● LIVE HANDS-ON WORKBENCH

动手实验全套提示词与一键装机指令 Hands-On Lab Prompts & 1-Click Install Workbench

对应 10/22 上午 10:00–12:00 动手实验 Master Deck P149–P157 全部实战任务。每个任务均提供一键复制到 Antigravity 2.0 对话框的标准化提示词与原版胶片对照,无需繁琐敲命令,Agent 自行闭环。 Full prompt scripts and 1-click Antigravity 2.0 instructions matching Master Deck Slides P149–P157. Simply click to copy each task prompt directly into your local IDE.

PRE-LAB · 必装技能

动手实验前实战装备:一句话提示词安装原版 deck-builder 技能 Pre-Lab Setup: 1-Prompt Install Original deck-builder Skill

Master Deck P145
🎯 一句话全自动安装(推荐首选)

专为外部合作伙伴本机环境(Mac / Windows + Antigravity 2.0 + 自有 GCP 项目)打造 · 零 Cloudtop 依赖 · 读 Drive 资料直出 Google Slides 演示文稿。把以下这句话复制发给 Antigravity 2.0,Agent 将自动完成下载、解压、依赖安装与 MODE=drive 自检: Designed for external partner workstations (Mac/Windows + Antigravity 2.0 + Partner GCP project). Copy this prompt directly into Antigravity 2.0:

请帮我下载并安装 https://elevate1021.gcppartner.com/skills/deck-builder.zip 到本机技能目录,按包内 SETUP.md 自动装齐依赖、绑定当前 gcloud 默认项目配额并完成 Drive/Slides ADC 授权,最后运行 check_env.py --smoke 自检直到输出 MODE=drive 并汇报结果。
⬇ 直接下载 deck-builder.zip
💡
装好后怎么用?How to use after install?
在 Antigravity 中直接输入:“递归遍历这个客户目录,用 Gemini 3.8 Flash 理解资料后生成高质感 Slides” 或 “修改第 3 页,原地更新,链接不变”。 Prompt Antigravity: "Traverse this customer folder in Drive and generate high-polish Slides".
📑 原版胶片对照 (P145 / Mike · 6/6)
P145 必装技能 deck-builder 原版胶片
🔍 点击放大查看完整胶片
核心:零内部依赖 · 读 Drive 直出 Slides 放大胶片 ↗
STEP 00 · 环境准备

环境准备:检查并安装 gcloud 与 Google Agents CLI Env Setup: Check & Install gcloud & Google Agents CLI

Master Deck P149
⚡ 参考 Prompt · 检查并配置 CLI

初始化本地运行环境。agy 在执行 GCP 操作时通常依赖 gcloud;为了更好地构建与部署 Agent,还会依赖 google-agents-cli 与 antigravity cli: Initialize local environment. Ensure gcloud and google-agents-cli are ready for agy:

检查一下我本地的gcloud和Google Agents CLI(https://github.com/google/agents-cli), 1. 是否安装;2. credentials是否有;如果没有,请帮我装上并校验
💡
WHY · 为什么要装:
gcloud:Google Cloud 官方核心命令行工具
agent cli:Google Agents CLI,用于脚手架快速创建与部署 AI 智能体应用
agy cli:Google 终端 AI 编程智能体,支持多模型与异步子代理并行
📑 原版胶片对照 (P149)
P149 环境准备原版胶片
🔍 点击放大查看完整胶片
核心:gcloud / agent cli / agy cli 凭证校验 放大胶片 ↗
TASK 01 · 任务 1

任务 1:将 Olist 开源电商数据集导入 BigQuery Task 1: Import Olist E-Commerce Dataset into BigQuery

Master Deck P150
⚡ 参考 Prompt · 自动建库建表导数

基于 Kaggle 巴西电商公开数据集(Olist),自动在 BigQuery 中创建对应的数据集与数据表,并设置合适的 Schema 信息: Import the Kaggle Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist into BigQuery:

基于以下开源数据集在BQ当中创造对应的数据集 开源数据集:[Kaggle - Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist] (https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce) table,dataset你自己定合适的,最后告诉我,gcloud的环境我本地设置好了
💡
KEY POINT · 前置条件: 先确保完成上面的「环境准备」,本地 gcloud 已就绪;Table 与 Dataset 名称交给 agy 自动决定,最后让它直接向你汇报结果。
📑 原版胶片对照 (P150)
P150 任务 1 导数原版胶片
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核心:开源数据集 → BigQuery 自动化导入 放大胶片 ↗
TASK 02 · 任务 2

任务 2:基于 BQ 数据集,用 ADK 搭建「专业运营的帮手」Agent Task 2: Build Operations Agent with ADK on BigQuery

Master Deck P151
⚡ 参考 Prompt · 搭建 ADK 智能体

主要根据刚才导入的 BigQuery 数据搭建一个 Agent:从专业电商运营的角度思考,自动生成 BQ SQL、执行查询,并基于数据结果回答用户咨询。框架使用 Google 开源的 ADK: Build an operations expert agent using Google ADK connected to BigQuery:

