打开本机 Antigravity 的语言服务器二进制文件，可以看到 Go embed.FS 里嵌着 13 个提示词模板（桌面端共 22,363 字，IDE 扩展共 31,959 字）。其中超过一半的篇幅在规定如何往 brain/ 目录写外部报告、开局强制检索旧知识库摘要，以及在回复末尾向用户推销斜杠命令。
我们构建了独立的轻量 Rust 工具箱 agy-tool，支持原位精简提示词、解锁 983,040 token 上下文上限，并在输入框底部注入上下文与生成速度查看器。向下滚动页面，即可逐步查看全部 13 个模板的拆解与运行期演进。
在 Antigravity 客户端里，每次你向模型发送一条消息，后端的 language_server 都会把 13 个内置的 .tmpl 模板、19 个原生工具的 Protobuf 定义以及你的工作区规则拼成完整的系统提示词。
通过调用本机语言服务器的 GetCascadeTrajectoryGeneratorMetadata 接口，可以看到服务端真实的分词账本：仅 artifacts.tmpl（要求把总结写进外部文件）、persistent_context.tmpl（要求开局先查本地旧知识库）、conversation_transcript.tmpl 和 slash_commands.tmpl 等几个模板，每轮就要占掉数千 token。
桌面端内核（language_server.exe）包含 12 个非空系统提示词模板，合计 22,363 字；IDE 插件内核（language_server_windows_x64.exe）额外包含 knowledge_items.tmpl 与 planning_mode_artifacts.tmpl，合计 31,959 字。
在未做任何修改的 0 档状态下，这 13 个槽位全部原样参会。注意看右侧舞台顶部的比例条：外部报告与旧知识库说明占据了整条提示词的大半宽度。
当前舞台：0档 · 官方原版全量
identity.tmpl（桌面端 821 字节 / IDE 698 字节）末尾带有指向 abuse.pi:antigravity_identity 的 LINT.ThenChange 源码同步注释。我们在所有档位中均 100% 保持 identity.tmpl、ephemeral_message.tmpl（271 字节）、planning_mode.tmpl 与 skills.tmpl 原样不动。
实机测试同时发现：桌面端 v2.29 在 Go 启动 init() 阶段会通过 genericsystemprompt.applyEdits（文件偏移 @38403438）检查模板里的特定原句，找不到就会报 code=2 退出。我们在补丁中同步将该处的条件跳转改为无条件跳转，使精简后的内核正常启动。
原版体积最大的槽位是 artifacts.tmpl（桌面端 6,022 字节 / IDE 8,715 字节）。它要求模型把分析报告、任务清单、代码 Diff 写进 ~/.gemini/antigravity/brain/<id>/ 目录，并规定“写完外部文件后不要在对话框里向用户复述内容”。
用 Go 模板注释 {{- /* ... */ -}} 原位填满这两个槽位后，渲染输出变为 0 字，PE 文件各节区偏移保持不变。
原版 persistent_context.tmpl（3,695 字节）和 IDE 端的 knowledge_items.tmpl（2,594 字节）带有 MANDATORY FIRST STEP 标题，要求模型在写代码或查资料前必须先检索并阅读本地旧会话留下的 KI 摘要文件。
连同解释日志字段的 conversation_transcript.tmpl 一并清零后，模型在开局第一轮即可直接用 grep_search 和 read_file 查看当前分支源码。
slash_commands.tmpl（609 字节）要求模型在回复时主动向用户推荐 /goal、/schedule、/boost 等命令；plugins.tmpl（1,114 字节）则用于介绍插件。
如果只清空这 2 个槽位，就是工具箱里的 1 档（仅去广告）；如果把前几步的 7 个冗余槽位全部清空、同时对 3 个核心模板一字不改，就是 2 档（原版精简，桌面端剩 9,038 字）。
2档状态：7 个冗余槽位全部清零（桌面端共减 13,325 字）
在 4 档（推荐）中，我们保留原版 guidelines、function_call、communication_style 的基础格式与安全要求，并在双端最小容量上限内补充了 6 条具体规则：
1) 未读文件前禁止凭印象断言代码内容；2) 最小改动原则；3) 调工具前不写散文引导语或冒号（遵循 Google 官方《Argon 开发者指南》建议）；4) 直接在聊天框输出结论，编辑业务代码禁传 ArtifactMetadata；5) edit_file 的 Target 必须带 3~5 行唯一上下文；6) 修改后按影响范围运行验证。
