🚀 AGY CLI & AGY IDE: Praxis-Workflow, Einstellungen & Token-Optimierung

Herzlich willkommen im Praxis-Handbuch für die Arbeit mit Google Antigravity (AGY) im MeinCMS Workspace. Dieses Kapitel zeigt dir, wie du die AGY CLI (agy), die AGY IDE und Antigravity 2.0 optimal konfigurierst, deinen Entwicklungs-Workflow beschleunigst und den Token-Verbrauch drastisch reduzierst.

🧭 Übersicht & Unterkapitel

Um die Dokumentation übersichtlich zu halten, ist dieses Thema in drei vertiefende Praxis-Guides unterteilt:

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    A["AGY Praxis- & Performance-Handbuch"] --> B["⚙️ 1. AGY CLI & IDE Setup\n(docs/src/agy_workflow/cli_ide_setup.md)"]
    A --> C["⚡ 2. Token- & Speed-Tutorial\n(docs/src/agy_workflow/token_speed_optimization.md)"]
    A --> D["🤝 3. Mensch & KI Teamwork\n(docs/src/agy_workflow/human_ai_collaboration.md)"]

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📄 1. Schritt-für-Schritt Setup & Konfiguration: AGY CLI & IDE

  • Inhalt: Installation, settings.json, Terminal-Sandbox, Berechtigungen (Allowlists), die 3 Interaktionsmodi der IDE (Tab Autocomplete, Inline Ctrl+I, Sidebar Agent Mode) sowie Antigravity 2.0 Workspace-Rechte.

⚡ 2. Tutorial: KI-Geschwindigkeit maximieren & Token-Verbrauch senken

  • Inhalt: Vermeidung von Context Flooding, .aiignore & .geminiignore Konfiguration, gezieltes @-Mentioning, Subagenten-Isolation, Modellwahl (Flash vs. Pro) und konkrete Tricks für minimale Antwortzeiten und minimale Token-Kosten.

🤝 3. Mensch & KI als Team: Augmented Engineering statt Weg-Rationalisierung

  • Inhalt: Warum das Ersetzen von Entwicklern durch reine KI zu Systemkollaps führt, die Symbiose aus Mensch (Architekt/Pilot) und KI (Co-Pilot), Human-in-the-Loop Prinzipien, Verantwortungskultur und Argumentationshilfen für Entwickler gegenüber dem Management.

🎯 Warum ist Workflow- & Token-Optimierung wichtig?

Ein unkonfigurierter KI-Agent kann schnell träge werden, wenn er bei jeder Frage das gesamte Repository scannen muss oder gigantische Log-Dateien in den Kontext lädt.

Problem bei fehlender OptimierungLösung durch das AGY Praxis-Handbuch
Hohe Latenz (30+ Sekunden Warten)Gezielte Modellwahl (Flash/Lite) & fokussierte Prompting-Techniken (3-5 Sek. Latenz).
Hoher Token-Verbrauch / hohe KostenKontext-Hygiene mit .aiignore, Subagenten-Isolation & exaktes @-Mentioning.
Ungewollte Code-ÄnderungenStrikte Tool Execution Policies, Terminal Sandbox & Command Allowlists.
Halluzinierte Code-VorschlägeEinbinden von AGENTS.md und Domänen-Skills (.agents/skills/).
Vorschnelles 'Weg-Rationalisieren'Etablieren des Augmented Engineering Paradigmas (Entwickler-Verstärkung statt Entlassung).

🔗 Direkt zu den Anleitungen: