擴充功能指令

安裝 Antigravity 的 Google Cloud Data Agent Kit 擴充功能後,您可以在 Antigravity 指令調色盤中使用下列指令。您可以使用這些指令,直接在 IDE 中處理Google Cloud 資源和資料。

指令 說明
google.datacloud.agent.skills.installGeminiCli 安裝 Agent Skills (Gemini CLI)
google.datacloud.agent.skills.installGlobal 在全球安裝 Agent Skills
google.datacloud.agent.skills.installWorkspace 將 Agent Skills 安裝至 Workspace
google.datacloud.agent.skills.uninstallGlobal 解除安裝 Agent Skills
google.datacloud.agent.skills.uninstallWorkspace 從 Workspace 解除安裝 Agent Skills
google.datacloud.agent.skills.view 查看代理程式技能
google.datacloud.auth.signIn 登入
google.datacloud.auth.signOut 登出
google.datacloud.auth.statusBar.open 查看驗證狀態
google.datacloud.bigquery.dataform.compileProject BigQuery Dataform > 編譯專案
google.datacloud.bigquery.dataform.initProject BigQuery Dataform > 初始化新專案
google.datacloud.bigquery.dataform.run 「BigQuery Dataform」>「執行」
google.datacloud.bigquery.dataform.runActions BigQuery Dataform > 執行多項動作
google.datacloud.bigquery.dataform.runTags BigQuery Dataform > 執行標記
google.datacloud.bigquery.dataform.showCompiledGraph BigQuery Dataform > 開啟圖表檢視畫面
google.datacloud.bigquery.notebook 「BigQuery」>「新增筆記本」
google.datacloud.bigquery.notebook.new 依序點選「BigQuery」>「新筆記本」>「新增」。
google.datacloud.bigquery.notebooks.createScheduledJob BigQuery 筆記本 > 建立排定時間的工作
google.datacloud.bigquery.openTable BigQuery > 開啟資料表詳細資料
google.datacloud.bigquery.orchestrationPipeline.addTask BigQuery Orchestration Pipeline > Add task
google.datacloud.bigquery.orchestrationPipeline.deleteTask BigQuery Orchestration Pipeline > Delete task
google.datacloud.bigquery.orchestrationPipeline.deployConfiguration BigQuery Orchestration Pipeline > Deployment configuration
google.datacloud.bigquery.orchestrationPipeline.learnMore 進一步瞭解 Orchestration Pipelines
google.datacloud.bigquery.orchestrationPipeline.pipelineManagement BigQuery Orchestration Pipeline > Pipeline Management
google.datacloud.bigquery.orchestrationPipeline.showDag BigQuery Orchestration Pipeline > Show DAG
google.datacloud.bigquery.refreshExplorer 重新整理 BigQuery
google.datacloud.bigquery.startWithTemplate 「BigQuery」>「New Notebook」>「Start with template」
google.datacloud.cloudStorage.refreshExplorer 重新整理
google.datacloud.createBucketGcsFolder 建立資料夾
google.datacloud.createGcsBucket 建立值區
google.datacloud.createGcsFolder 建立資料夾
google.datacloud.dataagentinterface.installToolboxAsMcpServer 在所有支援的介面中安裝工具箱
google.datacloud.dataplex.copyResourceId 複製資源 ID
google.datacloud.dataplex.insertResourceAtCursor 插入編輯器
google.datacloud.dataplex.openCatalogDetails 開啟資源詳細資料
google.datacloud.dataplex.openTableInDataWrangler 「目錄」>「在 Data Wrangler 中開啟資料表範例」
google.datacloud.dataplex.queryResource 查詢
google.datacloud.dataplex.queryResourceWithBigQueryDataFramesNotebook 載入 BigQuery DataFrame
google.datacloud.dataplex.queryResourceWithPandasNotebook 載入 Pandas DataFrame
google.datacloud.dataplex.queryResourceWithSparkNotebook 載入 Spark DataFrame
google.datacloud.dataplex.refreshUniversalCatalog 重新整理
google.datacloud.dataplex.semanticSearch 搜尋資料集
google.datacloud.dataplex.universalSearch 綜合搜尋
