Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

使用 Antigravity CLI 加快开发速度

1. 概览

本实验重点介绍如何利用 Antigravity CLI 执行常见的开发者任务。Antigravity CLI 是 Antigravity 的轻量级终端界面。您将学习如何使用 Antigravity CLI 执行各种任务，包括理解现有代码库、生成文档和单元测试，以及重构 Python Web 应用的界面和后端组件。

学习内容

在本实验中，您将学习如何完成以下操作：

如何使用 Antigravity CLI 执行常见的开发者任务。

前提条件

本实验假设您熟悉 Cloud 控制台和 Cloud Shell 环境。

2. 设置和要求

Cloud 项目设置

项目名称是此项目参与者的显示名称。它是 Google API 尚未使用的字符串。您可以随时对其进行更新。
项目 ID 在所有 Google Cloud 项目中是唯一的，并且是不可变的（一经设置便无法更改）。Cloud 控制台会自动生成一个唯一字符串；通常情况下，您无需关注该字符串。在大多数 Codelab 中，您都需要引用项目 ID（通常用 PROJECT_ID 标识）。如果您不喜欢生成的 ID，可以再随机生成一个 ID。或者，您也可以尝试自己的项目 ID，看看是否可用。完成此步骤后便无法更改该 ID，并且此 ID 在项目期间会一直保留。
此外，还有第三个值，即部分 API 使用的项目编号，供您参考。如需详细了解所有这三个值，请参阅文档。

接下来，您需要在 Cloud 控制台中启用结算功能，以便使用 Cloud 资源/API。运行此 Codelab 应该不会产生太多的费用（如果有的话）。若要关闭资源以避免产生超出本教程范围的结算费用，您可以删除自己创建的资源或删除项目。Google Cloud 新用户符合参与 300 美元免费试用计划的条件。

环境设置

打开 Gemini 对话。

点击“免费获取 Gemini Cloud Assist”：

在下一个界面中，启用“Gemini Cloud Assist”。

点击“Start chatting”，然后按照其中一个示例问题操作，或输入您自己的提示来试用该功能。

建议尝试的提示：

用 5 个要点说明 Cloud Run。
您是 Google Cloud Run 产品经理，请用 5 个简短的要点向学生介绍 Cloud Run。
您是 Google Cloud Run 产品经理，请用 5 个简短的要点向一位经过认证的 Kubernetes 开发者介绍 Cloud Run。
您是 Google Cloud Run 产品经理，请用 5 个简短的关键点向一位高级开发者说明何时应使用 Cloud Run 而不是 GKE。

完成后，关闭 Gemini Cloud Assist 对话窗口。

如需详细了解如何撰写更好的提示，请参阅提示指南。

Gemini for Google Cloud 如何使用您的数据

Google 的隐私保护承诺

Google 是业界首家发布 AI/机器学习隐私权承诺的公司之一，该承诺概述了客户应拥有最高级别安全性并能够控制其在云中存储的数据的这一信念。该承诺会扩展到 Google Cloud 生成式 AI 产品。Google 通过健全的数据治理实践（包括审核 Google Cloud 在其产品开发中使用的数据），帮助确保 Google 团队遵循这些承诺。如需详细了解 Google 如何处理数据，请参阅客户数据处理附录 (CDPA) 或适用于您的 Google Cloud 服务的数据处理协议。

您提交和接收的数据

您向 Gemini 问问 Gemini 的问题（包括您提交给 Gemini 以进行分析或完成的任何输入信息或代码）称为“提示”。您从 Gemini 收到的答案或代码补全结果称为“回答”。

Gemini 不会将您的提示或其回答作为数据来训练模型。某些功能仅通过 Gemini for Google Cloud 可信测试员计划提供，您可以选择是否共享数据，但这些数据将用于改进产品，而非用于训练 Gemini 模型。

由于 Gemini 是一项不断发展的技术，因此它可能会生成看似合理但实际上不正确的输出。我们建议您先验证 Gemini 的所有输出，然后再使用。如需了解详情，请参阅适用于 Google Cloud 的 Gemini 和 Responsible AI。

