KCC-Vorgänge mit Google Antigravity optimieren

1. Einführung

In diesem Codelab lernen Sie Google Antigravity (im restlichen Dokument als Antigravity bezeichnet) kennen, eine agentische Entwicklungsplattform, die die IDE in das Zeitalter der KI‑Agenten weiterentwickelt.

Anders als bei Standard-Coding-Assistenten, die nur Zeilen automatisch vervollständigen, bietet Antigravity eine „Mission Control“ zum Verwalten autonomer Agents, die planen, programmieren und sogar im Web suchen können, um Sie beim Entwickeln zu unterstützen.

Antigravity ist als Plattform konzipiert, bei der der KI‑Agent im Mittelpunkt steht. Dabei wird davon ausgegangen, dass die KI nicht nur ein Tool zum Schreiben von Code ist, sondern ein autonomer Akteur, der in der Lage ist, komplexe Engineering-Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff zu planen, auszuführen, zu validieren und zu wiederholen.

Lerninhalte

Antigravity installieren und konfigurieren
Wichtige Konzepte von Antigravity wie Agent Manager, Editor und Browser kennenlernen.
Ein KCC Ops-Skill in Produktionsqualität von Grund auf erstellen, um Google Cloud-Ressourcen sicher und regelkonform zu verwalten.

Voraussetzungen

Derzeit ist Antigravity als Vorschauversion für private Gmail-Konten verfügbar. Es enthält ein kostenloses Kontingent für die Nutzung von Premium-Modellen.

Antigravity muss lokal auf Ihrem System installiert sein. Das Produkt ist für Mac, Windows und bestimmte Linux-Distributionen verfügbar. Neben Ihrem eigenen Computer benötigen Sie Folgendes:

Ein Gmail-Konto (privates Gmail-Konto).
Ein Google Cloud-Konto und ein Google Cloud-Projekt
Ein Webbrowser wie Chrome, der die Google Cloud Console und die Cloud Shell unterstützt

2. Einrichtung und Anforderungen

Projekteinrichtung

Google Cloud-Projekt erstellen

Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite zur Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

Dieses Codelab richtet sich an Nutzer und Entwickler aller Erfahrungsstufen (auch Anfänger).

3. Installation

Wenn Sie Antigravity noch nicht installiert haben, beginnen wir mit der Installation. Das Produkt ist derzeit als Vorschauversion verfügbar. Sie können es mit Ihrem privaten Gmail-Konto verwenden.

Rufen Sie die Seite Downloads auf und klicken Sie auf die entsprechende Betriebssystemversion für Ihren Fall. Starten Sie das Installationsprogramm der Anwendung und installieren Sie die Anwendung auf Ihrem Computer. Starten Sie nach Abschluss der Installation die Antigravity App.

Wichtige Schritte bei der Einrichtung:

Einrichtungsablauf auswählen:Wir empfehlen, für dieses Codelab von vorn zu beginnen.
Entwicklung auf Grundlage von Rezensionen (empfohlen): Wählen Sie diese Option aus. So kann der Agent eine Entscheidung treffen und den Nutzer um Genehmigung bitten, was für Infrastrukturvorgänge entscheidend ist.

Konfigurieren Sie als Nächstes den Editor und melden Sie sich in Google an. Akzeptieren Sie abschließend die Nutzungsbedingungen.

4. Infrastruktureinrichtung: GKE und Config Connector

Bevor Sie den Skill erstellen können, benötigen Sie eine Google Cloud-Umgebung, in der Config Connector (KCC) manuell installiert und im Namespace-Modus konfiguriert ist. So können Sie GCP-Ressourcen als Kubernetes-Objekte verwalten.

