google-agents-cli-workflow
Робота агентівgoogle/agents-cliskills.sh ↗
Встановлень
129 353
без дублів, на момент останньої синхронізації
Відколи рахуємо
+16.2%
40 зчитувань, приблизно раз на 2 год. Це не жива крива.
Наша категорія
Робота агентів
наше
Останнє зчитування
3 вер. 2026 р.
з каталогу
Наш розбір
нашеЦей навик проводить користувача через весь життєвий цикл створення, тестування та розгортання ШІ-агента за допомогою інтерфейсу командного рядка (CLI) agents-cli. Він надає структуровані робочі процеси для мозкового штурму специфікацій дизайну, створення каркаса проєкту, написання коду, оцінки продуктивності та, нарешті, розгортання або публікування агента.
- Специфікація Агента (`.agents-cli-spec.md`)
- Каркасовий Проєкт Агента
- Розгорнутий/Опублікований Агент
- Встановлення інструменту CLI (uv)
- Контекст проєкту або ідея користувача
не виявлено
Докази не надають інформації щодо вимог платних послуг для цього навику.
необовʼязково
Реєстрація в Gemini Enterprise згадується як необов'язковий фінальний крок після розгортання.
Навик не може створювати поведінкові pytest-тести, які перевіряють вміст відповіді LLM, оскільки такі вихідні дані є не детермінованими. Він також не може замінити необхідність схвалення користувача специфікації агента до початку будь-якого кодування чи створення каркаса.
Доказиstatic findingsskills/google-agents-cli-workflow/references/brainstorming.md:1-42skills/google-agents-cli-workflow/references/commands.md:1-13skills/google-agents-cli-workflow/references/internals.md:1-25+3
[{"code":"api_key_mention","match":"api_key","path":"SKILL.md"},{"code":"oauth","match":"OAuth","path":"SKILL.md"},{"code":"oauth","match":"OAuth","path":"references/brainstorming.md"}]# Phase 0 Brainstorming Playbook Turn the user's idea into an agreed `.agents-cli-spec.md` through a collaborative dialogue — *before* any sample study, scaffolding, or code. Adapt the depth to the agent's complexity. ## HARD-GATE Do NOT clone a sample, scaffold, run `agents-cli create`, or write any code until the user has approved the spec. **Reading the recipe index is exempt** — it is not "studying a sample". Scan it before your first reply and name any matching recipe there, even when that reply is only a clarifying question. This applies even to "obvious" agents — unexamined assumptions cause the most wasted work. ## Scale to complexity - **Trivial agent** — single tool or none, fixed persona, no external auth, no RAG, no multi-agent. → A couple of adaptive questions, a 2–3 sentence spec, one approval. Don't force the full process. - **Complex agent** — multi-agent / orchestration, RAG, external APIs with auth, or safety-critical. → Full treatment below: adaptive Q&A across all topics, 2–3 approaches, sectioned design with approval per section, self-review, and a user-review gate. When unsure, start light and escalate as complexity surfaces. ## One question at a
# Development Commands | Phase | Commands | |---|---| | Setup | `setup` (install skills) · `update` (refresh skills) | | Scaffold | `scaffold create <name>` · `scaffold enhance .` · `scaffold upgrade` | | Develop | `playground` (web UI) · `run "prompt"` (one-shot; `-v` = JSON events) · `lint` · `install` | | Evaluate | `eval run` (default) · `eval dataset synthesize` · `eval generate` · `eval grade` · `eval compare` · `eval analyze` · `eval optimize` · `eval metric list` · `eval submit`/`eval results` (cloud) | | Deploy | `deploy` (needs approval) · `infra single-project` · `infra cicd` · `publish gemini-enterprise` | | Info / Auth | `info` · `login --interactive` · `login --status` | `agents-cli info` prints the **CLI install path** (read it to inspect CLI internals/templates) plus, inside a scaffolded project, the project config.
