agy(Antigravity CLI) 是 Google 的 AI 「代理優先（agent-first）」開發平台的一部分，具備以下特點：
- 技術架構：以 Go 語言開發，比舊有的 Gemini CLI 反應更靈敏且啟動速度更快。
- 多代理協作：支援非同步流程與多代理協作，允許在背景執行複雜的大型重構或研究任務，而不會鎖定終端機階段。
- 功能整合：保留了 Gemini CLI 的核心功能，包括 Agent Skills、Hooks、Subagents 以及重新命名為「外掛（plugins）」的 Extensions。
- 安裝指令：使用者不再使用
gemini指令，而是透過新的二進制檔案執行agy指令。
AI agent 其實蠻有用的。先不要講到我目前工作上用它大量完成 Dev-Ops 有關 Ops 的工作。因為我不是 RD，是屬於 MIS/Ops，所以其實工作上早就非依賴 AI。三年前，我對微軟一個工具，Power BI Desktop 很有興趣，我那段期間還真的想從網路跳到這方面的工作。但是，現在其實你只需要把所有資料蒐集在一起，讓 AI agent 當你的祕書，請它針對你的資料分析，然後讓問它一堆問題，請它做個報告，它可以做得比一般的祕書更快，更精準，根本不用去學 Power BI。
好，我已經介紹過 agy 以及我為什麼最後還是決定用它來作為我的助理的理由。再來就是用這篇文章來稍微提示一下，如何減少 token 的花費。
這次我試著請 agy 幫我翻譯半年前我買的一本書：Just Use Postgres!
這是一本討論 PostgreSQL 新的功能的書，也就是除了第二章稍微介紹 SQL ISO 標準向的 PostgreSQL 功能，這本書主要是介紹其它讓 PostgreSQL 可以睥睨其它資料庫產品的原因。
以翻譯一本書為例，要如何減少 token 的消耗？直接把整本書丟給 AI agent 去翻，那叫做錢太多，把新台幣丟到水裡。來看看我如何請 agy 協助我了解該如何降低 token 的消耗量。
問： Google AI Plus 的使用者，能使用 agy 嗎？
答：
可以，Google AI Plus 的訂閱使用者完全可以使用 agy（Antigravity CLI）！
以下是相關的使用說明與重點：
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### 1. 如何開始使用
• 帳號授權：第一次在終端機執行 agy 時，依照畫面指示透過瀏覽器登入您已訂閱 Google AI Plus 的 Google
帳號，即可完成認證與權限綁定。
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### 2. 方案權益與限制
• 基礎使用額度：Google AI Plus 方案包含 Antigravity 的 AI 模型呼叫與 Agent 工作額度。
• 與 Pro / Ultra 方案的差異：
• Google AI Plus：提供固定的方案內含使用額度，額度耗盡時需等待週期重設，通常無法額外加購 AI Credits。
• Google AI Pro / Ultra：擁有更高的使用額度與頻率上限，且在額度用完時支援加購額外的 AI Credits。
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### 3. 常見注意事項
• 帳號確認：認證時請務必確認瀏覽器登入的是擁有 Google AI Plus 訂閱的帳號。
• 權限同步：若登入後發現被誤判為 Free
免費版，通常是權益快取同步延遲，可嘗試登出後重新認證（或檢查登入帳號是否正確）。
問：如果我訂閱 Google AI Plus，那麼我大概只有多少 Token 可用？
答：
在 Google AI Plus 方案下，Token 與用量主要是透過**「單次上下文長度」與「動態運算週期配額」**來管理的，並非像 API
一樣直接發放一筆固定消耗的 Token 點數。
以下是具體的用量與規格拆解：
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### 1. 單次上下文視窗（Context Window）
• 約 128,000 Tokens（128k）
• 免費版一般為 32k Tokens。
• 128k Tokens 約等於 30～40 萬字 或 數千行中型程式碼專案 的大小，足夠讓 agy
同時理解多個關聯檔案、錯誤日誌與終端機輸出。
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### 2. 總用量與刷新機制（動態運算配額）
Google 訂閱制採用滾動刷新機制（Rolling Quota）：
• 短期刷新週期（每 3～5 小時）：
• Google AI Plus 提供的可用運算量約為免費版的 2 倍以上。
