Что вы попробуете

• Как отделить разработку подсказок для ИИ от кода приложения.
• Как создать агента, который будет активно приостанавливать работу для интерпретации комментариев и правок пользователей в сгенерированных файлах Markdown.
• Как развить навыки динамической генерации и развертывания кода, не зависящие от языка программирования.
• Как создавать пользовательские макрокоманды (рабочие процессы) в агентной IDE.

Что вам понадобится

• Антигравитация
• браузер Chrome
• Node.js (версия 18+) или Python 3.14 , установленные локально.
• (Необязательно) Локально установлен интерфейс командной строки gcloud.

Прежде чем начать

Для получения кредитов Google Cloud: Чтобы использовать Antigravity с проектами Google Cloud, активируйте свои бесплатные кредиты Google Cloud, перейдя по этой ссылке . Вы можете следовать инструкциям здесь , чтобы активировать кредиты и создать новый проект.

1. Убедитесь, что у вас установлена ​​среда разработки Antigravity IDE (доступна по адресу antigravity.google ).
2. Откройте Antigravity IDE и убедитесь, что у вас инициализировано новое, выделенное рабочее пространство .
3. Во время работы в режиме редактора необходимо держать открытым терминал.

2. Инициализация рабочей области

Поскольку Antigravity изначально распознает файлы рабочих процессов, размещенные в каталоге .agents , настройка автономного конвейера разработки сводится к созданию нескольких стандартных папок.

Вы можете настроить своё рабочее пространство:

1. Откройте среду разработки Antigravity IDE .
2. Откройте диспетчер агентов. В любой момент вы можете переключаться между диспетчером агентов и редактором, нажав CMD+E (Mac) или CTRL+E (Windows), или с помощью кнопок «Открыть редактор» и «Открыть диспетчер агентов» в правом верхнем углу строки меню.
3. Нажмите + Открыть рабочее пространство .

Чтобы начать новую беседу в рамках рабочего пространства, выберите нужное рабочее пространство на вкладке «Начать беседу» или нажмите кнопку «Плюс» рядом с названием рабочего пространства на боковой панели.

4. Нажмите «Открыть новое рабочее пространство», назовите его skills-codelab и выберите локальный каталог. Это гарантирует, что у Агента будет определенная корневая папка для генерации файлов, не загромождая другие проекты. После этого перейдите в режим редактора и выполните шаги (5), (6) и (7).

5. Щелкните правой кнопкой мыши и создайте папку skills-codelab .
6. Внутри него создайте две директории: production_artifacts и app_build .
7. Создайте каталог с расширением .agents , а внутри него — папки workflows и skills .

(В качестве альтернативы) Если вы предпочитаете использовать терминал, вы можете мгновенно сгенерировать эту структуру, выполнив следующую команду:

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

Убедитесь, что ваша папка выглядит следующим образом:

Для чего нужны эти новые папки?

• .agents/ : Это специальная директория, изначально распознаваемая Antigravity. Размещая файлы здесь, вы расширяете встроенное поведение искусственного интеллекта Antigravity.
• skills/ : Эта папка используется для хранения конкретных технических инструкций ( .md файлов) для вашего ИИ. Она описывает, как ИИ выполнять определенные задачи, такие как написание кода или развертывание приложений, заменяя одну большую, запутанную инструкцию модульными шагами!
• production_artifacts roduction_artifacts/ : Это наша общая папка, куда члены нашей автоматизированной команды намеренно будут помещать файлы для последующего чтения агентом!
• app_build/ : Выделенное рабочее пространство для фактического кода приложения. Агент Full-Stack Engineer сгенерирует весь код (например, package.json , app.py , компоненты React) и сохранит его непосредственно в эту папку, изолируя исходный код приложения от инструкций ИИ.

3. Определение команды (agents.md)

Во-первых, нам нужно сообщить Antigravity, кто работает над этим проектом. Вместо того чтобы хранить инструкции в четырех разных вложенных папках проекта, мы централизуем идентификацию нашей команды. Создайте файл по адресу .agents/agents.md :

Зачем нам нужны разные персоны?

