Google AI Studio 的开发者指南给出多条与 Gemini 4 Argon 直接绑定的任务示例：生成单文件 Web Audio 鼓机、用 Managed Agent 审计网站、为 Web 应用建立无障碍基线并循环修复、用多模态视频定位用户卡点，以及让 Argon 编排子 Agent。以下保留原文公开的 prompt 和步骤，不把指南示例当作本项目实测结果。
适合的任务：复杂前端交付、网站性能与 SEO 审计、可验证的代码修复、多模态用户测试分析、长任务规划、子 Agent 编排和把一次性排障流程沉淀为技能。
不适合的任务：依据这些官方示例推断成功率、成本、延迟或任意项目的实际质量；指南没有给出这些任务的统一实测数据。
适用的模型版本：Gemini 4 Argon，模型 ID gemini-4-argon。
适用的客户端、Agent 或 API：Gemini API Interactions API、Google AI Studio、Managed Agents 和 Google Antigravity；不同示例的入口不同。
推荐的推理档位和参数：鼓励先明确目标、里程碑和验收信号；指南在编排示例中建议 Argon 使用 thinking_level="medium" 或 "high"，具体任务参数仍需实测。
以下 prompt 均为指南原文，不是改写或拼接。
Build a single-file HTML drum machine and synth using the Web Audio API with a 16-step sequencer, tempo slider, and a live waveform visualizer.页面示例将该 prompt 发送到 gemini-4-argon，使用 thinking_level: "medium"，并打印 interaction.output_text。指南把预期交付描述为一个可运行的单文件 HTML 应用，但没有提供该次运行的实际输出代码或验收结果。
We want to fix accessibility and layout issues across our web app, but we don't have automated checks yet. First, write a headless Chrome script that crawls every route in src/routes/, inspects the live DOM and accessibility tree, and logs all violations to record our baseline score. Group the failing checks into shared root causes across our shared components, then fix them one cluster at a time. Re-run your script after each change to verify that each single fix resolves the entire cluster with zero regressions. Keep going until all routes pass with zero violations.这个 prompt 的验收信号是：先得到 baseline，再按共享根因分组，逐簇修复，每次重跑检查，最终所有路由零违规且零回归。指南没有展示实际扫描结果。
Investigate our current session to see where things stalled or required extra steps, and analyze why. Propose updates to our AGENTS.md or custom skills so we can improve our flow and take a more direct path next time.这是指南给出的反思 prompt，用于将当前会话中的卡点和额外步骤转为 AGENTS.md 或可复用 skill 更新；页面没有给出具体 diff。
指南公开了一个完整的 Interactions API 任务输入：
Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.该示例配置 agent="antigravity-preview-09-2026"、agent_config.type="antigravity"、agent_config.model="gemini-4-argon"、environment="remote"，输出目标是移动端/桌面端并列评分表和按优先级排列的修复项。页面未提供实际分数、API 返回值或修复结果。
指南建议先让 Argon 针对边界条件、成功标准和关键里程碑提出澄清问题；规划阶段用于检验架构和方案；运行前确认工具、文档和意图均可用；随后让模型自主写代码、运行检查、跨文件迭代，并在不可逆步骤前暂停等待确认。该段是工作流建议，不是新的完整 prompt。
指南建议接入测试套件、运行日志、浏览器截图或自写验证脚本；先记录 baseline，再循环测试假设，直到明确的通过/失败信号变为绿色。没有现成指标时，先让 Argon 分析项目并建立 baseline。这里与上面的无障碍 prompt 对应，但页面没有报告执行结果。
指南称 Argon 可以接收图片、音频、视频、代码和文本，并可动态跳转视频时间戳、以高分辨率检查帧，把画面与旁白或控制台音频关联起来。页面给出的具体任务方向包括：录制带口述和实时日志的屏幕分享，让 Argon 定位时序问题并修复组件；或输入 20 分钟用户测试录像，找出用户卡住的位置并修补底层组件。它没有公开这些任务的完整 prompt、视频内容或修复输出。
指南建议让 Argon 负责拆解问题、设计接口和审查最终结果，把代码探索、测试样板、叶模块迁移和高频检查交给 Gemini 3.8 Flash 子 Agent；复杂交互应用还可以让 Argon 编排 Nano Banana、Gemini 3.8 Flash TTS 或 Lyria 等专用模型。页面举例称 Argon 与 Flash 子 Agent 可共同构建 Mars Rover 着陆物理模拟器，但没有公开该项目的完整 prompt、代码或对照数据。
页面发布时间为 2026 年 10 月 13 日，作者署名 Geneviève Huskens 与 Jack Wotherspoon。
Web Audio 示例明确使用 gemini-4-argon，任务输入和 thinking_level: "medium" 均可见；输出只通过 interaction.output_text 读取，页面没有放出实际返回内容。
Managed Agent 示例明确给出 antigravity-preview-09-2026、Argon 模型、远程环境和完整任务输入；预期输出是网站审计的并列 scorecard 与优先级修复列表。
无障碍示例公开了从 headless Chrome baseline 到逐簇修复、每次复跑、最终零违规的完整验收目标，但没有实测报告。
指南把“长时间自主运行”“自我验证”“多模态视频理解”“子 Agent 编排”作为 Argon 的开发建议；这些是 Google 官方指南口径，不是独立评测。
本文不重复 1M 共享窗口、Long Decode、Thinking 参数规则和采样参数迁移等已有条目；这里只保留本指南独有的任务 prompt、验收循环和产品示例。
“验证”“零回归”“直到任务完成”等是 prompt 中的目标或指南建议，不等于页面已经证明模型完成了这些目标。
页面没有给出统一的 API 版本、工具权限、数据集、成功率、耗时、成本、样本量或人工复核协议；不同入口的实际限制可能不同。
Managed Agent 的网页审计依赖 PageSpeed Insights、Google Search 和远程 Antigravity 环境；没有这些工具时，不能把该示例当作普通文本调用。
多模态视频示例的输入格式、视频长度、音频处理、时间戳精度和修复验证均未完整披露；不要把概念性任务描述改写成已验证的 Agent Skills 工作流。
复现时应分别固定入口、模型 ID、完整 prompt、工具权限、项目文件、测试脚本和验收标准。Web Audio 示例可在 AI Studio Playground 直接试用；无障碍示例应保存 baseline、每簇 diff 和每次复跑结果；Managed Agent 示例还需远程 Antigravity 环境及其网页访问/API 工具。本文记录的是官方原文任务设计，未声称已运行或验证任何示例。
Gemini 4 Argon