• 只要不短時間內連續進行超大型專案分析，每過數小時額度就會自動回復。
• 每週總用量上限（Weekly Cap）：
• 每週有一個累積的運算總量上限，確保整體資源平衡。
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### 3. 在 agy（AI Agent）中的實際使用感
因為 agy 在執行 Agent 任務時會自主閱讀專案結構、查看檔案與執行終端機指令，Token 的消耗會比一般純對話快：
• 非常夠用：日常寫 Code、單元測試、Bug 修復、小型模組開發、程式重構、一般問題諮詢。
• 容易觸發上限的情況：連續派發多個子代理（Subagent）同時爬取數萬行的大型 Codebase，或短時間內讓 Agent
自動迭代嘗試數十次指令。
• 額度用罄時：Plus 方案需等待短期冷卻（3~5 小時）或下個週期刷新（Pro/Ultra 方案則支援加購 AI Credits）。
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### 4. 如何查看即時用量？
您可以隨時登入 https://gemini.google.com/usage 查詢當前帳號的用量比例與刷新狀態。
問： 如果我在 WSL 上執行 agy，然後我希望你去讀的檔案放在 E:\Download 之下，請問你讀得到嗎？這會花費很多Token嗎？
答：
### 1. 讀得到嗎？
完全讀得到！
在 WSL（Windows Subsystem for Linux）環境下，Windows 的各個磁碟機都會自動掛載在 /mnt/ 目錄下：
• Windows 路徑 E:\Download
• 對應的 WSL 路徑為：/mnt/e/Download（若資料夾名稱為 Downloads，則為 /mnt/e/Downloads）
如何操作：
1. 直接指定路徑：在對話中直接告訴我檔案路徑，例如：請幫我看看 /mnt/e/Download/app.py 的內容。
2. 切換目錄執行：或者您也可以在 WSL 終端機中先切換到該目錄再啟動 agy：
cd /mnt/e/Download
agy
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### 2. 這會花費很多 Token 嗎？
Token 的消耗量完全取決於「檔案的內容大小與類型」，與存放在哪個磁碟機無關。
具體消耗情況如下：
檔案類型 / 大小 | 範例 | 預估 Token 消耗 | 影響評估
---------------------|-------------------------------|-------------------------------|-----------------------------
中小型程式碼 / 文本 | 100～500 行的 .py、.json、.md | 約 500 ～ 3,000 Tokens | 極小，幾乎無負擔
圖片 / 截圖 | .png、.jpg 介面截圖 | 每張約 500 ～ 1,500 Tokens | 偏小，適合搭配多模態分析
超大文字檔 / 資料集 | 數萬行的 .log、大型 .csv | 10,000 ～ 50,000+ Tokens | 較大，會顯著消耗單次對話額度
壓縮檔 / 執行檔 | .zip、.exe、.tar | 一般只讀取結構/清單，不讀全文 | 僅消耗目錄清單的少量 Tokens
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### 3. 省 Token 的實用建議
1. 指定具體檔名或範圍：例如「請看 /mnt/e/Download/test.py 的第 20~50 行」或「請幫我搜尋某關鍵字」。
2. 善用搜尋與分段：agy 內建智慧工具（如 grep
搜尋與部分行數讀取），會優先抓取相關片段，不會盲目把整個目錄全部讀進對話中。
問：所以，如果我想要你幫我翻譯一本英文書，要節省Token的話，我最好告訴你，我想要你翻譯第100~199頁，把翻譯的文章轉成 HTML 檔。像這樣嗎？
答：
您的**「分批、分範圍」核心邏輯完全正確！但 100 頁在實際操作上建議把範圍縮得更小一點**。
以下為您分析原因，並提供最省 Token、最不容易出錯的翻譯策略：
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### 1. 為什麼 100 頁一次翻會太大？
雖然 128k 上下文可以「讀得進」100 頁的英文書（約 4~6 萬 Tokens），但大語言模型有**「單次輸出長度上限（Output Token
Limit）」**：
• 模型一次通常最多回傳 4,000 ～ 8,000 Tokens（約 3,000～6,000 個中文字）。
• 如果一次要它翻譯 100 頁（約數萬中文字），翻譯到一半就會被強制截斷，反而浪費額度。