# Underlying Commands Reference `agents-cli` wraps lower-level tools. When you need flags or behavior not exposed by the CLI — for debugging, customization, or edge cases — use these directly. ## Dev & Testing | `agents-cli` command | Underlying command | |---|---| | `agents-cli playground` | `uv run adk web .` | | `agents-cli run "prompt"` | Starts a local server, queries it, then shuts it down (unless using --start-server) | | `agents-cli run --url URL --mode MODE "prompt"` | HTTP requests to URL (`/run_sse` for adk, A2A protocol for a2a) | | `agents-cli playground --port PORT` | `uv run adk web . --port PORT` | | `agents-cli lint` | `uv run ruff check .` + `ruff format . --check` + `ty check .` + codespell (skip via `--skip-ty` / `--skip-codespell`) | | `agents-cli lint --fix` | `uv run ruff check . --fix && uv run ruff format .` | | `agents-cli lint --mypy` | the default checks plus `uv run mypy .` | | `agents-cli infra single-project` | `terraform init + apply in deployment/terraform/single-project/` | | `agents-cli deploy` | Dispatches by target: `gcloud run deploy` (Cloud Run), `terraform` + `docker build` + `kubectl apply` (GKE), `vertexai` Agent Engines SDK in-process (
# Agent Spec Template ```markdown # Agent Spec ## Overview Describe the agent's purpose and how it works. ## Example Use Cases Concrete examples with expected inputs and outputs. ## Tools Required Each tool with its purpose, API details, and authentication needs. ## Constraints & Safety Rules Specific rules — not just generic statements. ## Success Criteria Measurable outcomes for evaluation. ## Reference Samples Recipes to study in Phase 1, from the topic index (`/google-agents-cli-adk-code` → `references/samples.md`). List every one that looks relevant — several is normal and better than guessing at one. - `core/python/<recipe>` — <what you expect to take from it> ``` Optional sections for more detailed specs: **Edge Cases to Handle**, **Architecture & Sub-Agents**, **Data Sources & Auth**, **Non-Functional Requirements**.
# Product Name Mapping The platform formerly known as "Vertex AI" is now **Gemini Enterprise Agent Platform** (short: **Agent Platform**). Users may refer to products by different names. Map them to the correct CLI values: | User may say | CLI value | |-------------|-----------| | Agent Engine, Vertex AI Agent Engine, Agent Runtime | `--deployment-target agent_runtime` | | Agent Engine sessions, Agent Platform Sessions | `--session-type agent_platform_sessions` | | Vertex AI Search, Vertex AI Vector Search, RAG | clone-and-study recipe, not a flag (see `/google-agents-cli-adk-code` → `references/samples.md`) | The `vertexai` Python SDK package name is unchanged.
---
name: google-agents-cli-workflow
description: >
This skill should be used when the user wants to "develop an agent",
"build an agent using ADK", "run the agent locally", "debug agent code",
"test an agent", "deploy an agent", "publish an agent", "monitor an agent",
or needs the ADK (Agent Development Kit) development lifecycle and coding
guidelines. Entrypoint for building ADK agents.
Always active — provides the full workflow (scaffold, build, evaluate,
deploy, publish, observe), code preservation rules, model selection
guidance, and troubleshooting steps for ADK or any agent development.
metadata:
author: Google
license: Apache-2.0
version: 1.5.0
requires:
bins:
- agents-cli
install: "uv tool install google-agents-cli"
---
# Agent Development Workflow & Guidelines
**agents-cli** is a CLI and skills toolkit for building, evaluating, and deploying agents on Google Cloud. It works with any coding agent — Antigravity CLI, Claude Code, Codex, or others — and with the agent framework of your choice (the [Agent Development Kit (ADK)](https://adk.dev/) by default). Install with `uvx google-agents-cli setup`.
> **Before writing agent code, makeПрочитано 7 з 7 текстових файлів скіла.
Встановленняз каталогу
npx skills add https://github.com/google/agents-cliВстановлення відбувається там, не тут. Ми — покажчик із думкою, а не дзеркало.
Що всерединіз каталогу
6 файлів — лише назви. Каталог не повідомляє розмірів.
Що знайшли аудиториз каталогу
Скіл — це інструкції, яких ваш агент послухається, і скрипти, які він може запустити: хто це перевірив, важить не менше, ніж скільки людей його поставили.
Встановлення, зчитування за зчитуваннямнаше
Вісь починається з 113.4k, не з нуля — діапазон від 113.4k до 129.4k.
Питають уголоссказано, а не набрано
Та сама навичка в словах, якими люди говорять до асистента, а не набирають у поле. Кожне питання несе ситуацію, з якої воно виникло, а кожна відповідь каже лише те, що підтверджують файли самої навички.
Навик проведе вас через повний життєвий цикл розробки. Для складних агентів це включає адаптивне запитання-відповідь з усіх тем, секційний дизайн зі схваленням за кожну секцію та самоперевірку.
Докази показують, що хоча певні можливості, як-от використання зовнішніх API чи OAuth, вимагають облікових даних користувача, вони не визначають жодних обов'язкових вимог платних послуг.
Швидкий «димний» тест (agents-cli run) перевіряє, чи працює код, тоді як оцінка (agents-cli eval) є обов'язковою для тестування фактичної поведінки агента, наприклад якості відповіді чи використання інструментів.