IMMER AKTIV – Zu Beginn jeder ADK-Agentenentwicklungssitzung lesen. ADK-Entwicklungslebenszyklus und verbindliche Codierungsrichtlinien – spezifikationsgesteuerter Workflow, Code-Erhaltungsregeln, Modellauswahl und Fehlerbehebung.
Diese Anleitung definiert den standardisierten Entwicklungslebenszyklus für die Erstellung von KI-Agenten mit dem Google Agent Development Kit (ADK). Sie ist als primäre, immer aktive Referenz für jede Sitzung zur ADK-Agentenentwicklung gedacht. Die Anleitung legt einen spezifikationsgesteuerten Workflow fest, bei dem alle Änderungen zuerst in einer Spezifikationsdatei dokumentiert werden müssen, bevor Code geschrieben wird. Außerdem werden verbindliche Codierungs-Erhaltungsregeln durchgesetzt, die verhindern, dass irrelevanter Code gelöscht oder bestehende Funktionalität ohne vorherige Aktualisierung der Spezifikation geändert wird. Die Anleitung behandelt die Auswahl geeigneter Google-Modelle (z. B. Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash) und die Konfiguration von Diensten, einschließlich der Verwendung verschiedener ADK-Arten wie `live` für OAuth2, `multi-agent` und `agent_engine`. Sie enthält auch spezifische Schritte zur Fehlerbehebung, wie z. B. das Setzen der Umgebungsvariablen `ADK_AGENT_TYPE`, und stellt wichtige Codierungsregeln für die ADK-Entwicklung mit Tools wie dem ADK CLI, Google AI Studio und Vertex AI bereit. Ziel ist es, einen effizienten und konsistenten Entwicklungs-Workflow zu gewährleisten.
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IMMER AKTIV – Zu Beginn jeder ADK-Agentenentwicklungssitzung lesen. ADK-Entwicklungslebenszyklus und verbindliche Codierungsrichtlinien – spezifikationsgesteuerter Workflow, Code-Erhaltungsregeln, Modellauswahl und Fehlerbehebung.
This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.
MUST READ before writing or modifying ADK agent code. ADK API quick reference for Python — agent types, tool definitions, orchestration patterns, callbacks, and state management. Includes an index of all ADK documentation pages. Do NOT use for creating new projects (use adk-scaffold).
MUST READ before deploying any ADK agent. ADK deployment guide — Agent Engine, Cloud Run, GKE, CI/CD pipelines, secrets, observability, and production workflows. Use when deploying agents to Google Cloud or troubleshooting deployments. Do NOT use for API code patterns (use adk-cheatsheet), evaluation (use adk-eval-guide), or project scaffolding (use adk-scaffold).
MUST READ before running any ADK evaluation. ADK evaluation methodology — eval metrics, evalset schema, LLM-as-judge, tool trajectory scoring, and common failure causes. Use when evaluating agent quality, running adk eval, or debugging eval results. Do NOT use for API code patterns (use adk-cheatsheet), deployment (use adk-deploy-guide), or project scaffolding (use adk-scaffold).
MUST READ before setting up observability for ADK agents or when analyzing production traffic, debugging agent behavior, or improving agent performance. ADK observability guide — Cloud Trace, prompt-response logging, BigQuery Agent Analytics, third-party integrations, and troubleshooting. Use when configuring monitoring, tracing, or logging for agents, or when understanding how a deployed agent handles real traffic.
MUST READ before creating or enhancing any ADK agent project. Use when the user wants to build a new agent (e.g. "build me a search agent") or enhance an existing project (e.g. "add CI/CD to my project", "add RAG").
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.