Antigravity Kit

Lời nói đầu

Antigravity Kit ra đời từ một nhận thức đơn giản: AI không thể thay thế chuyên gia, nhưng AI có thể trở thành chuyên gia khi được hướng dẫn đúng cách.

Trong thế giới phát triển phần mềm hiện đại, AI Agent không còn là công cụ trợ giúp thụ động. Nó đã tiến hóa thành đồng nghiệp có chuyên môn sâu - người mà bạn có thể giao một tác vụ phức tạp và nhận lại kết quả chất lượng production-ready.

Cuốn sách này hướng dẫn bạn hiểu, sử dụng, và tùy biến Antigravity Kit - từ cài đặt cơ bản đến orchestration (điều phối) đa agent cho dự án phức tạp.

Đối tượng độc giả

• Developers muốn leverage (tận dụng) AI Agent trong workflow hàng ngày
• Tech Leads muốn chuẩn hóa quy trình phát triển với AI
• AI Enthusiasts muốn hiểu cách thiết kế hệ thống multi-agent

1. Tổng quan Antigravity Kit

Antigravity Kit là gì?

Antigravity Kit là bộ AI Agent Templates mã nguồn mở, cung cấp framework (khung phát triển) hoàn chỉnh để biến AI model thành đội ngũ chuyên gia phát triển phần mềm.

Triết lý thiết kế

1. Progressive Disclosure (Tiết lộ dần dần) - Thông tin chỉ được load khi cần
2. Domain Boundaries (Ranh giới chuyên môn) - Mỗi agent chỉ hoạt động trong phạm vi chuyên môn
3. Verify-First (Kiểm tra trước) - Mọi output đều phải qua validation

So sánh: AI thuần vs Antigravity Kit

Thành phần chính

1. Agents (20 chuyên gia) - Mỗi Agent là một AI persona chuyên biệt với Role Definition, Decision Frameworks, Anti-patterns, và Review Checklist.

2. Skills (37 modules kiến thức) - Gói kiến thức modular hoạt động theo Progressive Disclosure 3 tầng.

3. Workflows (11 quy trình) - Quy trình tự động hóa qua slash commands: /create, /brainstorm, /orchestrate...

4. Master Scripts - checklist.py và verify_all.py chạy pre-delivery validation.

2. Cài đặt và thiết lập

Yêu cầu hệ thống

Cài đặt nhanh

git clone https://github.com/anthropics/antigravity-kit.git
cd antigravity-kit

# Copy .agent vào dự án
cp -r .agent/ /path/to/your-project/.agent/

Cấu trúc thư mục

your-project/
├── .agent/
│   ├── agents/          # 20 specialist agents
│   ├── skills/          # 37 skill modules
│   ├── workflows/       # 11 workflows
│   ├── scripts/         # Master scripts
│   └── ARCHITECTURE.md
├── src/
└── ...

3. Kiến trúc hệ thống

Request Classification (Phân loại yêu cầu)

Khi user gửi request, hệ thống phân loại vào 1 trong 3 phương thức:

Skill Loading Protocol

Dựa trên Progressive Disclosure 3 tầng:

MCP (Kitchen) cung cấp thiết bị. Skill (Recipe) cung cấp hướng dẫn. MCP cho biết CÓ THỂ LÀM GÌ. Skill cho biết NÊN LÀM NHƯ THẾ NÀO.

Validation Layer

4. Hệ thống Agents

Tổng quan 20 Agents

Orchestrator - Điều phối viên chính

Frontend Specialist

Backend Specialist

Database Architect

Security Auditor

Debugger

PHASE 1: REPRODUCE - Tái tạo lỗi
PHASE 2: ISOLATE   - Thu hẹp phạm vi
PHASE 3: UNDERSTAND - Root cause (5 Whys)
PHASE 4: FIX & VERIFY - Sửa + test regression

Các Agents khác

5. Hệ thống Skills

Progressive Disclosure 3 tầng

Skills là gói kiến thức modular mà agents load theo nhu cầu. Cấu trúc mỗi skill:

.agent/skills/skill-name/
├── SKILL.md           # Tier 2 - required
├── references/        # Tier 3 - optional
├── scripts/           # Automation scripts
└── assets/            # Templates, fonts

Tổng quan 37 Skills

Tạo Skill mới

# Tạo skill đơn giản
mkdir -p .agent/skills/code-review

# SKILL.md:
---
name: code-review
description: Reviews code for bugs, style, and best practices.
---

# Code Review Skill
## Review Checklist
1. Correctness - Does the code work?
2. Edge cases - Error conditions handled?
3. Style - Project conventions followed?
4. Performance - Obvious inefficiencies?

ui-ux-pro-max: Skill nâng cao

# Generate design system tự động
python3 search.py "beauty spa" --design-system -p "My Spa"

# Search theo domain
python3 search.py "dark glassmorphism" --domain style
python3 search.py "SaaS dashboard" --domain color

6. Hệ thống Workflows

11 workflows cung cấp quy trình chuẩn hóa, trigger bằng slash commands:

/create - Tạo ứng dụng

/create e-commerce platform with product catalog,
shopping cart, and Stripe payments

Flow:
Request Analysis → Technology Selection →
Project Planning → Agent Assignment

/brainstorm - Khám phá ý tưởng

4 Phases:
1. UNDERSTAND - Clarify problem, constraints
2. EXPLORE   - Generate 3-5 options
3. EVALUATE  - Compare, trade-off, risk
4. RECOMMEND - Top pick + roadmap

/orchestrate - Điều phối đa agent

Protocol:
1. Orchestrator Analysis (chọn agents ≥ 3)
2. PHASE 1: Planning (mỗi agent lên kế hoạch)
3. PHASE 2: Implementation (thực thi theo dependency)
4. Conflict Resolution (nếu có)
5. Verification + Delivery

7. Multi-Agent Orchestration

Protocol chi tiết

Orchestrator KHÔNG: viết code, thiết kế, review security
Orchestrator CHỈ:   phân tích, chọn agents, chia tasks,
                    truyền context, giải quyết conflicts

Conflict Resolution

Khi 2 agents bất đồng:

1. Xem evidence - approach nào có bằng chứng mạnh hơn?
2. Domain authority - agent nào có quyền quyết định?
3. User preference - hỏi user nếu cần

Case Study: Build Next.js Dashboard

/orchestrate Build real-time analytics dashboard with:
- PostgreSQL for storing events
- REST API + WebSocket for real-time
- React dashboard with charts
- JWT Authentication
- Playwright E2E tests

Step 1 (Sequential): database-architect → schema
Step 2 (Sequential): backend-specialist → API
Step 3 (Parallel):   frontend + security review
Step 4 (Sequential): test-engineer → E2E tests
Step 5 (Parallel):   performance optimization

8. Case Studies và Thực hành

Case Study 1: Landing Page chuyên nghiệp

/create landing page cho dịch vụ spa,
phong cách elegant và premium

→ ui-ux-pro-max generate design system
→ Frontend Specialist triển khai
→ verify_all.py → Lighthouse 98+, SEO 100

Case Study 2: Debug Production Error

WHY 500?     → Database query timeout
WHY timeout? → Connection pool full
WHY full?    → Connections not released
WHY?         → Missing await on query
WHY?         → Copy-paste error ← ROOT CAUSE

Fix: 1 dòng code (thêm await)
+ Regression test + Audit tương tự

Bài tập thực hành

Bài 1: Tạo Git Commit Skill

mkdir -p .agent/skills/git-commit

# SKILL.md
---
name: git-commit
description: Formats git commit following Conventional Commits.
---

Types: feat, fix, docs, refactor, test, chore
Rules: lowercase, imperative mood, max 72 chars
Example: feat(auth): add JWT refresh token rotation

Bài 2: Custom Agent

# .agent/agents/my-project-specialist.md
---
name: my-project-specialist
description: Expert in [your project] conventions
skills: clean-code, [relevant-skills]
---

## Project Context: [describe your architecture]
## Conventions: [your code conventions]
## Decision Frameworks: [your tech stack]

Tips nâng cao