# L2 Antigravity Agentic Developer 課程規劃

版本：v1.0  
作者：Morris  
適用層級：L2 Knowledge Codification  
參考課程：

- Google Codelab：開始使用 Google Antigravity  
  `https://codelabs.developers.google.com/getting-started-google-antigravity?hl=zh-tw`
- Google Codelab：使用 Google Antigravity 建構  
  `https://codelabs.developers.google.com/building-with-google-antigravity?hl=zh-tw`
- Google Codelab：使用 Antigravity 建構及部署至 Google Cloud  
  `https://codelabs.developers.google.com/build-and-deploy-gcp-with-antigravity?hl=zh-tw`
- agency-agents（msitarzewski，MIT License）：144+ 個 agent persona 定義庫，支援 Antigravity / Claude Code / Cursor  
  `https://github.com/msitarzewski/agency-agents`  
  引用與授權說明見 [`../90_References/AGENCY_AGENTS_REFERENCE.md`](../90_References/AGENCY_AGENTS_REFERENCE.md)

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## 1. L2 重新定位

原本 L2 的定位是把 Prompt、SOP、模板、Checklist 整理成部門可複用 Skill。加入 Google Antigravity 三套 codelab 後，L2 可以再拆成兩條訓練線：

| 訓練線 | 對象 | 目標 |
|---|---|---|
| L2-A Business Skill AI | 一般部門、PM、營運、客服、業務、HR | 把工作經驗、SOP、Prompt 變成可複用 Skill |
| L2-B Agentic Developer AI | IT、工程、數位轉型、資料團隊 | 用 Antigravity 讓 Agent 協助規劃、開發、測試、文件化與雲端部署 |

這三套 Google codelab 應放在 L2-B。它們不是單純教 IDE 操作，而是訓練學員如何把「開發工作」變成可被 Agent 協助、可被審查、可留下構件與 evidence 的工程技能。

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## 2. 三套 Codelab 對應到 L2 能力

| Codelab | L2 能力 | 課程用途 | 產出 |
|---|---|---|---|
| 開始使用 Google Antigravity | Agentic IDE 基礎與治理 | 安裝、設定、Agent Manager、Editor、Browser、權限與審查政策 | Antigravity 操作設定表、治理設定截圖 |
| 使用 Google Antigravity 建構 | Agent 協助開發與測試 | 網頁研究、Flask app、Pomodoro app、單元測試、README / docs | App 原型、測試紀錄、Walkthrough artifact |
| 使用 Antigravity 建構及部署至 Google Cloud | Agent 協助雲端架構與部署 | GCS、Pub/Sub、Cloud Run、Gemini、BigQuery、gcloud、驗證 | Serverless pipeline PoC、部署紀錄、GCP 驗證截圖 |

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## 3. 課程目標 / Learning Objectives

> 本節以 [`ONLINE_COURSE_DESIGN_METHODOLOGY.md`](ONLINE_COURSE_DESIGN_METHODOLOGY.md) §4 的 Bloom 公式撰寫：**[動詞] + [內容] + [情境]**，可驗收、可量測。

### 3.1 給 CLP 用的 4 條主 LO（學員選課前看見的承諾）

完成 L2 課程後，學員能夠：

1. **設定** Antigravity 的安全治理三本柱（終端機執行政策 / Review Policy / JavaScript 執行政策），**為自己團隊產出** 一份可審計的 Agent 操作政策表 + 治理截圖。（Apply）
2. **使用** Agent Manager 規劃並執行一個可運行的應用程式原型，**附帶** README / 單元測試 / Walkthrough artifact 三項可驗收證據。（Apply）
3. **設計** 一條 GCP serverless 文件處理 pipeline（GCS + Pub/Sub + Cloud Run + Gemini + BigQuery），**部署** 到雲端並完成 1 個真實樣本端到端驗證。（Create）
4. **產出** L2 Skill Library（≥ 3 個可重複使用 Skill），**評估** 每個 Skill 對應的 L3 Workflow 候選與 L4 Agent 候選任務，**交付** 給 L3 課程作為 Workflow Blueprint 輸入。（Evaluate）

