用 Gemini CLI 做 Sub-agent Skill：我的 Antigravity 升級了
最近在给家人整理这些年的各类医疗单据。
几百张图片，医院的、体检的、门诊的，各种各样，混在手机相册里。想找某次检查的具体数值，翻半天翻不到。
我决定用 Antigravity 把它们批量 OCR 识别，整理成可以查询的健康档案。
任务布置出去，然后我去忙别的事。半小时后回来——进度条没动。
不是报错。是悄悄卡死了。
这让我想起最近发生的一件事情：
Antigravity 吃了 81.99 GB，电脑直接崩溃了！
Antigravity 有一个很少有人说起的盲区
先说背景。
Antigravity 有一个内置的浏览器 sub-agent（子代理）——让它打开浏览器、做一些需要可视化交互的任务，可以用。
但它没有通用 sub-agent 系统。
意思是：如果你想把一大块计算密集型的工作「委托」出去——让另一个 AI 独立思考、分析、推理、然后把结论交还给它——没有现成的框架。Antigravity 只能自己一步一步扛。
这在大多数场景下没问题。但当任务体量上来，它的天花板就不只是「慢」了——它会开始吃内存、卡进程、超时报错：
一边 TIMEOUT，一边 Model quota reached。Antigravity 一个人扛太多，会这样。
Shane Parrish 在 Clear Thinking 里写道：
You don't need to be smarter than others to outperform them if you can out-position them.
这句话放在 AI agent 架构上同样成立。问题不是 Antigravity 不够聪明，而是它的「位置」排布不对——它自己扛了本可以外包的部分。
Gemini CLI：一行命令变成 Sub-agent
解决方案出奇地简单：用 Gemini CLI 做 sub-agent（子代理）。
gemini --yolo，一个命令直接起来。
Gemini CLI 支持 headless 模式（无界面运行），可以被脚本或 agent 直接调用：
gemini -m gemini-3.1-pro-preview -p "你的问题" -o text 2>/dev/null
一行命令，Antigravity 就可以「问」Gemini 任何问题，拿到纯文本的回答，然后继续自己的流程。
更强的是，--resume 支持多轮对话——Gemini 会保留上下文，像真正的协作者一样：
# 第一轮：分析
gemini -p "帮我分析这些文件的关键信息" -o text 2>/dev/null
# 第二轮：接着来
gemini --resume latest -p "基于刚才的分析，给我生成摘要" -o text 2>/dev/null
如果你想让 Gemini 自己去探索文件、运行命令，加 --yolo 旗标——它会获得自主行动的权限，真正做到「AI 指挥 AI」。
还有一个很实用的点：Gemini CLI 用的是 Google OAuth（谷歌授权登录）。也就是说，如果你已经订阅了 Google One AI Ultra 或者 Gemini Code Assist，Gemini CLI 直接沿用同一个套餐，不需要额外付费。装好登录一次，就能用上完整的 Pro 模型能力。
这种架构让我想到一个概念：Antigravity 是指挥，Gemini 是执行。指挥官不需要亲自搬砖。两者各司其职，系统的吞吐量就上来了。
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但还有一个问题：进程会卡死
回到最开始的那个场景。
批量处理几百个文件，循环调用 Gemini CLI，跑下来要好几个小时。
问题是：Antigravity 开的后台进程，和终端 session 是绑定的。终端一旦超时或被系统回收，进程就悄悄消失——不报错，就是没了。
你根本不知道它是在跑还是已经死了。（Fuck，我当时真的以为它跑完了哈哈。）
解决方案：screen。
我让 Antigravity 自己分析这个问题——它把原因解释得很清楚：
SIGHUP 信号是关键。screen -dmS 创建的 session 没有父进程，所以永远不会被杀掉。
screen 是 Unix 自带的工具，可以创建与终端 session 完全解耦（decoupled）的持久进程：
# 创建后台 screen session，跑批量脚本
screen -dm -S ocr-batch bash -c "bash ./ocr_parallel.sh; exec bash"
-dm 是 detached mode（分离模式）——创建后立刻放进后台，不占用当前终端。就算你关掉电脑、睡一觉醒来，进程还在跑。
随时可以 attach（接入）进去看进度：
screen -r ocr-batch
用了 screen 之后，整批文件后台跑了几个小时，完美结束。零空文件，质检全部通过。
真正出乎我意料的部分
技术跑通之后，我开始翻生成的档案。
每一份文件背后，都是一张原始单据。而当你把所有单据按时间排开，你开始看到一条隐藏的时间线。
原来某个指标从好几年前就开始变化了。
原来那次复诊是在这个背景下发生的。
原来有些状况，我根本不知道。
读 Why We Sleep 的时候有一段话让我印象很深：
The discovery proved that sleep could potentially be used as a new early diagnostic litmus test.
当时看完就觉得——很多指标的变化，其实比你意识到的要早得多。只是没有一个系统帮你追踪，所以你不知道。
整理档案就是这种感觉。不是信息不存在——是它们从来没有被放在一起看过。当所有单据按时间排开，你才能看见那条隐藏的时间线。
这个 Skill 帮你解决的三件事
总结一下：
1. 把计算密集型任务外包给 Gemini 大量文件、复杂分析——Antigravity 发指令，Gemini 去执行，你只需要拿结果。
2. 解锁超大上下文窗口 Gemini 的上下文窗口极大。几百页文档、几百个文件，可以一次喂进去看全局，然后综合分析。
3. 用 screen 让长任务真正跑完
批量处理、几小时脚本——screen 让进程和终端完全解耦。睡一觉回来，结果还在。
你只需要跟 Antigravity 说：「用 Gemini CLI 帮我处理 [任务]。」
它会自动判断是单次查询、多轮对话，还是 --yolo 模式。如果是长任务，screen 会自动管理进程。
也许「第二大脑」不是一个 AI，而是你把几个 AI 配合起来用的那套方式。
先装上认识一下它再说～
「You don't need to be smarter than others to outperform them if you can out-position them.」 ——Shane Parrish，Clear Thinking
（换个位置，比变聪明更有效。）
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