Когда вы просите ИИ создать целое приложение с нуля, он легко может оказаться перегружен, если вы заставите его одновременно быть архитектором, программистом, тестировщиком и руководителем развертывания. Централизация этих ролей в agents.md предотвращает путаницу в работе ИИ. Менеджер проекта сосредоточится только на требованиях, инженер — только на генерации кода, а специалист по контролю качества — только на исправлении ошибок. Вы получаете специализированных экспертов для каждого этапа вашего конвейера!

Файл agents.md решает эту проблему, централизуя различные профили членов вашей команды:

1. Менеджер по продукту ( @pm ): Сосредотачивается только на общей картине. Он пишет файл Technical_Specification.md и управляет процессом согласования с вами (человеком).
2. Full-Stack Engineer ( @engineer ): Не беспокоится о планировании; он просто берет спецификацию менеджера проекта и полностью сосредотачивается на написании высококачественного кода на любом языке, который вы одобрите.
3. Инженер по контролю качества ( @qa ): выступает в роли свежего взгляда на проблему. Вместо написания новых функций, его единственная задача — поиск отсутствующих зависимостей, синтаксических ошибок или логических ошибок в коде инженера.
4. Мастер DevOps ( @devops ): Сосредотачивается исключительно на среде выполнения. Он умеет читать терминал, устанавливать пакеты (npm install, pip install) и запускать локальный сервер.

# 🤖 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!

Обратите внимание, как мы определяем цели, характеристики и ограничения для каждого типа личности.

• Цели указывают агенту, какова его точная ответственность на данном этапе процесса.
• Черты характера определяют его поведенческую индивидуальность, указывая, как действовать (например, «в 10 раз более опытный разработчик» или «параноик в вопросах безопасности»).
• Ограничения выступают в роли строгих ограничителей (например, «никогда не пишите код», «строго следуйте утвержденной архитектуре»).

Такая структура подсказок значительно снижает вероятность возникновения иллюзий у ИИ и гарантирует, что агент будет строго следовать требуемому рабочему процессу!

Убедитесь, что ваша папка выглядит следующим образом:

4. Программирование специализированных навыков (навыков/)

Детальная разработка инструкций — ключ к успеху в создании программного обеспечения без кода. Мы создадим высокоточные текстовые файлы для каждого навыка, гарантируя, что менеджер проекта будет активно возвращаться к исходному состоянию, если вы запросите доработку.

1. Спецификация навыков

Этот навык служит отправной точкой. Агент по управлению проектами использует его для проведения с вами собеседования и детальной проработки архитектуры до начала написания кода, предотвращая тем самым часы потенциально потраченного впустую кодирования!

Создайте файл .agents/skills/write_specs.md :

# 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!

Обратите внимание на строгий «контрольный пункт». Вместо того чтобы создавать все приложение за один раз и надеяться, что все получится, ИИ получает явное указание сделать паузу, дождаться вашего окончательного решения и активно перечитать документ, если вы оставили комментарии прямо в тексте!

2. Навык генерации полного стека

Этот навык является ключевым элементом. Агент-инженер считывает точный технологический стек из спецификации менеджера проекта и динамически генерирует все необходимые файлы кода для фронтенда и бэкенда.

Создайте файл .agents/skills/generate_code.md :

# 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.

Этот навык не имеет предопределенного стека технологий (например, Next.js или Django). Он явно зависит от динамического технологического стека, выбранного менеджером проекта. Это означает, что ваш навык генерации кода работает с любым фреймворком, который вы одобрили в спецификации!

3. Навыки аудита

Этот навык обеспечивает своего рода страховку. Агент контроля качества выступает в роли независимого рецензента, которому специально поручено выявлять недостающие зависимости и логические ошибки в сгенерированном коде.