### 3.2 細部能力清單（章節對應）

| 主 LO | 對應細部能力 |
| --- | --- |
| LO1（治理） | 區辨 Antigravity vs 傳統 IDE / coding assistant；建立安全模式；設定 Review 流程 |
| LO2（原型） | 用 Agent Manager 管理 workspace / task / implementation plan；用 Antigravity Browser 擷取外部資料；要求 Agent 產生 README / 測試 / 文件 |
| LO3（雲架構） | 規劃 GCP serverless 架構；產生並審查 IaC / Cloud Run service / Dockerfile / requirements / 部署步驟 |
| LO4（L3 銜接） | 整理 Skill Library；標記 L3 Workflow 候選與 L4 Agent 候選；交付 Workflow Blueprint |

### 3.3 互動學習設計（Engagement + Formative + Summative）

> 對照 [`ONLINE_COURSE_DESIGN_METHODOLOGY.md`](ONLINE_COURSE_DESIGN_METHODOLOGY.md) §5.1 + §7 + §9.4。

**Engagement activity（開頭 15 分鐘內必須有）：**

> **打開 Antigravity → Agent Manager → 給 Agent 一個小任務（例：「研究 3 個 n8n 替代品並比較」）→ 觀察 Agent 自己拆 task / 做 plan / 跑 browser 的全過程**。15 分鐘 hands-on，學員第一次親眼看到 Agentic IDE 跟傳統 IDE 的差別。

**Formative gates（章節結尾的快速自我檢核）：**

| 章節 | Formative 檢核 | 時長 |
|---|---|---|
| §6.1 Foundation 結尾 | Agent 操作政策表寫一次 + 截圖治理設定 | 10 分鐘 |
| §6.2 Builder 結尾 | 同儕互審 Flask app：README 是否完整、test 是否能跑 | 15 分鐘 |
| §6.3 GCP 結尾 | 上傳測試檔 → 查 Cloud Run log → 查 BigQuery 結果（自證 pipeline 通了） | 10 分鐘 |
| §7 L2-to-L3 Bridge 結尾 | 非原作者用 payload 測 Blueprint（peer review） | 15 分鐘 |

**Summative gate（全課程結尾）：**

對應 **Gate 2**（見 §9）。包含 10 個產出 → 詳見 §10 Deliverables。

### 3.4 Reference materials 清單

| 類型 | 檔名 / 位置 | 用途 | 狀態 |
|---|---|---|---|
| Antigravity 操作政策表 | [`_deliverables/L2_ANTIGRAVITY_OPERATION_POLICY.md`](_deliverables/L2_ANTIGRAVITY_OPERATION_POLICY.md) | 治理三本柱（Terminal / Review / JS）+ 安全模式 + Gate 2 治理證據 | ☑ 已加 |
| Flask app 骨架 | [`_deliverables/L2_FLASK_SKELETON.md`](_deliverables/L2_FLASK_SKELETON.md) | 12 個檔案結構 + 各檔內容 + pytest + Dockerfile | ☑ 已加 |
| GCP `setup.sh` 範本 | §6.3 課中產出 | 啟用 API + 建立資源 | ☑ 課中產出 |
| Workflow Blueprint 範本 | §7.3（已有 9 欄位） | L2-L3 bridge 標準格式 | ☑ 已有 |
| agency-agents persona 庫 | `90_References/AGENCY_AGENTS_REFERENCE.md` | §7.6 課中參考 | ☑ 已有 |
| Walkthrough artifact 範例 | [`_deliverables/L2_WALKTHROUGH_ARTIFACT_EXAMPLE.md`](_deliverables/L2_WALKTHROUGH_ARTIFACT_EXAMPLE.md) | 6 欄完整範例 + 自審 / Reviewer checklist | ☑ 已加 |

### 3.5 §7.6 agency-agents 章節定位釐清

§7.6 介紹 [agency-agents](https://github.com/msitarzewski/agency-agents)（MIT，144+ persona）作為 L2-B 的**選修擴展**，定位是：