👉 最佳切分範圍：以**「1 個章節」或「10 ～ 20 頁（約 3,000～5,000 英文單字）」**為一次處理的單位最剛好。
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### 2. 翻譯書籍時，最省 Token 的 4 個實用技巧
#### ① 指定輸出為檔案，不要在對話框全量輸出
直接請 agy 將翻譯結果寫入指定的 HTML 檔，例如：
│ 「請閱讀 /mnt/e/Download/book.txt 的 Chapter 1，翻譯成繁體中文並直接寫入
│ /mnt/e/Download/chapter_01.html，排版要保持整潔易讀。」
#### ② 注意「對話歷史膨脹」（最容易偷吃 Token 的地方）
在同一個對話視窗中，每次你發送新訊息，模型都會把前面的歷史對話全部重讀一遍。
• 如果你在同一個對話裡連續翻完 10 個章節，到了第 10 章時，每次提問都會額外消耗前面 9 章的巨大歷史 Token。
• 解法：每翻譯完 1～2 個章節並存檔後，可以使用 /clear 指令清空上下文，或者重新開一個乾淨的對話視窗。
#### ③ 建立「專有名詞 / 術語對照表」
在開始前，先讓 agy
掃描目錄或前言，產出一份名詞對照表（例如人名、專有名詞譯名），之後每次翻譯附上這份小清單。這能確保前後風格一致，避
免後續花大量 Token 重新校對修改。
#### ④ 發揮 agy 的 Agent 優勢：寫腳本輔助
若檔案是 PDF 或 EPUB，您可以直接讓 agy：
1. 寫一段 Python 腳本自動將書籍按章節拆成多個文字小檔案。
2. 逐一處理並套用漂亮的 HTML/CSS 模板組合成一本電子書。
問：1. 寫一段 Python 腳本自動將書籍按章節拆成多個文字小檔案。
2. 逐一處理並套用漂亮的 HTML/CSS 模板組合成一本電子書。
3. 放在同一個目錄，檔名就取為"Just_Use_Postgres!.html"
答：
已為您完成所有處理！以下是執行成果與產出檔案說明：
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### 📂 產出檔案清單
#### 1. 互動式電子書（HTML）
• 📄 路徑：Just_Use_Postgres!.html （大小約 1.1 MB）
• 💡 開啟方式：在 Windows 檔案總管中進入 E:\下載\電子書\，直接雙擊 Just_Use_Postgres!.html 即可在瀏覽器中離線閱讀。
#### 2. 分章純文字小檔案
• 📁 目錄：
• 拆分章節清單（共 15 個檔案）：
1. 00_Front_Matter_Foreword_Preface_Intro.txt（前言、序言、導讀，第 1–24 頁）
2. 01_Chapter_1_Meeting_Postgres.txt（第 1 章：認識 Postgres，第 25–39 頁）
3. 02_Chapter_2_Standard_RDBMS_capabilities.txt（第 2 章：標準 RDBMS 功能，第 40–86 頁）
4. 03_Chapter_3_Modern_SQL.txt（第 3 章：現代 SQL 語法，第 87–110 頁）
5. 04_Chapter_4_Indexes.txt（第 4 章：索引深入解析，第 111–150 頁）
6. 05_Chapter_5_Postgres_and_JSON.txt（第 5 章：Postgres 與 JSON，第 151–185 頁）
7. 06_Chapter_6_Postgres_for_full_text_search.txt（第 6 章：全文檢索，第 186–222 頁）
8. 07_Chapter_7_Postgres_extensions.txt（第 7 章：擴充套件體系，第 223–234 頁）
9. 08_Chapter_8_Postgres_for_generative_AI.txt（第 8 章：生成式 AI 與向量檢索 pgvector，第 235–274 頁）
10. 09_Chapter_9_Postgres_for_time_series.txt（第 9 章：時序資料 TimescaleDB，第 275–313 頁）
11. 10_Chapter_10_Postgres_for_geospatial_data.txt（第 10 章：地理空間資料 PostGIS，第 314–353 頁）
12. 11_Chapter_11_Postgres_as_a_message_queue.txt（第 11 章：訊息佇列 pgmq，第 354–379 頁）
13. 12_Appendix_A_Five_optimization_tips.txt（附錄 A：五大優化技巧，第 380–390 頁）
14. 13_Appendix_B_When_not_to_use_Postgres.txt（附錄 B：何時不該用 Postgres，第 391–392 頁）
