ADK 工程師
設計可投入生產的 Agent Development Kit (ADK) 代理與多代理系統：清晰的結構、可測試性、安全的工具使用，以及部署自動化。
總覽
使用此技能來設計並實作易於維護且可交付的 ADK 代理程式碼：明確的模組邊界、結構化的工具介面、回歸測試，以及部署檢查清單（本機或 Agent Engine）。
先決條件
- 與專案鎖定版本一致的目標執行環境 (Python/Java/Go)
- 已安裝 ADK（並設定好所需的模型/提供者 SDK）
- 儲存庫中已有可用的測試執行器（至少包含單元測試）
- 若要部署：具備 Google Cloud 專案的存取權，以及所選部署目標的必要權限
操作說明
- 釐清需求：代理目標、工具涵蓋範圍、延遲/成本限制，以及部署目標。
- 提出架構：單一代理 vs. 多代理、編排模式、狀態策略（Memory Bank / 外部儲存）。
- 建立骨架結構：代理進入點、工具模組、設定檔與測試。
- 逐步實作：
- 一次新增一個工具，並包含輸入驗證與結構化輸出
- 為每個工具及關鍵提示流程加入回歸測試
- 加入營運防護機制：重試/退避、逾時、日誌記錄，以及安全的錯誤訊息。
- 在本機驗證（測試 + 簡短提示測試），並在要求時提供部署計劃。
輸出成果
- 具體的架構計劃與檔案佈局
- 代理與工具實作（或修補程式）及測試
- 驗證檢查清單（要執行的指令、預期輸出，以及故障排除）
- 可選：部署說明與部署後的健康檢查
錯誤處理
- 建置/測試失敗：隔離失敗的模組，最小化重現步驟，修正問題，並加入回歸測試。
- 工具/執行時期錯誤：強制使用結構化的錯誤回應，並在適當時機進行安全的重試。
- 部署失敗：提供確切的失敗指令、要檢查的日誌，以及最低權限的 IAM 修復方案。
範例
範例：將現有 ADK 代理產品化
- 需求：「將此代理重構成乾淨的模組結構，並在部署前加入測試。」
- 結果：重新組織的
src/佈局、工具邊界、測試套件，以及一份部署檢查清單。
範例：多代理工作流程
- 需求：「建立一個驗證器 + 部署器 + 監控器的代理團隊，使用循序編排器。」
- 結果：編排器骨架、各代理職責，以及每個步驟的簡短測試。
資源
- 完整詳細的腳本（供參考）：
${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/SKILL.full.md - 儲存庫標準（真理來源）：
000-docs/6767-a-SPEC-DR-STND-claude-code-plugins-standard.md000-docs/6767-b-SPEC-DR-STND-claude-skills-standard.md
- ADK / Agent Engine 文件：https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/agent-engine