- **不是 L2 核心必教**：核心是 Foundation + Builder + GCP 三條
- **何時用**：學員完成 §6.2 Builder 後，想擴充 Skill Library 時，從 agency-agents 挑 persona 作為起點，再依自家業務 fork 改寫
- **何時不用**：客戶有強規範要求所有 Skill 自製、或受監管產業（金融 / 醫療 / 政府）—— 用第三方 persona 需額外法務審查

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## 4. 課前條件

| 項目 | 最低要求 |
|---|---|
| 帳號 | 可登入 Antigravity 的 Google 帳戶；GCP 課程需可使用 Google Cloud 專案 |
| 本機環境 | 已安裝 Antigravity、Chrome、必要開發工具 |
| 工程基礎 | 能閱讀基本 Python、Flask、Shell、Docker 概念 |
| GCP 基礎 | GCP 版需已安裝並驗證 `gcloud CLI` |
| 治理共識 | 終端機執行、瀏覽器 JavaScript、Artifact 審查需採「要求審查」或「審查導向」 |
| 課程資料 | 企業可使用的範例需求、內部 app idea、文件 pipeline idea |

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## 5. L2 Antigravity IPOE

| 類別 | 定義 |
|---|---|
| Input | 使用者需求、現有程式碼、SOP、網站資料、產品規格、測試案例、GCP 專案、gcloud 權限、資料處理需求 |
| Process | Agent planning、task list、implementation plan、code generation、browser verification、unit test generation、artifact review、cloud deployment、manual verification |
| Output | App 原型、Flask / Python 程式、README、單元測試、Walkthrough artifact、GCP setup script、Cloud Run service、Dockerfile、BigQuery dataset、部署驗證報告 |
| Evidence | Antigravity task artifact、implementation artifact、walkthrough artifact、Git diff、測試結果、瀏覽器驗證影片或截圖、gcloud log、Cloud Run log、BigQuery 查詢結果、人工審查紀錄 |

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## 6. 完整課程版本

L2 課程必須分成「上半堂產生 Skill」與「下半堂銜接 L3」。如果 L2 只做到 Skill Library，成果會停在文件或程式碼；下半堂要把 Skill 轉成 n8n 可接手的 Workflow Blueprint。

| 時段 | 核心任務 | 產出 |
|---|---|---|
| 上半堂 | 建立 Business Skill 或 Antigravity engineering artifact | Skill、app prototype、test、README、GCP PoC |
| 下半堂 | 將 Skill 包裝成 L3 n8n 可串接的流程規格 | Trigger、I/O schema、node map、human gate、log、test payload |

### 6.0 Lecture Map（依 [`ONLINE_COURSE_DESIGN_METHODOLOGY.md`](ONLINE_COURSE_DESIGN_METHODOLOGY.md) §5.3 切細）

#### 6.0.1 §6.1 Foundation 完整 Lecture Map（~45 lectures × 平均 4 min = 180 min / 3 hr + 30 min buffer）

> 講座類型代碼：**TH** = Talking Head / **S** = Screencast / **SL** = Slides / **VS** = Visual / **PR** = Practice / **EN** = Engagement / **RC** = Recap。

##### Section 0 — Introduction（10 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 0.1 | 歡迎來到 L2 Antigravity | TH | 3 | 講師介紹 + 為什麼 Agentic Developer 是 IT 部門的競爭力 |
| 0.2 | 你會學到什麼 | TH+SL | 2 | 4 條主 LO 預告 |
| 0.3 | **Engagement：讓 Agent 替你做一個小研究** | EN+S | 5 | Agent Manager → 派個小任務 → 看 plan / browser / artifact |

##### Section 1 — L2 定位（30 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1.1 | L1 → L2 的跨越 | SL | 5 | Chat vs Skill 差別 |
| 1.2 | L2 兩條線：Business Skill vs Agentic Developer | SL+VS | 5 | 分流圖 |
| 1.3 | Antigravity vs 傳統 IDE | SL | 5 | 5 維對比表 |
| 1.4 | Agentic IDE 的設計哲學 | SL | 5 | Agent 自主 + Human 審查 |
| 1.5 | 三套 Codelab 對應到 L2 能力 | SL | 5 | §2 表格回顧 |
| 1.6 | 章節 recap | RC | 5 | L2 訓練分流圖 + 學習路線 |