15. 14_Afterword_Index.txt（後記與索引，第 393–402 頁）
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### 🎨 HTML 電子書設計特點
• 側邊欄章節目錄：依據書籍的三大部分（Part 1~3）分類，標註起始頁碼，支援即時關鍵字搜尋與快速定位。
• 閱讀主題切換：提供「🌙 暗黑模式」、「☀️ 明亮模式」與「📖 羊皮紙模式（Sepia）」。
• 排版自訂：可自由調整字體大小（A- / A+）與切換字體風格（現代黑體 / 襯線字體）。
• 程式碼與標籤美化：SQL 語法與終端機指令區塊特別強調顯示。
• 鍵盤快捷鍵：支援鍵盤方向鍵 ←（上一章）與 →（下一章）快速換章閱讀。
• 頂部閱讀進度條：即時顯示目前章節的捲動進度。
問：我打算翻譯這本書，請先幫我把"03_Chapter_3_Modern_SQL.txt"建立一個中英文的名詞對照表，未來繼續翻譯時，而夠保持一致性。
答：
為您整理出 第 3 章《Modern SQL》（現代 SQL） 的完整中英文名詞對照表。
這份對照表遵循繁體中文（台灣習慣之資料庫與資訊科技術語標準），共分為 5
大模組，方便您在後續翻譯時保持用語的一致性與精確度：
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### 1. 核心概念與資料庫標準 (Core Concepts & Standards)
英文術語 (English) | 繁體中文譯名 (Traditional Chinese) | 說明 / 備註
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Modern SQL | 現代 SQL | 指 SQL-92 之後引入的新功能與擴展
Relational model | 關聯模型 / 關聯式模型 | 經典關聯式資料庫理論基礎
Relational Database (RDBMS) | 關聯式資料庫管理系統 | 如 PostgreSQL、MySQL、Oracle
SQL standard (SQL-92, ISO/IEC 9075) | SQL 標準規範 | 包含 SQL-92, SQL:1999 等版本
Structured data | 結構化資料 | 遵循嚴格綱要的資料
Semi-structured data | 半結構化資料 | 如 JSON、XML、YAML
Unstructured data | 非結構化資料 | 如純文本、音訊、圖片
Normalization | 正規化 | 資料庫設計降低冗餘的過程
Object-relational mapping (ORM) | 物件關聯對映 (ORM) | 應用層與資料庫間的對映框架
Database schema | 資料庫綱要 / 資料庫架構 | 資料表與關聯結構定義
Property graph | 屬性圖 | 現代 SQL 支援的圖形結構
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### 2. 通用資料表表達式 (Common Table Expressions - CTE)
英文術語 (English) | 繁體中文譯名 (Traditional Chinese) | 說明 / 備註
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Common Table Expression (CTE) | 通用資料表表達式 (CTE) | 用 WITH 子句定義的臨時結果集
WITH clause | WITH 子句 | 定義 CTE 的關鍵字語法
Primary statement | 主查詢語句 / 主要陳述式 | 使用 CTE 結果的主要 SQL 陳述式
Auxiliary statement | 輔助查詢語句 / 輔助陳述式 | 在 CTE 內部執行的 SQL 子陳述式
Data-modifying CTE | 資料修改型 CTE | 包含 INSERT/UPDATE/DELETE 的 CTE
RETURNING clause | RETURNING 子句 | 修改資料後直接回傳受影響列的語法
Nested query / Subquery | 巢狀查詢 / 子查詢 | 傳統寫在括號內的子查詢
Materialized CTE | 具體化（物化）CTE | 將 CTE 結果計算一次並暫存於記憶體/磁碟
Non-materialized CTE | 非具體化 CTE | 每次引用時重新評估計算
CTE folding / Fold into | CTE 折疊 / 併入 | 最佳化器將 CTE 展開併入主查詢以提升效能
Execution plan | 執行計畫 | 透過 EXPLAIN 產生的查詢執行路徑