Schritt 0: Umgebung vorbereiten

1. Cluster-Voraussetzungen

Erstellen Sie einen neuen GKE-Cluster mit den erforderlichen aktivierten Funktionen:

# Set your variables
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export CLUSTER_NAME="kcc-ops-cluster"
export REGION="us-central1"

# Create the cluster
gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
    --region ${REGION} \
    --release-channel "regular" \
    --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
    --logging=SYSTEM \
    --monitoring=SYSTEM

# Get cluster credentials
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --region ${REGION}

2. Config Connector-Operator installieren

Der Operator hält Ihre Installation auf dem neuesten Stand.

# Download the latest Config Connector operator
gcloud storage cp gs://configconnector-operator/latest/release-bundle.tar.gz release-bundle.tar.gz

# Extract the bundle
tar zxvf release-bundle.tar.gz

# Install the operator (Standard Cluster)
kubectl apply -f operator-system/configconnector-operator.yaml

3. Namespace-Modus konfigurieren

Erstellen Sie eine ConfigConnector-Ressource, um den Betriebsmodus anzugeben.

# configconnector.yaml
apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ConfigConnector
metadata:
  name: configconnector.core.cnrm.cloud.google.com
spec:
  mode: namespaced
  stateIntoSpec: Absent

kubectl apply -f configconnector.yaml

4. Identität und Namespace erstellen

In diesem Lab verwenden wir den Namespace default und ein dediziertes Google-Dienstkonto (GSA).

# Set your variables
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export NAMESPACE="default"

# Create the Google Service Account
gcloud iam service-accounts create kcc-identity --project ${PROJECT_ID}

# Grant permissions on the project
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member="serviceAccount:kcc-identity@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/owner"

# Grant Metric Writer permissions
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member="serviceAccount:kcc-identity@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/monitoring.metricWriter"

# Bind GSA to KSA via Workload Identity
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
    kcc-identity@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --member="serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager-${NAMESPACE}]" \
    --role="roles/iam.workloadIdentityUser"

5. Namespace konfigurieren

Erstellen Sie ein ConfigConnectorContext, um den Namespace zu beobachten.

# configconnectorcontext.yaml
apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ConfigConnectorContext
metadata:
  name: configconnectorcontext.core.cnrm.cloud.google.com
  namespace: default
spec:
  googleServiceAccount: "kcc-identity@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"
  stateIntoSpec: Absent

kubectl apply -f configconnectorcontext.yaml

6. Installation prüfen

Warten Sie, bis der Controller für den Namespace default bereit ist.

kubectl wait -n cnrm-system \
    --for=condition=Ready pod \
    -l cnrm.cloud.google.com/component=cnrm-controller-manager \
    -l cnrm.cloud.google.com/scoped-namespace=default

5. Agent Manager: Mission Control

Antigravity basiert auf dem Open-Source-Projekt Visual Studio Code (VS Code), verändert aber die Benutzeroberfläche radikal, um die Verwaltung von Agents gegenüber der Textbearbeitung zu priorisieren. Die Benutzeroberfläche ist in zwei separate primäre Fenster unterteilt: Editor und Agent Manager.

Agent Manager

Beim Starten von Antigravity wird der Nutzer in der Regel vom Agent Manager begrüßt. Diese Oberfläche fungiert als Mission Control-Dashboard. Es ist für die Orchestrierung auf hoher Ebene konzipiert und ermöglicht es Entwicklern, mehrere Agenten zu starten, zu überwachen und mit ihnen zu interagieren, die asynchron in verschiedenen Arbeitsbereichen oder bei verschiedenen Aufgaben ausgeführt werden.

In dieser Ansicht fungiert der Entwickler als Architekt. Sie definieren übergeordnete Ziele. Für jede dieser Anfragen wird eine eigene Agent-Instanz erstellt. Die Benutzeroberfläche bietet eine Visualisierung dieser parallelen Arbeitsabläufe und zeigt den Status der einzelnen Agents, die von ihnen erstellten Artefakte (Pläne, Ergebnisse, Unterschiede) und alle ausstehenden Anfragen zur Genehmigung durch Menschen an.

6. Antigravity Browser und Artefakte

Antigravity erstellt Artefakte, während es seine Arbeit plant und erledigt. Dazu gehören Rich-Markdown-Dateien, Architekturdiagramme, Bilder, Browseraufzeichnungen und Code-Diffs.

Artefakte schließen die „Vertrauenslücke“

Wenn ein Agent behauptet, er habe den Fehler behoben, musste der Entwickler den Code bisher lesen, um dies zu überprüfen. In Antigravity erstellt der Agent ein Artefakt, um dies zu beweisen.

Artefakte

Dies sind die wichtigsten Artefakte, die von Antigravity erstellt werden:

Task Lists: Ein strukturierter Plan, der vor dem Schreiben von Code generiert wird.
Implementation Plan: Architektonische Änderungen mit technischen Details.
Walkthrough: Eine Zusammenfassung der Änderungen und eine Anleitung zum Testen.
Browser Recordings: Videoaufzeichnungen von Browsersitzungen zur Überprüfung der Benutzeroberfläche.

Antigravity Browser

Wenn der Agent mit dem Web interagieren muss, wird ein Browser-Unteragent aufgerufen. Dieser untergeordnete Agent kann klicken, scrollen, tippen und Konsolenlogs lesen. Es wird ein spezielles Modell verwendet, um die Seiten zu verarbeiten, die im von Antigravity verwalteten Browser geöffnet sind.

7. Editor-Funktionen

Der Editor ist an VS Code angelehnt. Dazu gehören der Standard-Datei-Explorer, die Syntaxhervorhebung und das Erweiterungs-Ökosystem.

Wichtige Funktionen des Key Editors:

Automatische Vervollständigung: Intelligente Vorschläge, die durch Drücken der Tabulatortaste akzeptiert werden.
Tab „Importieren“: Hier wird vorgeschlagen, fehlende Abhängigkeiten hinzuzufügen.
Befehle (Cmd + I): Inline-Vervollständigungen mit natürlicher Sprache auslösen.
Seitenleiste für KI-Agenten (Cmd + L): Hier können Sie die Seitenleiste für KI-Agenten ein- oder ausblenden, um Fragen zu stellen oder mit @ auf Dateien zu verweisen.

8. Feedback geben

Das Herzstück von Antigravity ist die Möglichkeit, Feedback mühelos zu sammeln. Mit diesen Artefakten können Sie dem Agenten Feedback in Form von Google Docs-Kommentaren geben.

Wenn Sie einem Plan oder einer Aufgabe einen Kommentar hinzufügen, müssen Sie ihn auch senden. So lenken Sie den Agent in die gewünschte Richtung.

9. KCC Ops-Skill erstellen

Nachdem Sie sich mit der Plattform vertraut gemacht haben, können Sie den KCC Ops Skill erstellen.

Mit Kubernetes Config Connector (KCC) können Sie GCP-Ressourcen als K8s-Objekte verwalten. Es sind jedoch Sicherheitsvorkehrungen erforderlich, um Konfigurationsabweichungen, Compliance-Verstöße und versehentliches Neuerstellen von Ressourcen zu verhindern.

Schritt 1: Skill strukturieren

Erstellen Sie im Stammverzeichnis Ihres Arbeitsbereichs die Verzeichnisstruktur für Ihren Skill:

mkdir -p .agents/skills/kcc-ops/scripts
mkdir -p .agents/skills/kcc-ops/resources/policies/templates
mkdir -p .agents/skills/kcc-ops/resources/policies/constraints

Schritt 2: SKILL.md erstellen (The Brains)

Die SKILL.md definiert die Metadaten und die grundlegende „Goldene Regel“ für den Agenten. .agents/skills/kcc-ops/SKILL.md erstellen:

---
name: kcc-ops
description: Assists with Config Connector (KCC) configuration, resource generation, and troubleshooting on Google Cloud.
---

# Config Connector (KCC) Operations Skill

Use this skill to manage Google Cloud resources using Kubernetes-style configuration (Config Connector).

## 🛑 GOLDEN RULE: Separate Generation from Application

**NEVER generate and apply a manifest in a single autonomous step.**

1. **Craft:** Write the generated manifest to a local file.
2. **Analyze:** Present the manifest to the user. Perform Impact Analysis and Dry Runs. Explain the consequences of the change (e.g., "If this topic is deleted, the attached subscription becomes orphaned").
3. **Wait:** Pause execution and explicitly wait for user permission to proceed.
4. **Apply:** Only run `kubectl apply` *after* the user has reviewed the manifest and the impact analysis, and then unequivocally confirmed you should proceed.

## Core Responsibilities

0. **Context Verification**: Verify the execution context (cluster, namespace, GCP project, user account) with the user before performing any operations.
1. **Installation & Health**: Verify KCC is properly installed and healthy on the target cluster.
2. **Resource Inventory**: Query and summarize existing KCC resources within a namespace.
3. **Brownfield Bulk Export (Adoption)**: Export existing GCP project resources into valid KCC YAML manifests.
4. **Manifest Generation**: Generate valid YAML manifests for GCP resources using KCC CRDs.
5. **Impact Analysis**: Identify ancillary services and resources (e.g., Cloud Run, Apps) that depend on a resource being modified.
6. **Change Differentiation**: Generate diff summaries for resource edits to support change control.
7. **Policy Compliance**: Vet KCC manifests against OPA/Gatekeeper policies.
8. **Troubleshooting**: Analyze resource status, and consult the troubleshooting guide to resolve reconciliation issues.

## Guidelines for Operations

### 0. Context Verification

Before performing **any operations or executing commands** (including health checks), you **MUST** verify the current execution context and obtain explicit user confirmation.

1. **Read Context:** Use commands like `kubectl config current-context`, `kubectl config view --minify -o jsonpath='{.contexts[0].context.namespace}'`, `gcloud config get-value project`, and `gcloud config get-value account` to determine the active environment.
2. **Present & Ask:** Show this information to the user clearly (e.g., "I see my context is X, namespace is Y, project is Z, and account is A. Is this correct?").
3. **Wait:** Do not proceed with any other steps or scripts until the user has confirmed or provided corrections.

### 1. Installation & Health Check

Before performing operations, ensure the environment is ready:

- **Automation**: You MUST use `./scripts/check-health.sh` to verify namespaces, controllers, and CRDs. Do not use manual kubectl commands for health checks, as the script enforces standard formatting and context verification.

### 2. Resource Inventory & Discovery

To understand the current state of infrastructure:

- **Automation**: You MUST use `./scripts/inventory.sh` to get a summary table of all KCC resources. Do not use manual kubectl queries, as the script is optimized to securely discover all CRDs with context validation.

### 3. Manifest Structure

- All KCC resources belong to the `cnrm.cloud.google.com` API group.
- Use the `cnrm.cloud.google.com/project-id` annotation for cross-project resource management if not using Namespaced Mode.
- Always include `apiVersion`, `kind`, `metadata`, and `spec`.

### 4. Official Resource Reference (Agent Action)

When generating or troubleshooting manifests, you **must not guess** the API schema. Always consult the [Official Config Connector Reference](https://cloud.google.com/config-connector/docs/reference/overview) for the exact API version, kind, and required fields for the specific resource and cross reference with the official [github repository](https://github.com/GoogleCloudPlatform/k8s-config-connector/tree/master/config/crds/resources).

### 5. Troubleshooting Checklist

When a resource is not reconciling (check `kubectl get <kind> <name> -o yaml`):

- **Ready Condition**: Look for `status.conditions` where `type: Ready` and `status: "False"`.
- **Reason/Message**: Check the `reason` and `message` fields in the status conditions.
- **Consult the Guide**: Immediately check `./resources/troubleshooting-guide.md` for definitions of the error reason (e.g. `DependencyInvalid`, `ManagementConflict`) and follow its resolution steps.
- **Common Issues**:
  - Permissions: The KCC service account lacks IAM roles.
  - Quotas: GCP project quota exceeded.
  - Conflicts: Resource already exists or is managed by another tool.
  - Immutable Fields: Attempting to change a field that requires resource recreation. Look for "Update failed" errors related to immutable fields.
  - Reference Resolution: Check if the resource is waiting for a dependency (e.g., `referenced project not found`).