##### Section 2 — 安裝與環境（45 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2.1 | 系統需求 | SL | 4 | OS / 記憶體 / 網路 |
| 2.2 | 下載 Antigravity | S | 4 | 官網 / 平台選擇 |
| 2.3 | 安裝步驟 | S | 5 | macOS / Windows / Linux |
| 2.4 | 第一次登入 | S | 4 | Google account / 公司 SSO |
| 2.5 | Chrome / Browser 設定 | S | 4 | Antigravity Browser 介紹 |
| 2.6 | Workspace 概念 | S | 5 | 一個 workspace = 一個專案 |
| 2.7 | 建立第一個 workspace | S | 5 | New workspace 設定 |
| 2.8 | 環境健檢清單 | SL | 5 | 9 個檢查項 |
| 2.9 | 章節 recap | RC | 4 | 安裝完成驗收標準 |
| 2.10 | **Formative：環境檢查清單** | PR | 5 | 學員逐項勾選 |

##### Section 3 — Agent Manager / Editor（45 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 3.1 | Agent Manager 介面總覽 | S | 4 | 左 task / 中 editor / 右 artifact |
| 3.2 | 建立 Task | S | 4 | 任務描述 → plan |
| 3.3 | Implementation Plan | S | 5 | Agent 自己拆步驟 |
| 3.4 | 觀察 Agent 執行 | S | 5 | 即時看 Agent 思考 |
| 3.5 | Walkthrough Artifact | S | 5 | 證據鏈 + 重現性 |
| 3.6 | Editor 模式 | S | 4 | Agent 寫 code 即時看 |
| 3.7 | Diff review | S | 4 | 接受 / 拒絕 / 修改 |
| 3.8 | 章節 recap | RC | 4 | Agent Manager 工作流 |
| 3.9 | **Formative：完成一個小 task** | PR | 10 | 學員當場給 Agent 一個 task |

##### Section 4 — 安全與審查政策（45 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 4.1 | 為什麼 Agent 需要 governance | TH | 5 | 3 個失控案例 |
| 4.2 | 終端機執行政策 | S | 5 | Allow / Review / Block |
| 4.3 | Review Policy | S | 5 | 哪些動作必過 review |
| 4.4 | JavaScript 執行政策 | S | 4 | 瀏覽器 JS 風險 |
| 4.5 | Safe Mode | S | 5 | 何時啟動 |
| 4.6 | Audit Log | S | 5 | 留下所有 Agent 動作 |
| 4.7 | 治理三本柱對應企業審計 | SL | 4 | ISO / SOC2 對應 |
| 4.8 | 章節 recap | RC | 4 | 治理 checklist |
| 4.9 | **Formative：操作政策表寫一遍** | PR | 8 | 學員填自己團隊的政策 |

##### Section 5 — Browser Agent（45 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 5.1 | Browser Agent 介紹 | TH+S | 4 | 跟普通 selenium 差別 |
| 5.2 | 開啟網頁 + 擷取資料 | S | 5 | 抓單頁 / 抓多頁 |
| 5.3 | 互動：點擊 / 填表 | S | 5 | 模擬使用者操作 |
| 5.4 | 處理 login + cookie | S | 5 | 半自動 vs 全自動 |
| 5.5 | 結構化資料抽取 | S | 5 | JSON / CSV 輸出 |
| 5.6 | 驗證 + 截圖 | S | 4 | 證據留存 |
| 5.7 | 反爬蟲與道德邊界 | SL | 4 | robots.txt / rate limit / ToS |
| 5.8 | 章節 recap | RC | 4 | Browser Agent 使用情境清單 |
| 5.9 | **Formative：抓一個競品網站** | PR | 9 | 學員選自己感興趣的 target |

##### Section 6 — Conclusion（10 min）

| # | Lecture title | Type | Min | Content / Hook |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 6.1 | 課程回顧 | TH | 3 | 4 個 LO 都達成了嗎 |
| 6.2 | L2-B Builder / GCP 路線預告 | SL | 3 | §6.2 / §6.3 下一步 |
| 6.3 | L3 銜接概念：Workflow Blueprint | TH | 2 | 為什麼還要學 L3 |
| 6.4 | 恭喜 + 下一步 | TH | 2 | 結語 |