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### 3. 遞迴查詢與階層資料 (Recursive Queries & Hierarchical Data)
英文術語 (English) | 繁體中文譯名 (Traditional Chinese) | 說明 / 備註
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Recursive query | 遞迴查詢 | 處理樹狀、圖狀或連續鏈結資料的查詢
WITH RECURSIVE | WITH RECURSIVE 子句 | 宣告遞迴 CTE 的語法
Non-recursive term | 非遞迴項 / 基礎項 (Anchor/Base) | 遞迴查詢中只執行一次的起始查詢
Recursive term | 遞迴項 | 在 UNION 後重複自我引用的查詢部分
Working table | 工作資料表 (Working Table) | 儲存當前遞迴步驟輸入的暫存表
Intermediate table | 中間資料表 (Intermediate Table) | 儲存當前遞迴步驟運算結果的暫存表
Hierarchical data | 階層式資料 | 具有父子層級關係的資料
Tree-like structure | 樹狀結構 | 組織圖、分類目錄等層次結構
Hierarchy level | 階層層級 (Level) | 節點在階層中的深度（如 1, 2, 3...）
Deduplication | 去除重複項 / 去重 | UNION 與 UNION ALL 的主要差別
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### 4. 視窗函式與分析計算 (Window Functions)
英文術語 (English) | 繁體中文譯名 (Traditional Chinese) | 說明 / 備註
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Window function | 視窗函式 / 窗口函數 | 在關聯資料子集上進行運算的分析函式
OVER clause | OVER 子句 | 定義視窗分割與排序規則的關鍵字
Window / Subset | 視窗 / 資料子集 | 視窗函式作用的目標列集合
Window frame / Frame | 視窗框架 (Frame) | 視窗內部進一步劃分的動態滑動範圍
PARTITION BY clause | PARTITION BY 子句（分區子句） | 將資料依欄位切分成不同視窗
Running total | 滾動累計 / 累計加總 (Running Total) | 依序累加前方每一筆資料的數值
Cumulative sum | 累積總和 (Cumulative Sum) | 累積數值計算
Moving average | 移動平均 (Moving Average) | 時間序列常用滑動平均計算
Lag and lead analysis | 相鄰列前後分析 (LAG / LEAD) | 取得上一筆 (Lag) 或下一筆 (Lead) 資料的分析
Self-join | 自我連接 (Self-Join) | 資料表與自身進行 JOIN
Aggregate function | 聚合函式 / 彙總函數 | 如 SUM(), AVG(), COUNT(), MIN(), MAX()
Rank / Ranking function | 排名 / 排序函式 | 如 RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER()
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### 5. 範例商業場景與程式庫名詞 (Dataset & Case Study)
英文術語 (English) | 繁體中文譯名 (Traditional Chinese) | 說明 / 備註
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Music streaming service | 音樂串流服務 | 本章的範例情境專案
Play session | 播放工作階段 / 播放紀錄 | 使用者聽歌的一次紀錄
Song sequence | 歌曲播放序列 | 連續無中斷聽歌形成的鏈狀序列
Play duration | 播放時長 | 歌曲實際被播放的秒數
Hash Join | 雜湊連接 | 執行計畫中的連接演算法
GroupAggregate | 群組彙總掃描 | 執行計畫中的聚合步驟
Seq Scan (Sequential Scan) | 循序掃描 / 全表掃描 | 逐筆讀取資料表的運算步驟