### 6. Impact Analysis (Ancillary Services)

Before modifying a resource (e.g., GCS Bucket, Pub/Sub Topic), verify whatElse depends on it:

- **Reference Search (Cluster-wide)**: Search for other KCC resources that reference the item.

  ```bash
  # Example: Find resources referencing a bucket named 'my-data-bucket'
  kubectl get-all -n <namespace> -o yaml | grep -C 5 "my-data-bucket"
  ```

- **IAM-based Analysis**: Check for IAM Service Accounts that have roles on the specific resource. A Cloud Run job or GKE Workload Identity might be using those permissions.
- **Common Ancillary Dependencies**:
  - **Storage Buckets**: Look for Cloud Run/GKE mounts (CSI), Cloud Functions triggers, or Dataflow jobs.
  - **Networks**: Check for Firewall rules, Forwarding rules, and GKE cluster assignments.
  - **IAM Policies**: Changing a policy might break access for external applications not managed by KCC.
- **Resource Graph**: Use `gcloud asset search-all-resources` to find resources that might have implicit links.

### 3. Policy Compliance & Best Practices

Evaluate KCC manifests against security and governance policies. The vetting tool supports three source modes:

- **Built-in Mode (Default)**: Uses the skill's high-fidelity `v1beta1` library (300+ Anthos constraints).
  - `Usage: ./scripts/vet-policy.sh <manifest-path>`
- **Remote Mode**: Clones and vets against an external Git repository.
  - `Usage: ./scripts/vet-policy.sh <manifest-path> <repo-url> [git-ref]`
  - ⚠️ **Note**: External libraries like the legacy GCP Policy Library may be out-of-date and cause schema validation errors with modern `gator`.
- **Local Mode**: Vets against a local directory of policies.
  - `Usage: ./scripts/vet-policy.sh <manifest-path> /path/to/local/policies`

**Interaction Model:**

1. Call `./scripts/vet-policy.sh` with the appropriate arguments.
2. Interpret the `=== KCC Best Practices ===` and `=== OPA/Gatekeeper ===` reports.
3. Supplement automated findings with manual review for specific security features not yet covered by OPA (e.g., `publicAccessPrevention: enforced`, `versioning: {enabled: true}`).

  ```bash
  # Run the skill's helper script (repo URL and branch are optional)
  ./scripts/vet-policy.sh manifest.yaml [policy-repo-url] [policy-ref]
  ```

## Skill Assets

This skill includes additional resources to streamline operations:

- **`scripts/`**: Automation scripts (e.g., `vet-policy.sh`, `bulk-export.sh`).
- **`examples/`**: Reference KCC manifests (e.g., `restricted-bucket.yaml`).
- **`resources/`**: Common templates, documentation snippets, and troubleshooting guides (e.g., `troubleshooting-guide.md`).

### 4. Safety Rails for Applying Manifests

Before applying any KCC manifest update to an existing resource, you MUST:

- **Verify Immutable Fields**: Call `./scripts/verify-immutable.sh <manifest-path>` to detect updates to fields (like `location`, `name`, `project-id`) that trigger destructive resource recreation.
- **Explain Impact**: If destructive changes are detected, you MUST warn the user and explain the downtime/data loss implications before requesting approval.

