Scenario 01
Technology decision की research
Agent task के लिए multiple sources से information synthesize करके decision framework बनाना है।
Top 5 vector database options research करें और हमारे use case के लिए decision matrix दें।
Felo SuperAgent Google Antigravity स्किल
Antigravity का Agent Manager autonomous execution के लिए बना है — लेकिन complex tasks जैसे vendor evaluations, architecture reviews और policy drafts को reasoning, feedback और revision के कई rounds चाहिए होते हैं। Felo SuperAgent एक persistent multi-turn layer जोड़ता है: एजेंट याद रखता है कि उसने क्या decide किया, क्यों decide किया, और task कहाँ जा रहा है — जितने turns काम के लिए चाहिए उतने turns तक।
यह कैसे काम करता है
Agent tasks जो felo-superagent को automatically trigger करते हैं
ये वो prompts हैं जहाँ Antigravity का Agent Manager felo-superagent को route करता है — जब task को deep, multi-source research चाहिए।
01 · उपयोगकर्ता
प्रॉम्प्ट भेजा गया
आप Antigravity में एक काम टाइप करते हैं। कोई विशेष सिंटैक्स नहीं चाहिए।
02 · Agent Manager
काम का विश्लेषण
Gemini 3 काम की योजना बनाता है और नॉलेज कटऑफ़ जोखिम का पता लगाता है।
03 · SKILL.md राउटर
सिमेंटिक मिलान
SKILL.md विवरण काम से मेल खाता है। स्किल लोड हो जाती है।
04 · स्किल
स्किल का निष्पादन
मिलान की गई स्किल चलती है और डेटा लाती या प्रोसेस करती है।
05 · आउटपुट
इनलाइन उद्धृत उत्तर
स्रोत लिंक के साथ संरचित उत्तर एजेंट को वापस भेजा जाता है।
Scenario 02
Competitive landscape का analysis
Agent को multiple sources से competitive space का comprehensive view बनाना है।
AI coding assistants का competitive landscape बनाएं — features, pricing, और market position।
Scenario 03
ड्यू डिलिजेंस रिसर्च
Agent task में decision से पहले किसी vendor, technology, या market पर deep research शामिल है।
Temporal.io पर technical due diligence करें — architecture, limitations, और production case studies।
यह कैसे काम करता है
felo-superagent Antigravity में क्या जोड़ता है
छह capabilities जो deep, multi-turn research tasks के लिए Antigravity के Agent Manager का विस्तार करती हैं।
मल्टी-टर्न टास्क एक्ज़ीक्यूशन
Context या thread खोए बिना multiple steps में deep research tasks चलाता है।
क्रॉस-सोर्स सिंथेसिस
कई sources से findings को एक ही structured output में aggregate करता है।
पर्सिस्टेंट टास्क मेमोरी
एजेंट turns के बीच intermediate findings याद रखता है — कोई re-fetching नहीं।
सब-टास्क डेलिगेशन
जटिल research को parallel sub-tasks में बाँटता है और results को merge करता है।
स्ट्रक्चर्ड रिपोर्ट आउटपुट
एक formatted research report लौटाता है जिसे एजेंट सीधे आपको pass कर सकता है।
SKILL.md ऑटो-रूटिंग
तब सक्रिय होता है जब एजेंट टास्क को deep, multi-step research या synthesis की ज़रूरत हो।
उपयोग के मामले
असली काम, असली वर्कफ़्लो
डेवलपर्स इस स्किल का उपयोग Antigravity के अंदर कैसे करते हैं — त्वरित खोज से लेकर जटिल बहु-चरण वर्कफ़्लो तक।
01
Technology decision की research
Agent task के लिए multiple sources से information synthesize करके decision framework बनाना है।
❯Top 5 vector database options research करें और हमारे use case के लिए decision matrix दें।
02
Competitive landscape का analysis
Agent को multiple sources से competitive space का comprehensive view बनाना है।
❯AI coding assistants का competitive landscape बनाएं — features, pricing, और market position।