#### 6.0.2 §6.2 Builder Lecture Map（stub）

`8 hours = ~120 lectures。Section 結構：Intro → Web research → Flask app → Iteration → Unit test/docs → L2-to-L3 bridge → I/O contract → Human gate/log → Review → Conclusion。展開時參照 §6.0.1 格式。`

#### 6.0.3 §6.3 GCP Lecture Map（stub）

`8 hours = ~120 lectures。Section 結構：Intro → GCP readiness → Architecture planning → IaC → Cloud Run service → Gemini integration → Pipeline deployment → Validation → Security extension → Conclusion。`

#### 6.0.4 §6.4 Enterprise Lab Lecture Map（stub）

`2 days = ~240 lectures。建議切成 4 個半日 mini-course，每半日依 §6.0.1 格式展開。`

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### 6.1 L2 Antigravity Foundation：3 小時

目標：建立 Antigravity 的操作、治理與 Agentic IDE 觀念。

| 時間 | 主題 | 內容 | 產出 |
|---|---|---|---|
| 30 分 | L2 定位 | Business Skill AI vs Agentic Developer AI | L2 訓練分流圖 |
| 45 分 | 安裝與環境 | Antigravity、Chrome、登入、workspace | 環境檢查表 |
| 45 分 | Agent Manager / Editor | workspace、task、plan、artifact、editor | 操作截圖 |
| 45 分 | 安全與審查政策 | Terminal、Review、JavaScript、Safe Mode | 權限設定表 |
| 45 分 | Browser Agent | 開啟網頁、擷取資料、互動、驗證 | Browser 測試紀錄 |

### 6.2 L2 Antigravity Builder：1 天

目標：上午讓學員能用 Agent 建立可運行 app、文件與測試；下午將成果轉成 L3 Workflow Blueprint。

| 時間 | 主題 | 內容 | 產出 |
|---|---|---|---|
| 60 分 | Web research task | 讓 Agent 擷取網站資料並摘要 | Research artifact |
| 90 分 | Flask app generation | 產生技術活動網站或部門內部工具 | Flask app |
| 60 分 | Iteration | 新增功能、修改需求、觀察 Agent 如何更新 plan | Change record |
| 60 分 | Unit test / docs | 產生測試、README、限制與維運文件 | Test suite、README |
| 90 分 | L2-to-L3 bridge | 將 app / Skill 定義成 n8n 可呼叫元件 | Workflow Blueprint |
| 60 分 | Input / Output contract | 定義 trigger、payload、output JSON、錯誤格式 | I/O schema |
| 60 分 | Human gate / log | 定義人工審核、通知、execution log、fallback | Gate / Log spec |
| 60 分 | Review | 非原作者用 payload 測試 Blueprint | Peer review |

### 6.3 L2 Antigravity GCP：1 天

目標：讓工程 / IT 團隊能用 Antigravity 規劃與部署 GCP serverless PoC。

| 時間 | 主題 | 內容 | 產出 |
|---|---|---|---|
| 60 分 | GCP readiness | 專案、計費、gcloud、權限、區域 | GCP 檢查表 |
| 75 分 | Architecture planning | GCS、Pub/Sub、Cloud Run、Gemini、BigQuery | 架構計畫 |
| 90 分 | IaC / setup script | 產生 `setup.sh`、啟用 API、建立資源 | setup script |
| 90 分 | Cloud Run service | Python / Flask service、Dockerfile、requirements | Cloud Run app |
| 60 分 | Gemini integration | 文件分析、metadata extraction、分類或翻譯 | AI processing spec |
| 60 分 | Pipeline deployment | 部署 Cloud Run、設定 trigger、BigQuery streaming | 部署紀錄 |
| 60 分 | Validation | 上傳測試檔、查 Cloud Run log、查 BigQuery | 驗證報告 |
| 45 分 | Security extension | DLQ、Secret Manager、Eventarc、成本控管 | 後續改善清單 |