Создайте файл .agents/skills/audit_code.md :

# 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, естественно, допускает небольшие синтаксические ошибки при написании больших объемов кода. Благодаря наличию отдельного навыка аудита , единственная задача которого — поиск ошибок, мы значительно повышаем вероятность успешного запуска конечного приложения.

4. Навык динамического развертывания

Этот навык оживляет приложение. Агент DevOps определяет тип созданного приложения (Node, Python и т. д.) и безопасно выполняет команды терминала, необходимые для установки модулей и запуска сервера.

Создайте файл .agents/skills/deploy_app.md :

# 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!

Мы используем возможности IDE для безопасного выполнения нативных команд терминала.

Агент действует как настоящий DevOps-инженер, динамически определяя, какую команду установки выполнить, исходя из файлов, которые он фактически видит в папке app_build/ !

(Необязательно) 5. Навык развертывания в облаке

Если вы хотите сразу же запустить приложение в продакшене, а не только локально, вы можете создать альтернативный навык развертывания. Поскольку Antigravity работает непосредственно на вашем локальном компьютере, ИИ может беспрепятственно использовать ваш локально авторизованный CLI gcloud!

Создайте файл .agents/skills/deploy_cloud_run.md :

# 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. Определите пользовательскую команду с косой чертой.

Что делает пользовательская команда со слэшем?

Сохранив этот текстовый файл в папку .agents/workflows/ , вы регистрируете совершенно новую команду непосредственно в интерфейсе чата Antigravity!

Вместо того чтобы вручную пошагово управлять ИИ («Выступай в роли менеджера проекта и напиши спецификацию...», а затем «Хорошо, теперь выступай в роли инженера и напиши код...»), команда /startcycle действует как автоматизированный оркестратор. Она плавно объединяет определенные вами роли и их специфические навыки в непрерывную автоматизированную последовательность! Мы создадим единый макрос, который будет обрабатывать передачу задач между агентами, явно управляя циклом доработки на этапе менеджера проекта.

Создайте файл .agents/workflows/startcycle.md :

---
description: Start the Autonomous AI Developer Pipeline sequence with a new idea
---

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.

Убедитесь, что ваша папка выглядит следующим образом:

6. Запустите цепную реакцию!

Официально определив свою команду и правила в Antigravity, вы можете без труда запустить весь рабочий процесс!

Мгновенная антигравитация:

1. В окне чата Agent Manager введите / для открытия меню пользовательских команд. Выберите или введите startcycle .
2. Выскажите свою идею:

/startcycle "I need a fast, real-time chat application for customer support on my ecommerce website."

Устройтесь поудобнее и начните сотрудничать:

1. Gemini становится менеджером проекта, составляет подробное техническое задание и запрашивает ваше одобрение.
2. Откройте Technical_Specification.md в редакторе IDE, добавьте несколько примечаний (например, "Давайте использовать Python вместо Node") и попросите агента переработать его. Он автоматически внесет изменения в файл!
3. После вашего одобрения Gemini автоматически переключает контекст на инженера, используя утвержденную спецификацию для написания кода бэкенда/фронтенда.
4. Она становится инженером по контролю качества, исправляет все ошибки и сохраняет окончательный код.
5. Наконец, DevOps Master динамически устанавливает модули и запускает приложение в вашем браузере!

Пример запуска файла Technical_Specification.md , ожидающий одобрения или комментариев.

После подтверждения пользователем запроса начинается весь рабочий процесс.

7. Резюме и дальнейшие шаги

Поздравляем! Вы научились внедрять циклы совместной итерации и динамическую генерацию полнофункциональных приложений в конвейер обработки данных с помощью агентов!

В этом практическом занятии мы рассмотрели следующее:

• Как составить карту ИИ-персон с помощью файла .agents/agents.md.
• Создайте циклы совместной доработки внутри файла .agents/skills/write_specs.md , чтобы агент мог считывать ваши встроенные комментарии в формате Markdown.
• Разработаны динамические навыки .md , позволяющие писать код на любом фреймворке (Python, React) в зависимости от утвержденной спецификации!