### 5. Emergency Recovery & Troubleshooting

If a resource is stuck in a "Deletion" or "Error" state:

- **Check for Abondon Flag**: Check if the resource has the `cnrm.cloud.google.com/deletion-policy: abandon` annotation. If it does, you will need to remove the annotation and then force delete the resource.
- **Force Delete**: Call `./scripts/force-delete.sh <kind> <name> [namespace]` to bypass Kubernetes finalizers and remove the resource from the cluster.
- **Orphan Warning**: Inform the user that force-deleting a KCC object may leave an orphaned resource in Google Cloud that requires manual cleanup.

### 6. Change Differentiation

When editing an existing resource, always generate a diff to summarize the change for reviewers or Git history:

- **Local Diff**:

  ```bash
  # Diff a local file against the cluster state
  kubectl diff -f modified-resource.yaml
  ```

- **Commit Summary Template**:

  ```text
  [KCC Change] Update <ResourceName> (<Kind>)
  - Field 'spec.foo' changed from 'X' to 'Y'
  - Impact: Ancillary service <ServiceName> will see updated <Config>
  ```

### 9. Best Practices

- **Namespaced Mode**: Prefer namespaced mode for better isolation.
- **Sensitive Data**: Use `spec.credential.secretRef` or similar for sensitive fields.
- **Resource Naming**: Use consistent naming conventions that match your Kubernetes/GCP standards.
- **Annotations**:
  - `cnrm.cloud.google.com/deletion-policy: abandon`: Keep GCP resource on KCC deletion.
  - `cnrm.cloud.google.com/state-into-spec: absent`: Prevents KCC from syncing GCP state back into the Kubernetes object (useful for avoiding reconciliation loops on fields like node counts).

## Common Resource Examples

### Compute Instance

```yaml
apiVersion: compute.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ComputeInstance
metadata:
  name: instance-sample
  annotations:
    cnrm.cloud.google.com/project-id: "my-project-id"
spec:
  machineType: n1-standard-1
  zone: us-central1-a
  bootDisk:
    initializeParams:
      sourceImage: projects/debian-cloud/global/images/family/debian-11
  networkInterface:
    - networkRef:
        name: default
```

### Storage Bucket

```yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: bucket-sample
spec:
  location: US
```

### Pub/Sub Topic & Subscription

```yaml
apiVersion: pubsub.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: PubSubTopic
metadata:
  name: order-events-topic
---
apiVersion: pubsub.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: PubSubSubscription
metadata:
  name: order-processor-sub
spec:
  topicRef:
    name: order-events-topic
  ackDeadlineSeconds: 30
```

Schritt 3: Inventartool implementieren

Erstellen Sie .agents/skills/kcc-ops/scripts/inventory.sh, um KCC-Ressourcen zu ermitteln:

#!/bin/bash
# List all resources in the cnrm.cloud.google.com group
KCC_KINDS=$(kubectl api-resources --no-headers | awk '/\.cnrm\.cloud\.google\.com/ {print $1}')
KCC_KINDS_CSV=$(echo "$KCC_KINDS" | paste -sd, -)

printf "%-40s %-30s %-10s %s\n" "KIND" "NAME" "READY" "STATUS/MESSAGE"
kubectl get "$KCC_KINDS_CSV" -A -o custom-columns="KIND:.kind,NAME:.metadata.name,READY:.status.conditions[?(@.type=='Ready')].status,MSG:.status.conditions[?(@.type=='Ready')].message" --ignore-not-found --no-headers

Schritt 4: Logik für die Richtlinienprüfung hinzufügen

Erstellen Sie .agents/skills/kcc-ops/scripts/vet-policy.sh. In diesem Skript wird gator verwendet, um Manifeste anhand von OPA-Richtlinien zu prüfen:

#!/bin/bash
MANIFEST=$1
SKILL_ROOT=$(dirname "$(dirname "$0")")
POLICY_SRC="$SKILL_ROOT/resources/policies"

echo "=== OPA/Gatekeeper Policy Vetting ==="
if command -v gator >/dev/null 2>&1; then
    gator test -f "$MANIFEST" -f "$POLICY_SRC/templates" -f "$POLICY_SRC/constraints"
else
    echo "Gator not found. Skipping OPA audit."
fi