03
ड्यू डिलिजेंस रिसर्च
Agent task में decision से पहले किसी vendor, technology, या market पर deep research शामिल है।
❯Temporal.io पर technical due diligence करें — architecture, limitations, और production case studies।
Installation
Antigravity में बहु-चरण Agent कार्यों के लिए तीन कदम
एक बार install होने के बाद, felo-superagent उन tasks के लिए activate होता है जिनमें sustained reasoning की ज़रूरत हो — Agent Manager इसका उपयोग तब करता है जब एक single pass काफ़ी न हो।
तरीका 1 · टर्मिनल
कमांड लाइन से इंस्टॉल करें
Felo स्किल्स रेपो क्लोन करें और स्किल को अपनी ग्लोबल Antigravity स्किल्स डायरेक्टरी में कॉपी करें।
# Clone the Felo skills repository
git clone https://github.com/Felo-Inc/felo-skills.git
# Copy this skill to your global Antigravity skills folder
cp -r felo-skills/felo-superAgent ~/.gemini/antigravity/skills/~/.gemini/antigravity/skills/ में इंस्टॉल होता है — आपके सभी प्रोजेक्ट्स में उपलब्ध
तरीका 2 · एजेंट प्रॉम्प्ट
एजेंट को आपके लिए इंस्टॉल करने दें
इस प्रॉम्प्ट को सीधे Antigravity में पेस्ट करें। एजेंट रेपो क्लोन करेगा और स्किल को अपने आप कॉपी करेगा।
Antigravity में पेस्ट करें
https://github.com/Felo-Inc/felo-skills को मेरी global Antigravity skills directory में install करें।
एजेंट क्लोनिंग, कॉपी करना और डायरेक्टरी सेटअप संभालता है — कोई टर्मिनल नहीं चाहिए
1
स्किल को .agent/skills/ में copy करें
Felo skills repo clone करें और felo-superagent को .agent/skills/ में copy करें ताकि team-wide access हो। SKILL.md description Agent Manager को बताता है कि complex, multi-step tasks के लिए जिन्हें continuity की ज़रूरत हो, इसे activate करना है।
2
अपनी Felo API key सेट करें
अपने environment में FELO_API_KEY जोड़ें। felo-superagent Antigravity के native Agent Manager के साथ मिलकर काम करता है — यह वह persistent context layer जोड़ता है जो long tasks को coherent रखती है।
3
task शुरू करें, context खोए बिना iterate करें
एक complex task शुरू करें — vendor evaluation, architecture review, rollout plan। एजेंट इसे rounds में करता है, turns के बीच decisions और reasoning preserve करते हुए। आप review करें, redirect करें, और एजेंट ठीक वहाँ से जारी रखता है जहाँ छोड़ा था।
कोई कॉन्फ़िगरेशन नहीं चाहिए। स्किल फ़ोल्डर के अंदर SKILL.md फ़ाइल Antigravity के Agent Manager को बताती है कि इसे कब सक्रिय करना है। एक बार फ़ोल्डर सही जगह पर होने के बाद, एजेंट आपके प्रॉम्प्ट के आधार पर स्वचालित रूप से स्किल पर रूट करता है।
FAQ
Felo SuperAgent Google Antigravity में — अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Antigravity का Agent Manager discrete tasks की planning और execution में excellent है। felo-superagent उन tasks के लिए layer जोड़ता है जिन्हें multiple rounds में evolve होने की ज़रूरत हो — जहाँ एजेंट को earlier decisions याद रखने, feedback incorporate करने, और turns के पार एक coherent thread maintain करने की ज़रूरत हो।
Complex, multi-turn tasks को बिना thread खोए handle करें
felo-superagent को .agent/skills/ में install करें और Antigravity एजेंट को persistent context और accumulated reasoning के साथ long-horizon tasks handle करने दें।
एक API key। .agent/skills/ में commit करें और आपके एजेंट ऐसे tasks handle कर सकते हैं जिनमें मिनट नहीं, दिन लगते हैं — context खोए बिना।