### 6.4 L2 Antigravity Enterprise Lab：2 天

目標：用企業自帶題目，做出可交付的工程 Skill 與 PoC。

| 時間 | 主題 | 內容 | 產出 |
|---|---|---|---|
| Day 1 AM | Use case selection | 選 1 個內部 app 或文件 pipeline | Use case brief |
| Day 1 PM | Build | Agent planning、coding、testing、docs | App / pipeline prototype |
| Day 2 AM | L2-to-L3 bridge | Trigger、I/O schema、n8n node map、human gate、log | Workflow Blueprint |
| Day 2 PM | Package | Skill 化、Runbook、Gate 2 驗收、L3/L4 候選 | L2 delivery package |

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## 7. L2 下半堂：銜接 L3 Workflow Blueprint

### 7.1 下半堂目標

L2 下半堂的目標不是繼續美化 Skill，而是把 Skill 轉成 L3 可以直接開工的流程規格：

> 任何一個通過 L2 的 Skill，都必須能回答：由什麼事件觸發？吃什麼資料？輸出什麼 JSON？哪一步要人工審核？Log 存在哪裡？失敗時怎麼處理？n8n 要怎麼接？

### 7.2 L2-to-L3 Bridge 流程

| 步驟 | 問題 | 產出 |
|---|---|---|
| 1. 選 Skill | 哪個 Skill 最適合流程化？ | Workflow 候選卡 |
| 2. 定 Trigger | 由 Email、表單、Webhook、排程、檔案上傳或 CRM event 觸發？ | Trigger spec |
| 3. 定 Input | Skill 需要哪些欄位、檔案、系統資料？ | Input schema、sample payload |
| 4. 定 Process | n8n 要跑哪些 node？哪些步驟呼叫 AI / Skill / API？ | n8n node map |
| 5. 定 Output | 結果要寫到哪裡？Email、Sheets、Notion、CRM、ERP、DB？ | Output schema |
| 6. 定 Human Gate | 哪些情況要人審？誰審？多久內審？ | Human gate spec |
| 7. 定 Evidence | 如何證明流程有跑、AI 有引用、資料有寫入？ | Log / evidence spec |
| 8. 定 Error Handling | 失敗如何通知、重試、fallback、人工接手？ | Error handling spec |
| 9. 定 Gate 2 | 是否足以進 L3 實作？ | Gate 2 驗收表 |

### 7.3 Workflow Blueprint 標準格式

| 欄位 | 說明 |
|---|---|
| Workflow 名稱 | 要讓 L3 實作的流程名稱 |
| Business Owner | 流程業務負責人 |
| IT Owner | 系統 / API / 權限負責人 |
| Trigger | Email、Webhook、表單、排程、檔案、CRM / ERP event |
| Input Schema | 欄位、資料型別、必填、範例 |
| Skill / Agent Step | 要呼叫哪個 L2 Skill 或 Antigravity artifact |
| System Nodes | Gmail、Sheets、Notion、CRM、API、ERP、DB |
| Human Gate | 審核條件、審核人、審核輸入與輸出 |
| Output Schema | 輸出格式、寫入位置、通知方式 |
| Log / Evidence | n8n execution log、AI 輸入輸出、系統寫入紀錄 |
| Error Handling | 重試、通知、fallback、人工接手 |
| Test Payload | 至少 2 筆正常案例與 1 筆錯誤案例 |
| Gate 2 Result | Pass / Fail / 補件 |

### 7.4 下半堂實作題

| 類型 | L2 Skill | L3 Workflow Blueprint |
|---|---|---|
| 客服 | 客訴分類與回覆草稿 Skill | Gmail 觸發 → AI 分類 → CRM 查詢 → 人工審核 → 回覆草稿 |
| 業務 | 拜訪摘要 Skill | 會議紀錄上傳 → 摘要 → CRM 更新 → 下一步任務 |
| 營運 | ERP 異常訂單分析 Skill | 排程查 ERP → AI 分析 → Sheets 報表 → 主管通知 |
| 醫院 | FAQ 回覆草稿 Skill | 表單 / Email 觸發 → FAQ 查詢 → 風險標記 → 人工審核 |
| 工程 | Antigravity deployment validation Skill | Git / Webhook 觸發 → 測試 → 部署驗證 → Log / 報告 |
| 文件 | GCP document pipeline Skill | GCS 上傳 → Pub/Sub → Cloud Run → Gemini → BigQuery |