Schritt 5: Schutz für unveränderliche Felder implementieren

Das ist eine wichtige Sicherheitsvorkehrung. .agents/skills/kcc-ops/scripts/verify-immutable.sh erstellen:

#!/bin/bash
MANIFEST=$1
KIND=$(grep "^kind:" "$MANIFEST" | awk '{print $2}')
NAME=$(grep "name:" "$MANIFEST" | head -n 1 | awk '{print $2}')

# Check for changes in common immutable fields
IMMUTABLE_FIELDS=("location" "project-id" "name" "zone" "region")
TEMP_FILE=$(mktemp)
kubectl get "$KIND" "$NAME" -o yaml > "$TEMP_FILE" 2>/dev/null

for field in "${IMMUTABLE_FIELDS[@]}"; do
    NEW=$(grep "$field:" "$MANIFEST" | awk '{print $2}')
    OLD=$(grep "$field:" "$TEMP_FILE" | awk '{print $2}')
    if [ -n "$NEW" ] && [ -n "$OLD" ] && [ "$NEW" != "$OLD" ]; then
        echo "🚨 WARNING: Immutable field '$field' is changing! Potential resource recreation."
    fi
done
rm "$TEMP_FILE"

Schritt 6: Notfallwiederherstellung (Löschen erzwingen)

.agents/skills/kcc-ops/scripts/force-delete.sh erstellen:

#!/bin/bash
KIND=$1; NAME=$2; NS=${3:-default}
echo "Removing finalizers for $KIND/$NAME in $NS..."
kubectl patch "$KIND" "$NAME" -n "$NS" -p '{"metadata":{"finalizers":null}}' --type=merge
kubectl delete "$KIND" "$NAME" -n "$NS" --wait=false

Schritt 7: Ressourcen fertigstellen

Machen Sie alle Skripts ausführbar:

chmod +x .agents/skills/kcc-ops/scripts/*.sh

10. Neuen Skill testen

Starten Sie nun eine neue Unterhaltung und stellen Sie Ihre Fähigkeiten auf die Probe:

Erkennung: @kcc-ops Show me all KCC resources in my cluster.
Compliance: Erstellen Sie eine Datei bucket.yaml mit einem StorageBucket. Frage: @kcc-ops Vet my bucket.yaml manifest.
Sicherheit: Versuchen Sie, die location eines vorhandenen Buckets in bucket.yaml zu aktualisieren. Frage: @kcc-ops Verify my bucket.yaml for immutable changes.

Der KI-Agent wählt auf intelligente Weise das richtige Script aus und befolgt die „Goldene Regel“ aus Ihrem SKILL.md.

11. Agent sichern

Der Zugriff eines KI-Agenten auf Ihr Terminal ist leistungsstark, erfordert aber Kontrollmechanismen.

Gehen Sie zu Antigravity – Einstellungen – Terminal und sehen Sie sich die Zulassungsliste und die Sperrliste an.

Zulassungsliste: Füge hier ls, kubectl get und deine Skill-Skripts hinzu.
Ablehnungsliste: Fügen Sie sudo, rm -rf oder andere destruktive Befehle hinzu, damit der Agent IMMER um Erlaubnis fragt.

12. Fazit

Glückwunsch! Sie haben Antigravity installiert und einen High-Fidelity-KCC Operations Skill erstellt.

Sie haben Folgendes gelernt:

Agent mit benutzerdefinierten Bash-Tools erweitern
Operative „Goldene Regeln“ in eine SKILL.md codieren
Wie Sie Sicherheitsvorkehrungen für die komplexe Infrastrukturverwaltung treffen.

Wie geht es weiter?

Erweitern Sie den Ordner resources/policies mit weiteren OPA-Einschränkungen oder fügen Sie ein check-health.sh-Script hinzu, um die Clusterbereitschaftsprüfungen zu automatisieren.