基于这个BQ数据集,搭建一个agent agent的主要功能: 专业运营的帮手 主要根据BQ的数据,搭建一个Agent,可以从专业运营的角度思考,并给出BQ SQL,完成SQL查询后,并根据SQL结果回答用户咨询问题; 框架使用google开源的ADK
💡
KEY POINT · 数据衔接:
流程:01 从专业运营的角度思考 › 02 给出 BQ SQL › 03 完成 SQL 查询 › 04 根据 SQL 结果回答用户。
Agent 的数据源就是任务 1 刚刚导入 BigQuery 的 Olist 数据集。
📑 原版胶片对照 (P151)
P151 任务 2 ADK Agent 原版胶片
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核心:Google ADK 框架 + 专业电商运营帮手 放大胶片 ↗
TASK 03 & 04 · 任务 3 & 4

任务 3 & 4:把 Agent 注册到 Agent Registry 与 GE Task 3 & 4: Register Agent to Agent Registry & GE

Master Deck P152
TASK 3 · 注册到 Agent Registry
帮我把这个agent注册到agent registry中去
TASK 4 · 注册到 Gemini Enterprise (GE)
把这个agent注册到GE中去
⚠️
避坑注意: 这时候 agy 会向你要 GE API 的权限,注意按照提示授权或引导解决。
📑 原版胶片对照 (P152)
P152 任务 3 & 4 注册 GE 原版胶片
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核心:Agent Registry → Gemini Enterprise 挂载 放大胶片 ↗
CAPSTONE · 压轴实战

压轴实战:GE Demo Generator 企业级智能体全栈合成 Capstone Lab: Enterprise Agent Synthesis via GE Demo Generator

Master Deck P153–P157
⚡ PART 03 · 外部伙伴本机极速装机(P155)
开源仓库:goo.gle/ge-demo-gen-repo ↗

直接复制这句提示词给 Antigravity,自动稀疏拉取 ge-demo-generator 与 ge-demo-video 两个技能到全局目录: Copy this prompt to Antigravity to auto-install ge-demo-generator & ge-demo-video:

请用 git sparse-checkout 稀疏克隆 https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai.git 仓库中的 search/gemini-enterprise/ge-demo-generator/skills 目录,将其中的 ge-demo-generator 和 ge-demo-video 两个文件夹复制到 ~/.gemini/config/skills/ 下,并检查本地 gcloud、uv、python3 与当前 GCP 项目状态。
⚠️
全场最容易漏掉的一步: 执行 gcloud auth login 时务必加上 --enable-gdrive-access,否则外部 PDF/Excel 报告无法自动上传到个人 Drive!
📋 PART 04 · 极速实操 Prompt 与动态参数替换(P156)

输入你们组上午提名的客户域名与自有 GCP 项目 ID,下方提示词与配额命令将实时联动替换,点击即可一键复制发送: Enter your customer domain and project ID to update the prompt below in real time:

03 · 绑定配额项目命令(防止 Discovery Engine 报 403):
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID> && gcloud auth application-default set-quota-project <YOUR_PROJECT_ID>
极速实操 Prompt(已内置 Flash 档位、跳过沙箱等提速参数):
/ge-demo-generator 请为目标客户 <abc.com> 构建全中文 Gemini Enterprise 行业智能体 Demo,免去多轮追问,直接进入 Step 2.2 输出完整架构与 Mermaid ER 简报供我审批: 1. 业务与角色:聚焦该企业最核心的跨部门运营异常核查与工单闭环场景,指定“运营总监”为 Anchor Persona; 2. 目标环境:使用当前 gcloud 账号,部署至项目 <YOUR_PROJECT_ID>(区域 asia-northeast1); 3. 极速配置(写入 .env):设置 ENABLE_MANAGED_AGENT=false、DATA_EXPLORATION_MODE=mcp、MIN_INSTANCES=1;每张 CSV 精选 40 行种子数据,同步生成 PDF 审计报告、Excel 台账与手写扫描单上传 Google Drive。 ✅ 审批口令:看到 ER 简报弹出后,直接勾选第一项 Recommended 默认配置或回复“批准部署”!
⚙️
现场极速通关四项必选配置:
1. 模型必选 Gemini 3.8 Flash (Medium/Low),严禁选 Pro/High,合成提速 3 倍;
2. ENABLE_MANAGED_AGENT=false 跳过后台 Agent Engine 沙箱置备,立省 8–10 分钟;
3. DATA_EXPLORATION_MODE=mcp 直连 BigQuery / Firestore MCP 工具;
4. MIN_INSTANCES=1 保活热实例,消除下午上台路演冷启动延迟。
📑 压轴实战原版胶片全套对照 (P153 – P157 · Niven Fang)
P153 为什么需要 GE Demo Generator
🔍 P153
P153 · 为什么需要 放大 ↗
P154 六步依赖图谱与三智能体架构
🔍 P154
P154 · 六步图谱 放大 ↗
P155 本机极速装机
🔍 P155
P155 · 极速装机 放大 ↗
P156 极速提示词
🔍 P156
P156 · 实操提示词 放大 ↗
P157 对接下午 5·5·5 路演
🔍 P157
P157 · 5·5·5 路演 放大 ↗