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│ 💡 小建議：我已將這份對照表儲存至工作區，後續翻譯第 3
│ 章時，我會完全依照本表的名詞標準進行翻譯，以確保整章文字精確且前後呼應。
問：好，並且把這個名詞對照表，先儲成文字檔，以備未來使用。
答：
已為您將第 3 章的中英文專有名詞對照表儲存至章節目錄中：
• 📄 Markdown 格式：03_Glossary_Modern_SQL.md
• 📄 純文字格式：03_Glossary_Modern_SQL.txt
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### 下一步建議
當您準備好要開始翻譯時，您可以直接指定：
1. 翻譯全章（或指定特定小節，例如：3.1 什麼是現代 SQL 或 3.3 通用資料表表達式）。
2. 輸出格式：直接輸出為排版好的繁體中文 HTML 檔（例如 03_Chapter_3_Modern_SQL_zh.html）或 Markdown 檔。
問：翻譯全章並且直接輸出為排版好的繁體中文 HTML 檔，取名為03_Chapter_3_Modern_SQL_zh.html。
答：
已為您完成 第 3 章《現代 SQL》（Modern SQL） 的完整全章繁體中文翻譯，並已排版輸出為高質感的獨立 HTML 電子書！
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### 📂 產出檔案位置
• 📄 主要檔案：03_Chapter_3_Modern_SQL_zh.html
• 📄 章節目錄備份：03_Chapter_3_Modern_SQL_zh.html
│ 💡 閱讀方式：您可以在 Windows 檔案總管進入 E:\下載\電子書\，直接雙擊 03_Chapter_3_Modern_SQL_zh.html
│ 即可在瀏覽器中離線閱讀。
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### 📖 本章翻譯涵蓋重點章節
1. 3.0 導言與本章核心目標：解釋 SQL 的演進與現代化需求。
2. 3.1 什麼是現代 SQL？：
• 介紹 Markus Winand 的 Modern SQL 概念（關聯式僅佔現代 SQL 20%）。
• 支援半結構化 JSON、陣列、複合型別與圖形屬性。
• 分析為什麼開發者容易受限於 SQL-92 與 ORM 框架。
3. 3.2 載入音樂服務資料集：
• 綱要圖解（users、songs、plays）與欄位詳解。
• 附上 Docker 與 psql 實作匯入指令。
4. 3.3 通用資料表表達式（CTE）：
• WITH 子句基礎語法與原理。
• 3.3.1 使用 CTE 查詢資料（清單 3.1、3.2）與 Postgres 最佳化折疊（CTE Folding）機制。
• 3.3.2 在查詢中使用多個 CTE（清單 3.3）與 MATERIALIZED / NOT MATERIALIZED 控制。
• 3.3.3 使用 CTE 修改資料（清單 3.4、3.5、3.6）與並行快照隔離特性。
5. 3.4 遞迴查詢（Recursive Queries）：
• WITH RECURSIVE 語法結構與 8 步驟執行虛擬碼解析。
• 3.4.1 查詢階層式連續播放序列（清單 3.8）與 level 階層計算。
• 3.4.2 在遞迴中使用自訂參數（清單 3.9），動態維護路徑陣列與累計播放時長。
6. 3.5 視窗函式（Window Functions）：
• 核心語法 OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 與傳統 GROUP BY 差異對比。
• 3.5.1 滾動累計與視窗框架（Frames）（清單 3.13）。
• 3.5.2 歌曲熱門度排名計算（清單 3.14，使用 RANK()）。
7. 3.6 本章總結（Summary）：5 大核心精華濃縮。
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### ✨ HTML 頁面功能
• 左側導航欄：各小節快速點擊跳轉與錨點定位。
• 閱讀模式切換：支援「🌙 暗黑」、「☀️ 明亮」與「📖 羊皮紙（Sepia）」三種主題。
• 字體自訂：支援字級放大縮小（A- / A+）與「現代黑體 / 經典襯線」切換。
• 程式碼區塊：所有 SQL 範例均提供一鍵「複製代碼」按鈕。
• 頂部進度條：即時反映章節捲動進度。
喔！真的不錯，參考一下成果：
我後來又請它再多翻譯一個章節，今天的 token 也還是夠。按照我另一篇文章，會說明，這就是 Prompt 工程，減少無謂的 token 與金錢浪費。
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