google.datacloud.dataplex.findInAlloyDb 在 AlloyDB 中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInAlloyDbCluster 在 AlloyDB 叢集中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInAlloyDbDatabase 在 AlloyDB 資料庫中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInAlloyDbSchema 在 AlloyDB 結構定義中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInBigLake 在 Lakehouse 中尋找
google.datacloud.dataplex.findInBigLakeCatalog 在 Lakehouse 目錄中尋找
google.datacloud.dataplex.findInBigLakeNamespace 在 Lakehouse 命名空間中尋找
google.datacloud.dataplex.findInBigQuery 在 BigQuery 中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInBigQueryDataset 在資料集中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInCloudSql 在 Cloud SQL 中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInCloudSqlDatabase 在 Cloud SQL 資料庫中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInCloudSqlInstance 在 Cloud SQL 執行個體中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInCloudSqlSchema 在 Cloud SQL 結構定義中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInProject 在專案中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInSpanner 在 Spanner 中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInSpannerDatabase 在資料庫中搜尋
google.datacloud.dataplex.findInSpannerInstance 在執行個體中搜尋
google.datacloud.dataproc.refreshSparkResourceTree 重新整理 Spark 資源樹狀結構
google.datacloud.deleteGcsFile 刪除檔案
google.datacloud.deleteGcsFolder 刪除資料夾
google.datacloud.downloadGcsFile 下載檔案
google.datacloud.gcloud.config.syncFromExtensionToGcloud 將擴充功能中的設定同步至 Google Cloud CLI
google.datacloud.gcloud.config.syncFromGcloudToExtension 將設定從 Google Cloud CLI 同步至擴充功能
google.datacloud.notebook.addBigQueryMagicSqlCell 新增 BigQuery SQL 儲存格
google.datacloud.openGcsFile 開啟檔案
google.datacloud.orchestrationPipeline.init BigQuery Orchestration Pipeline > Initialize
google.datacloud.pinSettings PIN 碼設定
google.datacloud.quickStartGuide 快速入門指南
google.datacloud.renameGcsFile 重新命名檔案
google.datacloud.renameGcsFolder 為資料夾重新命名
google.datacloud.resetOnboarding 重設上線程序
google.datacloud.settings Data Cloud 設定
google.datacloud.settings.projectStatusBar.open 開啟專案狀態列
google.datacloud.showOnboarding 顯示新手上路畫面
google.datacloud.spark.cluster.jobs 工作
google.datacloud.spark.cluster.profile 設定檔
google.datacloud.spark.cluster.restart 重新啟動
google.datacloud.spark.cluster.sparkUi Spark UI
google.datacloud.spark.cluster.start 開始
google.datacloud.spark.cluster.stop 停止
google.datacloud.spark.cluster.submitJob 提交工作
google.datacloud.spark.clusters.listClusters Managed Service for Apache Spark > 列出叢集
google.datacloud.spark.clusters.listClusters.menu 可列出叢集
google.datacloud.spark.newNotebook 新增 Spark 筆記本
google.datacloud.spark.serverless.findRuntimes 無伺服器 Spark > 尋找執行階段
google.datacloud.spark.serverless.interactiveSessions 互動工作階段
google.datacloud.spark.serverless.listRuntimes 無伺服器 Spark > 列出執行階段
google.datacloud.spark.serverless.listRuntimes.menu 列出無伺服器執行階段
google.datacloud.spark.serverless.profile 設定檔
google.datacloud.sqleditor.cancelQuery 取消查詢
google.datacloud.sqleditor.queryRunning 正在執行查詢
google.datacloud.sqleditor.runQuery 執行查詢
google.datacloud.unpinSettings 取消固定「設定」
google.datacloud.uploadBucketGcsFile 上傳檔案
google.datacloud.uploadGcsFile 上傳檔案
google.datacloud.view.bigquery 切換至 BigQuery
google.datacloud.view.catalog 切換為目錄
google.datacloud.view.gcs 切換至 Cloud Storage
google.datacloud.view.pipelines 切換至 Pipelines
google.datacloud.view.spark 切換至 Spark

後續步驟