提示的加密

当您向 Gemini 提交提示时，您的数据会在传输过程中加密，然后作为输入数据传送到 Gemini 中的底层模型。如需详细了解 Gemini 数据加密，请参阅默认静态加密和传输加密。

通过 Gemini 生成的节目数据

Gemini 使用第一方 Google Cloud 代码以及所选第三方代码进行训练。您需要对代码的安全性、测试和有效性负责，包括 Gemini 为您提供的任何代码补全、生成或分析。

在建议中直接引用某个来源的长篇内容时，Gemini 还会提供来源引用，以帮助您遵守所有许可授权要求。

由于 Gemini 中的回答是通过在多行代码上进行训练的模型生成的，因此您应对 Gemini 提供的代码采取与对待任何其他代码相同的谨慎态度。请确保您正确测试代码，并检查是否存在安全漏洞、不兼容问题和其他潜在问题。

详细了解 Google 如何处理您的提示。

3. 测试提示的选项

如果您想测试现有提示，可以采用以下几种方法。

Agent Studio

Agent Studio 是 Gemini Enterprise Agent Platform 的一部分，专门用于简化和加速生成式 AI 模型的开发和使用。

Google AI Studio

Google AI Studio 是一款基于 Web 的工具，可用于对提示工程和 Gemini API 进行原型设计和实验。

Gemini Web 应用 (gemini.google.com)

Google Gemini Web 应用 (gemini.google.com) 是一款基于 Web 的工具，旨在帮助您探索和利用 Google Gemini AI 模型的强大功能。

适用于 Android 的 Google Gemini 移动应用和 iOS 版 Google 应用

4. 下载并检查应用

点击搜索栏右侧的图标，即可启用 Cloud Shell。

点击“继续”：

如果系统提示您进行授权，请点击“授权”继续。

在终端中，运行命令以启用 Agent Platform API。

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

运行以下命令，在本地克隆 Git 代码库。

git clone https://github.com/gitrey/calendar-app-lab
cd calendar-app-lab

请点击“Cloud Shell Editor”。

打开“calendar-app-lab”文件夹。

在 Cloud Shell 编辑器中启动新终端。

您的环境应类似于以下屏幕截图。

5. Antigravity CLI 简介

Antigravity CLI 是 Antigravity 的轻量级终端界面。它将 Antigravity 的核心智能体功能（例如多步骤推理、多文件编辑、工具调用和对话历史记录）直接引入到您的终端中。借助它，开发者可以直接从终端执行各种任务，例如了解代码库、生成文档和单元测试，以及重构代码。

Antigravity CLI 的主要优势在于，它能将 Gemini 的强大功能直接引入开发者的命令行环境，从而简化开发工作流，减少情境切换并提高工作效率。

在终端中运行以下命令以安装 Antigravity CLI：

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

验证输出，然后运行提供的命令以启用“agy”CLI 的全局使用。

示例：

echo 'export PATH="/home/student_01_7c9be0de109d/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

检查您是否位于项目文件夹的根目录中：

cd ~/calendar-app-lab

启动 Antigravity CLI：

agy

如需登录，请选择“Use a Google Cloud project”选项：

点击“Click here to authenticate”或选择完整网址，复制该网址并在新的浏览器标签页中打开，然后按照相应步骤生成代码。返回终端，粘贴代码并设置 Google Cloud 项目。

将 Google Cloud 位置设置为“global"”。

设置您喜欢的配色方案，然后点击“Next”继续。

接受服务条款和数据使用政策：

您的环境应类似于以下屏幕截图。Gemini Code Assist 面板已关闭，因为本实验不需要使用该面板。

如需验证设置，请运行以下命令：

/config

选择或输入“Color Scheme”，确认新选择。

运行以下命令以验证可用模型：

/model

6. 代码库理解

您可以使用 Antigravity CLI 快速了解新的代码库，只需让它总结文件或目录的用途，并说明复杂的函数或代码部分即可。这样，开发者无需进行深入的手动探索，即可快速加入新项目或掌握现有代码中不熟悉的部分。

如需详细了解代码库，请在 Antigravity CLI 中发送以下提示：

Explain this codebase to me, including its overall architecture, key dependencies, and the main entry points for the application.

