1. 簡介
在本程式碼研究室中,我們將說明如何使用 Antigravity IDE,在電腦上設定有趣的 AI 輔助自主 AI 開發團隊。您將使用強大的 skills.md 和 agents.md 工作流程,引導需求通過整個生命週期 (從技術規格到最終部署),建構可運作的應用程式。
我們不會鎖定特定技術堆疊或編寫複雜的 Python 協調指令碼,而是採用友善的零程式碼方法,讓您的需求透過自動化週期,並以三項核心 Antigravity 原則為基礎:
agents.md:明確定義 AI 團隊成員 (產品經理、前端、品質保證、DevOps)。- 技能和 skills.md:專屬目錄,您可以在其中以模組化
.md檔案的形式,定義強大的技術能力和構件移交規則。 - 工作流程 (workflows/):定義自訂斜線指令,將 AI 團隊成員順暢地串連成自動化管道。
在 Antigravity 中原生結合這三項元素,引導 Gemini 從頭到尾完全自動化開發可供正式發布的應用程式!
課程內容
- 初始化工作區:設定專案,讓 Antigravity 深入瞭解專案。
- 定義團隊:建立
agents.md檔案,建立專屬 AI 角色。 - 程式設計技能:在
skills/目錄中建立詳細的.md檔案,定義嚴格的技術規則和反覆重工迴圈。 - 定義自訂工作流程:建立
/startcycle斜線指令,自動執行工作室的工作流程。 - 啟動連鎖反應:使用單一指令,即可自動有效率地執行整個多代理程式管道!
建議做法
- 如何將 AI 提示工程與應用程式碼分開。
- 如何建構代理程式,主動暫停以解讀生成的 Markdown 檔案中的使用者註解和編輯內容。
- 如何培養動態程式碼生成和部署技能,不受語言限制。
- 瞭解如何在代理程式 IDE 中建構自訂巨集指令 (工作流程)。
軟硬體需求
- Antigravity
- Chrome 瀏覽器
- 在本機安裝 Node.js (v18 以上版本) 或 Python 3.14
- (選用) 在本機安裝 gcloud CLI
事前準備
Google Cloud 抵免額:如要透過 Google Cloud 專案使用 Antigravity,請透過這個連結兌換免費的 Google Cloud 抵免額。請按照這裡的操作說明啟用抵免額並建立新專案。
- 確認已安裝 Antigravity IDE (可前往 antigravity.google 安裝)。
- 開啟 Antigravity IDE,並確認您已初始化專屬工作區。
- 在編輯器模式下工作時,請開啟終端機。
2. 初始化工作區
由於 Antigravity 本身可解讀 .agents 目錄中的工作流程檔案,因此只要建立幾個標準資料夾,即可設定自主開發人員管道。
你可以設定工作區:
- 開啟 Antigravity IDE。
- 開啟「代理程式管理員」 隨時按下 CMD+E 鍵 (Mac) 或 CTRL+E 鍵 (Windows),即可在「代理程式管理員」和編輯器之間切換,或透過選單列右上方的「開啟編輯器」和「開啟代理程式管理員」按鈕切換。。
- 按一下「+ 開啟工作區」。
如要在工作區內發起新對話,請選取「發起對話」分頁中的所需工作區,或按一下側欄中工作區名稱旁的加號按鈕。

- 按一下「Open New Workspace」(開啟新工作區),然後命名工作區
skills-codelab並選取本機目錄。這樣可確保 Agent 有特定的根資料夾來架構檔案,不會讓其他專案雜亂無章。完成後,前往「編輯器檢視畫面」,然後按照步驟 (5)、(6) 和 (7) 操作。

- 按一下滑鼠右鍵,然後建立
skills-codelab資料夾。 - 在其中建立兩個目錄:
production_artifacts和app_build。 - 建立
.agents目錄,並在其中建立workflows和skills資料夾。
(替代做法) 如果您偏好使用終端機,可以執行下列指令,立即產生這個結構:
mkdir skills-codelab && cd skills-codelab
mkdir -p .agents/workflows .agents/skills
mkdir production_artifacts app_build
確認資料夾如下所示:

這些新資料夾有什麼用途?
.agents/:這是 Antigravity 原生辨識的特殊目錄。將檔案放在這裡,即可擴充 Antigravity 的內建 AI 行為。skills/:這個資料夾用於儲存 AI 的特定技術說明手冊 (.md檔案)。這會告訴 AI 如何執行特定工作,例如編寫程式碼或部署應用程式,以模組化步驟取代一個龐大且令人困惑的提示!- p
roduction_artifacts/: 這是共用資料夾,自動化團隊成員會刻意將檔案放入這個資料夾,供下一位服務專員閱讀! app_build/:實際應用程式程式碼的指定工作區。Full-Stack Engineer 代理程式會生成所有程式碼 (例如package.json、app.py、React 元件),並直接儲存至這個資料夾,將應用程式來源與 AI 的指令隔離。
3. 定義團隊 (agents.md)
首先,我們需要告知 Antigravity 誰負責這個專案。我們不會將指令放在四個不同的巢狀專案資料夾中,而是集中管理團隊的識別資訊。在 .agents/agents.md 建立檔案:
為什麼需要不同的角色?
如果您要求 AI 從頭建構整個應用程式,並同時擔任架構師、程式設計師、測試人員和部署主管,AI 很容易就會不堪負荷。在 agents.md 中集中管理這些角色,可避免 AI 混淆。專案經理只專注於需求、工程師只專注於產生程式碼,而 QA 則只專注於修正錯誤。您可以在管道的每個階段獲得專屬專家協助!
agents.md 檔案可集中管理團隊的不同角色,解決這個問題:
- 產品經理 (
@pm):只著重於大方向,他們會撰寫 Technical_Specification.md,並與您 (人類) 共同管理來回核准程序。 - 全端工程師 (
@engineer):不需擔心規劃,只要根據 PM 的規格,專心以您核准的任何語言編寫高品質程式碼即可。 - 品質保證工程師 (
@qa):扮演新審查員的角色。他們不會編寫新功能,而是專注於找出工程師程式碼中缺少的依附元件、語法錯誤或邏輯錯誤。 - 開發運作主機 (
@devops):嚴格來說,這項服務只專注於執行階段環境。他們知道如何讀取終端機、安裝套件 (npm install、pip install),以及啟動本機伺服器。
# 🤖 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!
請注意我們如何為每個角色定義目標、特徵和限制。
- 目標會明確告知代理在管道中的責任。
- 特徵會賦予 AI 角色行為特徵,告訴 AI 角色該如何行動 (例如「10 倍資深開發人員」或「對安全性感到偏執」)。
- 限制條件是嚴格的防護措施 (例如「絕不編寫程式碼」、「嚴格遵守核准的架構」)。
以這種方式建構提示可大幅減少 AI 幻覺,並確保代理程式嚴格遵守所需的工作流程!
確認資料夾如下所示:
4. 規劃專業技能 (skills/)
詳細的指令工程是零程式碼魔法的關鍵。我們會為每項技能建立非常具體的文字檔,確保 PM 在您要求重做時,會積極回報進度。
1. 規格技能
這項技能是基礎,PM 專員會使用這份文件與您進行訪談,並在撰寫任何程式碼前,先充實架構內容,避免浪費時間編寫程式碼!
建立 .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!
請注意嚴格的「核准閘道」。AI 不會一次建構整個應用程式,而是會明確指示暫停、等待您最終的決定,並在您留下內嵌註解時主動重新閱讀文件!
2. 全方位生成技能
這項技能是核心建構工具。Engineer 代理程式會讀取 PM 的規格,並動態架構所有必要的前端和後端程式碼檔案。
建立 .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.
這項技能沒有預先定義的堆疊 (例如 Next.js 或 Django)。這項功能明確依據 PM 選擇的動態技術堆疊。也就是說,單一程式碼生成技能適用於您在規格中核准的任何架構!
3. 稽核技能
這項技能可提供安全網。QA 代理程式會擔任獨立審查員,專門負責找出新生成程式碼中缺少的依附元件和邏輯錯誤。
建立 .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.
生成式 AI 在編寫大量程式碼時,自然會發生微小的語法錯誤。我們另外設立了稽核技能,專門負責尋找錯誤,大幅提升執行最終應用程式的成功率。
4. 動態部署技能
這項技能可讓應用程式更加生動。DevOps 代理程式會判斷建構的應用程式類型 (Node、Python 等),並安全地執行安裝模組和啟動伺服器所需的終端機指令。
建立 .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!
我們運用 IDE 安全執行原生終端機指令的功能。
這個代理程式就像真正的 DevOps 工程師,會根據 app_build/ 資料夾中實際看到的檔案,動態判斷要執行的安裝指令!
(選用) 5. Cloud Run 部署作業技能
如果您想直接將應用程式投入正式環境,而不是只在本機執行,可以建立替代部署技能。由於 Antigravity 是直接在本機電腦上運作,因此 AI 可以順暢地使用您在本機驗證的 gcloud CLI!
建立 .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. 定義自訂斜線指令
自訂斜線指令有什麼作用?
將這個文字檔儲存到 .agents/workflows/ 中,即可直接在 Antigravity 的對話介面中註冊全新指令!
不必手動逐步提示 AI (「扮演 PM 並撰寫規格...」然後「好,現在扮演工程師並撰寫程式碼...」),/startcycle 指令會自動調度管理。系統會將您定義的角色及其特定技能,順暢地串連成連續的自動化序列!我們會建立單一巨集,處理專員之間的交接作業,並明確管理 PM 階段的重工迴圈。
建立 .agents/workflows/startcycle.md:
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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.
確認資料夾如下所示:

6. 開始連鎖反應!
在 Antigravity 中正式定義團隊和規則後,您就能輕鬆觸發整個工作流程!
提示 Antigravity:
- 在 Agent Manager 對話方塊中輸入「/」,開啟自訂指令選單。選取或輸入
startcycle。 - 提供想法:
/startcycle "I need a fast, real-time chat application for customer support on my ecommerce website."
輕鬆協作:
- Gemini 會擔任 PM,草擬完善的規格,並請您核准。
- 在 IDE 編輯器中開啟
Technical_Specification.md,新增幾則附註 (例如「我們改用 Python,不要用 Node」),然後要求代理程式重新製作。系統會自動修訂檔案! - 核准後,Gemini 會將情境轉移給工程師,並使用核准的規格撰寫後端/前端程式碼。
- 並擔任 QA 工程師,修正所有錯誤,然後儲存最終程式碼。
- 最後,DevOps Master 會動態安裝模組,並將應用程式提供給瀏覽器!
Technical_Specification.md 的範例執行,並等待核准或留言

使用者在提示中核准後,整個工作流程就會開始。

7. 摘要與後續行動
恭喜!您已學會如何在代理程式管道中,注入協作式疊代迴圈和動態全端應用程式生成功能!
在本程式碼研究室中,我們涵蓋了下列主題:
- 如何使用 .agents/agents.md 對應 AI 角色。
- 在
.agents/skills/write_specs.md內建立協作重做迴圈,讓代理程式讀取您的行內 Markdown 註解。 - 建構動態
.md技能,可根據核准的規格,在任何架構 (Python、React) 中編寫程式碼!