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v0.20.2 harden antigravity research workflow

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Deep Research System
2026-05-07 12:57:11 +08:00
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docs/platform-adapters.md
+55 -13
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@@ -1,10 +1,10 @@
# v0.20 Platform Adapters
> v0.20 的唯一核心入口是 Python core：`scripts/dr.py`、`scripts/runtime/**`、`configs/models.yaml`、`.agents/skills`。所有 IDE/CLI agent 只做 surface adapter。
> v0.20 的默认核心入口是 Python core：`scripts/dr.py`、`scripts/runtime/**`、`configs/models.yaml`、`.agents/skills`。Antigravity 例外：它使用 `.agents/skills` 与 `.agents/rules` 走 native Deep Research，让 Antigravity 模型配额承担主要研究工作。
## Shared Rule
不要让平台 agent 自己调度 Phase 2 并发、模型选择或上下文压缩。平台只负责：
除 Antigravity native 模式外，不要让平台 agent 自己调度 Phase 2 并发、模型选择或上下文压缩。默认平台只负责：
- 运行 `uv run python scripts/dr.py ...`
- 展示产物路径与失败包
@@ -24,6 +24,8 @@ uv run python scripts/dr.py review <slug>
uv run python scripts/dr.py finalize <slug>
```
Antigravity 不走这条最小链路作为默认研究主流程；详见下方 Antigravity 章节。
## OpenCode
官方机制：OpenCode 支持 `.opencode/commands/*.md` 自定义命令；文件名就是 slash command，内容是 prompt，frontmatter 可指定 `agent`、`model`、`subtask`。OpenCode 也支持 primary/subagent 两类 agent，但 v0.20 不再把平台 subagent 当默认并发机制。
@@ -128,26 +130,55 @@ gemini
## Antigravity
官方公开资料把 Antigravity 定位为 agent-first IDE：agent 可访问 editor、terminal、browser，并可并行规划、执行、验证。它适合把开发者提升为 Agent Manager，但不适合让每个 Antigravity agent 自己维护 Deep Research 的状态机。
官方资料显示，Antigravity 是 agent-first IDE：主 Agent 可跨 editor、terminal、browser 工作；浏览器操作由 browser subagent 执行；Agent Manager 可管理多个任务流和 artifacts。基于 Codex 的 skill-driven 经验，本项目在 Antigravity 中不再默认把研究主流程交给 Python model workers，而是让 Antigravity 用自己的模型配额按 phase 执行研究。
本项目已提供 Antigravity 入口：
- `.agents/skills/antigravity-surface-adapter/SKILL.md`：Antigravity 专用执行说明。
- `.agents/rules/deep-research-antigravity.md`：workspace rule，约束其优先使用 Antigravity 模型配额，避免主流程落回 ZenMux。
- `.agents/workflows/deep-research-native.md`：可按 slash workflow 执行的四阶段研究流程与反幻觉 gate。
- `.agents/skills/*`：Antigravity 官方默认 skill 目录，直接复用本项目 canonical skill registry。
部署到另一个 Antigravity workspace：
```bash
uv run python scripts/deploy_adapters.py antigravity --target /path/to/workspace --dry-run
uv run python scripts/deploy_adapters.py antigravity --target /path/to/workspace
```
该命令只写 workspace-local `.agents/skills`、`.agents/rules` 和 `.agents/workflows`，不修改全局 Antigravity/Gemini 设置；已有文件默认跳过，`--force` 才会备份为 `.bak` 后覆盖。
本项目调用方式：
1. 在 Antigravity 打开仓库根目录。
2. 确认 agent 能读 `AGENTS.md`。
3. 给 Agent Manager 一个明确任务：
2. 在 Customizations / Rules 中确认 workspace rule 已启用；若未自动启用，手动 at mention `deep-research-antigravity` 或直接引用该文件。
3. 选择模型：
| Phase / 工作 | Antigravity model | 用法 |
|---|---|---|
| Surface 管理、读 skill、状态推进 | Gemini 3 Flash | 管任务清单、跑轻量命令、收集 artifact |
| Phase 0-1 材料解读、框架规划 | Claude Opus 4.6 (Thinking) | 大局观、研究假设、章节结构 |
| Phase 2 证据包与章节草稿 | Gemini 3.1 Pro (Low) | 质量/速度均衡，按 skill 写 artifacts |
| Phase 3 总编审校 | Gemini 3.1 Pro (High) | 先试高强度 Gemini，不行再换 |
| Phase 4 最终统稿 | Claude Opus 4.6 (Thinking) | 保证中文终稿和交付质量 |
4. 给 Agent Manager 一个明确任务：
```text
请只作为 surface adapter，不要自行调度研究 agent。
在终端运行：
uv run python scripts/dr.py run "ADC 全球竞争格局" --slug adc-global-landscape --method mckinsey_market