查看输出：

7. 开始申请

Antigravity CLI 可帮助您自动生成必要的配置文件（例如 requirements.txt 或基本的 Dockerfile），从而显著简化在本地运行 Python 应用的过程。此外，它非常适合管理 Python 依赖项和进行问题排查，因为它可以快速解释因缺少软件包或版本冲突而导致的轨迹回溯错误，并且通常会建议使用精确的 pip install 命令来解决问题。

如需在本地启动应用，请在 Antigravity CLI 终端中输入以下提示：

Setup a local virtual environment and run this app locally.

确认工具调用，当应用运行时，点击链接打开预览：

示例输出：

输入 25，然后按 Enter 键。

8. 添加文档

Antigravity CLI 可为您的类和函数即时生成文档字符串，从而简化文档和注释编写流程。您还可以快速将解释性内嵌注释插入复杂或不熟悉的代码段中，从而大幅提高代码库的可维护性和清晰度。

在 Antigravity CLI 中执行以下命令，以自动将文档插入到项目中的每个 Python 文件中：

Add detailed docstrings to all files.

使用以下提示更新 .gitignore 文件：

Update .gitignore: add __pycache__ and .venv folders.

切换到 Source Control 视图，查看您目前所做的更改：

通过以下提示，您可以直接在终端中验证所有修改：

/diff

9. 添加单元测试

Antigravity CLI 可让开发者根据现有函数的签名和逻辑生成测试函数，从而显著帮助创建单元测试。虽然它提供了全面的初始断言和模拟配置，但开发者仍需评估并确认输出。这样可确保生成的测试能够全面覆盖复杂的边缘情况，而不仅仅是确认基本执行路径。

在此任务中，我们将使用 Antigravity CLI 附带的命令之一 /goal - 运行直至指定目标完全完成。

使用以下提示生成单元测试：

/goal Generate unit tests for @calendar.py

接受工具调用并查看输出。

为确保代码验证和测试结果成功，Antigravity CLI 会监控、修复并重复执行生成的代码，直到所有测试都通过为止。前往 Source Code 视图，查看最新更新。

10. 识别逻辑缺陷

Antigravity CLI 可通过检查和分析代码段来帮助识别逻辑错误。它可以检测各种问题，例如条件处理不正确、潜在的逻辑缺陷和差一错误。通过向 CLI 说明代码的预期行为，您可以在代码执行之前发现细微的缺陷并解决差异。

如需评估项目中的转化逻辑，请在 Antigravity CLI 中使用以下提示：

Are there any bugs in the conversion logic? Check if negative numbers are handled properly.

查看输出。

11. 重构界面

Antigravity CLI 通过帮助开发者从类组件等旧版模式过渡到 React 钩子等现代功能范式，简化了界面重构流程。它还可以识别结构性增强功能，以提高可维护性。通过利用该 CLI 将现有界面代码分析并分解为模块化、可重用的组件，开发者可以实现更标准化、更简洁的界面设计。

使用现有的 /plan 命令来规划使用 Bootstrap 库重构界面：

/plan Refactor UI to use Bootstrap library

使用 /artifacts 命令查看实施方案：

通过批准方案开始实施。

查看并接受工具调用：

发送提示以启动应用。

Start the application

重新加载页面并查看更改。

发送提示以实现错误处理，确保在出现问题时显示错误页面。

Implement error handling to display an error page when issues occur.

示例输出：

刷新页面即可查看更新。

打开端点（例如/convert1）来验证错误页面。

12. 重构后端

Antigravity CLI 通过以下方式简化了后端重构：帮助从过时的框架过渡到现代堆栈，并帮助将单体应用分解为微服务。通过评估服务器端逻辑，它会推荐优化的数据库查询和出色的 API 设计，以维持或提升系统性能和可伸缩性。

修改后端以将转化请求保存在内存中。

/goal Store requests in memory and create a page to display conversion history. Add links on all pages to view the history.