### 7.5 下半堂 Deliverables

- L3 Workflow 候選卡。
- Trigger spec。
- Input / Output schema。
- Sample payload：2 筆正常、1 筆錯誤。
- n8n node map。
- Human gate spec。
- Credential / API / 系統需求清單。
- Log / Evidence spec。
- Error handling spec。
- Gate 2 驗收表。

### 7.6 L2-B 下半段擴充：善用現成 Agent 庫（agency-agents）

> 引用：[`msitarzewski/agency-agents`](https://github.com/msitarzewski/agency-agents)（MIT License）。完整引用與授權說明見 [`../90_References/AGENCY_AGENTS_REFERENCE.md`](../90_References/AGENCY_AGENTS_REFERENCE.md)。

L2-B Agentic Developer 線的下半段，除了把 Skill 轉成 Workflow Blueprint，還要教學員一個關鍵觀念：**不是每個 Skill 都要從零寫。** 業界已有成熟的 agent persona 庫（如 agency-agents，144+ 個 agent 定義、12 大類），可作為 Skill 建置的起點。

#### 7.6.1 教學目標

完成本段後，學員應能：

1. 說明「自建 Skill」與「採用 + 客製現成 agent persona」的取捨。
2. 安裝 agency-agents 到 Antigravity / Claude Code（`./scripts/install.sh`，工具自動偵測）。
3. 瀏覽 12 大類（engineering / design / marketing / sales / product / testing 等）並挑出與企業情境相符的 agent。
4. 把選定的 agent persona **客製化**為企業專屬 Skill：改寫 mission、加入企業 SOP、設定 Review Policy、補上 IPOE。
5. 判斷哪些 agent 可直接用、哪些需大幅改寫、哪些不適用（避免「貼一個 persona 就當成組織能力」）。
6. 把客製後的 agent persona 納入 L2 Skill Library，並標註來源（agency-agents + 版本）與 Owner。

#### 7.6.2 上課內容（90 分）

| 時間 | 主題 | 內容 | 產出 |
|---|---|---|---|
| 20 分 | 現成 Agent 庫觀念 | 自建 vs 採用；agency-agents 的 12 類結構與授權（MIT） | 取捨判斷表 |
| 20 分 | 安裝與瀏覽 | install 腳本、工具偵測、依企業情境挑 agent | 候選 agent 清單 |
| 30 分 | 客製化實作 | 改 mission / 加 SOP / 設 Review Policy / 補 IPOE | 客製化 agent persona |
| 20 分 | 納入 Skill Library | 標註來源、版本、Owner、與 §8 Skill Library 對齊 | Skill Library 條目 |

#### 7.6.3 治理與紅線

- agency-agents 為 **第三方 MIT 內容**；客製後的企業 Skill 屬企業所有，但建議於 Skill 文件中標註原始來源。
- agent persona 內的指令仍須通過企業的 Terminal / Review / JavaScript 安全政策（見 §6.1）。
- 不可未經審查直接讓 agent persona 在生產環境執行；客製化後一律先過 Gate 2。
- persona 庫只是「起點」，不能取代 §7 的 L2→L3 Bridge — 真正的流程化仍須走 Workflow Blueprint。

#### 7.6.4 下半段 Deliverables（追加）

- agency-agents 安裝紀錄（工具偵測截圖）。
- 企業情境 × 候選 agent 對照表。
- 至少 2 個客製化後的 agent persona（含來源標註、IPOE、Owner）。
- 自建 vs 採用之取捨判斷表。