然后汇报生成的项目目录、framework 路径和下一步命令。
请加载 .agents/skills/antigravity-surface-adapter/SKILL.md 和 AGENTS.md。
用 Gemini 3 Flash 做流程管理，按 skill 要求在需要时提示我切换模型。
研究主题："ADC 全球竞争格局"，slug: adc-global-landscape，method: mckinsey_market。
请先创建/确认项目目录，然后进入 Phase 0-1，并在生成 phase1/framework.md 和 research_brief 后暂停。
```
使用建议：
- Antigravity 的 Gemini/Opus/Gemini Computer Use/Browser 能力适合可视化 QA、PDF/HTML 预览、跨文件审阅。
- 如果 Antigravity 提供 Opus 和 Gemini 模型，优先用它们做“表层审阅/交互”，不要替代 Python core 的 role/task 模型。
- 对高成本/长任务，要求 Antigravity 先 dry-run，再运行真实 `--execute-packets`。
- Opus 额度有限，但 Phase 0-1 和 Phase 4 的价值最高，优先花在框架和终稿，不花在 routine 管理。
- 不要默认运行 `dr.py run`、`research --execute-packets`、`research --assemble-chapters`，这些会把主流程重新导向 Python/ZenMux。
- Python core 可用于 `init/status/skills validate/finalize/render` 等辅助动作。
- 若本机安装了 `paperfoot/search-cli` 的 `search` 命令，Antigravity Phase 0-2 可优先用 `search agent-info`、`search ... --json` 做统一检索入口。
- 不建议依赖 SOUL.md：它不是 Antigravity 官方 Deep Research 约束入口。本项目用 `AGENTS.md`、`.agents/rules` 和 `.agents/skills` 三层约束即可。
## Model Strategy Across Platforms
@@ -157,9 +188,9 @@ uv run python scripts/dr.py run "ADC 全球竞争格局" --slug adc-global-lands
| Codex | GPT 系列用于代码、测试、schema、review | `configs/models.yaml` |
| Claude Code | Opus/Sonnet 用于访谈、中文风格、结构讨论 | `configs/models.yaml` |
| Gemini CLI | Gemini 用于长上下文、多模态、框架审阅 | `configs/models.yaml` |
| Antigravity | Gemini/Opus 用于 IDE agent、browser/PDF QA | `configs/models.yaml` |
| Antigravity | Gemini Flash/Opus/Gemini Pro 分 phase 执行研究 | `.agents/skills` + Antigravity model selector |
核心原则：平台模型负责“怎么帮用户操作项目”，ZenMux/Python role 模型负责“研究任务用哪个模型执行”。
核心原则：除 Antigravity 外，平台模型负责“怎么帮用户操作项目”，ZenMux/Python role 模型负责“研究任务用哪个模型执行”。Antigravity 专门走 native 模式，以消耗 Antigravity 自身模型配额并降低 Python-core 碎片化风险。
## Sources
@@ -168,3 +199,14 @@ uv run python scripts/dr.py run "ADC 全球竞争格局" --slug adc-global-lands
- Claude Code skills/slash commands: https://code.claude.com/docs/en/slash-commands
- Gemini CLI custom commands: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/cli/custom-commands.md
- Google Antigravity announcement: https://blog.google/products-and-platforms/products/gemini/gemini-3/
- Google Antigravity rules/workflows: https://antigravity.google/docs/rules-workflows
- Google Antigravity skills: https://antigravity.google/docs/skills
- Google Antigravity models: https://antigravity.google/docs/models
- Google Antigravity permissions: https://antigravity.google/docs/agent-permissions
- paperfoot/search-cli skill: https://github.com/paperfoot/search-cli/blob/master/SKILL.md
- Gemini CLI GEMINI.md context: https://geminicli.com/docs/cli/gemini-md/
- Gemini CLI GEMINI.md examples issue: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/issues/9241
- Practical GEMINI.md hierarchy: https://medium.com/google-cloud/practical-gemini-cli-instruction-following-gemini-md-hierarchy-part-1-3ba241ac5496
- Claude Code best-practice CLAUDE.md: https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice/blob/main/CLAUDE.md
- Claude MD guide: https://github.com/MuhammadUsmanGM/claude-code-best-practices/blob/main/guides/claude-md-guide.md
- Writing a good CLAUDE.md: https://www.humanlayer.dev/blog/writing-a-good-claude-md