您可以随时发送 /context 命令来查看当前上下文使用情况：

在对话中查看并接受更改：

查看实现请求的输出：

向应用提交多个请求，然后查看转化历史记录页面。

查看转化请求历史记录。

13. Antigravity CLI 中的子代理

Antigravity CLI 具有异步子智能体框架，可让主智能体委托并行工作、执行后台研究和运行系统测试，而不会阻塞您的活跃对话。

使用 /agents 命令显示活跃代理，或使用 /tasks 监控非基于代理的后台进程。

如果您需要发起旁听讨论或提出问题，可以使用 /btw 命令。

您还可以按 Ctrl+b 将长时间运行的任务发送到后台。

14. 就方案达成一致意见

Antigravity CLI 随附 /grill-me 命令，您可以在深入实施之前使用该命令进行详细的访谈式规划。

在终端中运行以下命令：

/grill-me Refactor UI to use Bootstrap library

示例输出：

Question 1/1: How would you like to structure the user flow and design theme for this Roman Numeral converter?

> 1. (Recommended) Keep the multi-page template structure with the majestic, imperial glassmorphic dark theme.
  2. Convert the flow into a modern Single-Page Application (SPA) using AJAX/Fetch, rendering results dynamically on the same page.
  3. Adopt a standard minimalist Bootstrap light/dark theme with corporate colors (blue primary, clean white cards) instead of the
imperial-themed style.
  4. Write-in...
.
.
Question 1/1: Which visual theme and color palette would you prefer for the Roman Numerals Converter?

> 1. (Recommended) Sleek Dark Mode with Glassmorphism: Deep space/midnight background, glowing neon blue/purple
gradients, and semi-transparent frosted-glass cards.
  2. Roman Antique / Golden-Ivory theme: Warm cream/marble background, rich gold highlights, deep crimson/burgundy
accents, and elegant serif typography.
  3. Clean Modern Tech: Slate gray and vibrant emerald green accents, minimalist clean white cards, and smooth micro-
interactions.
  4. Write-in...
.
.
Question 1/1: Which interactive features would you like to incorporate to make this a premium user experience? (Select
all that apply)

> 1. [ ] (Recommended) Dynamic Live Validation: Instantly validate input (range 1-3999) as the user types with helper
messages.
  2. [ ] (Recommended) "Surprise Me" Button: Instantly generates a random integer and converts it to its Roman numeral
counterpart.
  3. [ ] (Recommended) Quick-Copy Clipboard Button: A one-click button to copy the roman numeral result with a
toast/notification checkmark.
  4. [ ] (Recommended) Interactive Reference Table: A beautiful Cheat Sheet showing standard Roman numeral symbols (I, V,
X, etc.) with responsive hover effects.
  5. [ ] Keep it extremely minimal with only the conversion card.
  6. Write-in.

15. 更新文档

如需使用当前代码库状态更新 README.md 文件，请通过 Antigravity CLI 发送以下提示：

/goal Analyze README.md file and update it with latest codebase changes.

查看控制台中的输出，并以 Markdown 预览模式打开 README.md 进行验证。

16. Antigravity CLI 非交互模式

在本地环境或 CI/CD 流水线中以非互动模式运行 Antigravity CLI 时，您可以直接向 CLI 传递提示和命令，从而自动执行各种任务，而无需手动干预。这样一来，您就可以将 Antigravity CLI 无缝集成到自动化工作流中，以进行代码分析、文档生成和其他开发任务。

打开新终端或关闭现有的 Antigravity CLI 会话，然后运行此命令。

agy -p "Explain the architecture of this codebase"

查看输出。

通过在非互动模式下利用 Antigravity CLI，您可以显著增强 CI/CD 流水线的自动化功能，从而提高开发周期的效率并提升代码质量。

17. Antigravity CLI Bash 模式

虽然 Gemini 可以处理复杂的任务，但对于简单的操作，直接命令更高效。! prefix 可让您在聊天界面和传统的命令行界面之间无缝切换。先输入 !，然后输入 git status 命令。

! git status

查看输出。

18. Antigravity CLI MCP 支持

Antigravity CLI 可通过 Model Context Protocol (MCP) 与 Jira、Confluence 或 GitHub 等第三方系统集成。这是通过 MCP 服务器自定义工具集成实现的，从而使 Antigravity CLI 能够创建或更新 JIRA 工单、从 Confluence 页面提取信息、创建拉取请求等。