---

## 8. L2 Skill Library 設計

這三套課不能只當作一次性練習，應沉澱成可複用 Skill。

| Skill | 使用情境 | Input | Output |
|---|---|---|---|
| Antigravity Workspace Setup Skill | 新專案開始前 | 專案名稱、repo、權限模式 | workspace 設定與治理表 |
| Agent Planning Skill | 需求轉任務 | 使用者需求、限制、技術棧 | task list、implementation plan |
| Web Research Skill | 擷取網站資料 | URL、問題、欄位 | research summary、來源紀錄 |
| App Prototype Skill | 產生小型 app | 功能需求、UI 需求、資料模型 | app prototype、README |
| Unit Test Skill | 補測試 | 程式碼、業務規則 | test suite、coverage notes |
| GCP Serverless Pipeline Skill | 文件處理 pipeline | GCP 專案、檔案來源、metadata 欄位 | GCS / Pub/Sub / Cloud Run / BigQuery PoC |
| Deployment Validation Skill | 驗證部署 | 測試檔、部署 URL、log | validation report |
| Workflow Blueprint Skill | 將 L2 成果轉成 L3 規格 | Skill、trigger、系統、資料欄位 | n8n Workflow Blueprint |

---

## 9. Stage Gate 2 控制

| Gate | 檢查問題 | 必備 Evidence | 判定 |
|---|---|---|---|
| Gate 2A：工具可用 | Antigravity、Chrome、workspace、登入是否完成？ | 環境檢查表、截圖 | Pass / Fail |
| Gate 2B：治理可用 | Terminal、Review、JavaScript policy 是否符合公司風險？ | 權限設定表 | Pass / Fail |
| Gate 2C：開發閉環可用 | Agent 能否產生 app、修改、測試、文件化？ | App、README、test result、walkthrough | Pass / Fail |
| Gate 2D：L3 Blueprint 可用 | 是否有 trigger、I/O schema、node map、human gate、log、test payload？ | Workflow Blueprint、sample payload、系統需求清單 | Pass / Fail |
| Gate 2E：雲端 PoC 可用 | GCP pipeline 是否能部署並驗證？ | gcloud log、Cloud Run log、BigQuery result | Pass / Fail |
| Gate 2F：Skill 化可用 | 是否把流程沉澱成 Skill Library？ | Skill 文件、Owner、版本、測試紀錄 | Pass / Fail |

未通過 Gate 2A-2C 時，不建議進入 L3 Workflow。未通過 Gate 2D 時，代表 L2 下半堂沒有完成銜接，不應開 L3 實作。未通過 Gate 2E 時，可進入一般 L3，但不建議進入雲端部署型 PoC。未通過 Gate 2F 時，代表課程成果尚未形成組織能力。

---

## 10. Deliverables

| Deliverable | 說明 | 驗收方式 |
|---|---|---|
| Antigravity 操作設定表 | 安裝、workspace、Agent Manager、Editor、Browser | 課堂檢查 |
| Agent 權限與審查設定表 | Terminal、Review、JavaScript、Safe Mode | IT / 講師審核 |
| App Prototype | Flask / productivity app / 內部工具 | 可運行 demo |
| Unit Test Evidence | 測試檔、測試結果、修正紀錄 | test output |
| README / Docs | 使用說明、限制、維運方式 | 非原作者可閱讀 |
| GCP Pipeline PoC | GCS、Pub/Sub、Cloud Run、Gemini、BigQuery | 上傳檔案後 BigQuery 有結果 |
| Validation Report | 自動與手動驗證紀錄 | log、截圖、SQL 查詢 |
| L2 Skill Library | 3-5 個工程 Skill | Owner、版本、測試紀錄 |
| L3 Workflow Blueprint | trigger、I/O schema、node map、human gate、log、test payload | L3 講師 / IT 可直接開工 |
| L3 / L4 候選清單 | 可串 n8n 或 Hermes Agent 的能力 | Roadmap 審核 |

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## 11. 與 L3 / L4 的銜接

L2 Antigravity 訓練完成後，應自然接到：

- L3 n8n：把 Antigravity 產出的 app、API、GCP pipeline、測試流程接進 Workflow。
- L4 Hermes Agent：讓 Hermes Agent 可呼叫 L2 Skill、讀取工程文件、追蹤部署 evidence、產生 briefing。

L2 的重點不是直接變成正式上線專案，而是把工程能力與開發流程變成可複用、可審查、可驗證的 Skill。真正跨系統流程由 L3 承接，持續營運與任務代理由 L4 承接。