全局和工作区服务器配置：

全局服务器设置：在 ~/.gemini/antigravity-cli/mcp_config.json 中配置。
工作区本地设置：在有效项目的 .agents/mcp_config.json 下配置。

在新终端中运行此命令，以创建配置文件或使用 shell 模式。

echo '{
    "mcpServers": {
        "context7": {
            "serverURL": "https://mcp.context7.com/mcp"
        }
    }
}' > ~/.gemini/antigravity-cli/mcp_config.json

启动 Antigravity CLI 会话：

agy

验证已配置的 MCP 服务器：

/mcp

查看输出：

发送提示以测试已配置的 MCP 服务器：

Use context7 tools to look up how to implement flex grid in react mui library

批准工具并查看输出。

19. 本地环境的 MCP 服务器配置示例

您可以使用以下配置在本地环境中配置多个 MCP 服务器。

{
    "mcpServers": {
        "Snyk Security Scanner": {
            "command": "snyk",
            "args": [
                "mcp",
                "-t",
                "stdio",
                "--experimental"
            ],
            "env": {}
        },
        "atlassian": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "mcp-remote",
                "https://mcp.atlassian.com/v1/sse"
            ]
        },
        "playwright": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "@playwright/mcp@latest"
            ]
        },
        "github": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@modelcontextprotocol/server-github"
            ],
            "env": {
                "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "******"
            }
        }
    }
}

此配置中的 MCP 服务器通过提供对外部系统的标准化访问权限，将 Antigravity CLI 代理转换为动态开发和协作工具。

具体来说，Snyk 安全扫描器服务器允许代理在不离开当前工作区的情况下检查代码和依赖项是否存在漏洞，而 Atlassian 服务器连接到 Jira 和 Confluence，使 Antigravity CLI 能够使用自然语言创建、搜索和更新问题或文档。

Playwright 服务器授予代理浏览器自动化功能，使其能够浏览网页并与之互动，以执行测试或数据提取等任务。最后，Github 服务器为代理提供对代码库的直接上下文访问权限，使其能够管理 PR、对问题进行分诊和分析代码库，从而显著减少上下文切换，并提高整个开发工作流程的效率。

20. 可扩展性模型

Antigravity CLI 旨在实现无限自定义。您可以通过安装称为插件的结构化软件包模块或创建称为技能的本地化 Markdown 蓝图来扩充共享代理框架。

通过这些自定义设置，智能体可以访问专有的专业命令、调用特定领域的子智能体，以及参考自定义的风格限制条件。

Antigravity 插件

插件是命名空间软件包，可将自定义技能、后台子代理、Linting 规则、Model Context Protocol 定义和事件钩子打包到单个可部署的资源中。

客服人员技能

技能是声明式、人类可读的 Markdown 文件，其中概述了专门工程任务的明确指令协议、脚本和目标资源。

注册后，技能会自动转换为 TUI 中的斜杠命令，以便您手动调用它们（例如，输入 /refactor-ui）。

管理钩子

钩子会在执行操作之前或之后立即拦截智能体操作。它们可用于运行自动预检检查或生成后格式（例如在写入文件后运行 Prettier）。

钩子在插件的 hooks.json 内定义，或在主 settings.json 文件内配置。您可以在 Antigravity CLI 中输入 /hooks，以检查所有已加载和活跃的钩子。

21. 总结

最终，Antigravity CLI 被证明是一款适应性强且功能强大的 AI 智能体，可与 Gemini 模型协同工作，从而提高开发者效率。该实验室已证明其在优化日常工程工作流程（例如学习新代码库、生成必要文档和创建单元测试）方面的有效性。我们看到，它有助于重构基于 Python 的 Web 应用中的客户端和服务器端元素。通过采用 Antigravity CLI，工程师可以最大限度地减少上下文切换、自动执行手动任务，并更快地生成更高质量的代码。以这种方式将 Gemini 智能直接集成到终端环境中，从根本上改变了现代开发实践。

22. 恭喜！

恭喜，您已完成此 Codelab！

所学内容：

使用 Antigravity CLI 执行常见开发者任务

后续步骤：

我们即将推出更多实操课程！

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

删除项目

若要避免产生费用，最简单的方法是删除您为本教程创建的项目。