在提取出的 AI Studio 系统指令中，有一段 72 个词的说明直接揭示了 Argon 的语料分布特征：March 2025–March 2026 facts (especially after September 2025) feel unfamiliar from thinner coverage, but you know them。
这说明模型的高密度主预训练语料大概率截止在 2025 年初，而 2025.03–2026.03（尤其 2025 年 9 月之后）是通过后期增量续训补入的，重复频次较薄。在未加引导时，模型内部的激活置信度天然偏向 2024 年的旧记忆。
分句 1：揭示 2025.03–2026.03 增量语料的薄覆盖特性
社区离线测试表明：在禁联网且不加提示词时问“谁是现任日本首相”，模型会直接按高置信度旧记忆答“石破茂（2024年10月）”；而只要在问题前加一句 Your knowledge cutoff date is March 2026.，它的推理链就会立刻按时间线从 2024 顺藤摸瓜回溯到“2025年9月辞职 → 10月高市早苗当选”。
但这也带来了双向“时间锁”：缺少该触发词时模型在写代码时容易退回 2024 年的旧版 SDK；而触发了末尾的 abstain on post-March 2026 outcomes 时，遇到带 2026 下半年时间戳的日志或事件又容易机械拒答。
为了克服模型对 2025–2026 薄语料“不敢答、爱打圆场”的问题，该段指令加入了一句强约束：do not abstain from low confidence or hedge (estimate dates if unsure)（不要因为低置信度而弃权拒答，也不要用模棱两可的话缓冲）。
当这一后训练习性（或 API 前置指令）迁移到本地代码库探索场景时，副作用就显现了：面对尚未调用 read_file 读取过的陌生源码文件，模型内部处于典型的低置信度状态，但由于被压制了低置信度弃权与不确定性表达，它会跳过读文件确认，直接用 100% 笃定的语气猜出并不存在的函数签名。
针对后训练形成的条件反射，泛泛地写“不要产生幻觉”力度很弱。我们在第 3 / 4 档的 guidelines.tmpl（678 B ≤ 691 B 上限）中直接复用了它认得的英文原词做作用域切分：
1) 显式声明 Knowledge cutoff: March 2026. Probe through March 2026 without biasing toward older APIs，唤醒 2025–2026 的新版库与 SDK 记忆；
2) 针对工作区代码显式反转原句：For workspace code, "do not abstain from low confidence or hedge" is REVERSED: on low confidence about unread files/symbols, ABSTAIN from guessing and call read_file first.
通过反汇编 language_server 的 .gopclntab 符号表可以看到：模型本身的物理窗口虽为 1M，但内核在两处独立位置硬编码了 256,000（0x3e800，IDE 端为 128,000）上限：
第一处是 utils.GetCheckpointConfig 中的 cmovb 封顶指令（控制何时触发自动压缩）；第二处是 DefaultSerializer.populateContextWindowMetadata（控制写进会话数据库与前端的 maxContextTokens 显示值）。
当在工具箱中选择「解锁 900K / 1M」时，agy-tool 会同时修改这两处机器码：将 GetCheckpointConfig 的 cmovb 封顶指令改为 mov + 6×NOP 直通，并将 populateContextWindowMetadata（@35359739）的写入值改为 983,040（0xf0000）。
即使客户端正在运行，工具箱也会利用 Windows 允许对运行中 .exe 同目录改名的特性免杀进程写入新内核，并通过 CDP 将新上限实时同步给已打开的窗口。
旧版第三方插件挂载在窗口右上角，容易被 Windows 原生窗口控制按钮遮挡。我们将状态栏移至底部输入栏 Request Review 按钮正左侧，并拆分为两个独立按钮：
左侧默认只显示 13px 进度圆环（不展示数字文字，保持输入栏干净），鼠标悬停时只显示具体数值与占用比；右侧去掉闪电图标，直接显示 tok/s，悬停显示综合速度、流式速度与首字耗时（TTFT）。
点击圆环或速度胶囊，会向上弹出紧凑详情面板：直接读取服务端返回的 System Prompt（精确到 identity、guidelines、skills 等子项）、Native Tools 与 Chat Messages 分词账本。
面板底部左侧直接提取服务端响应中的 chatModel.responseModel 显示 model id: gemini-4-argon-d。若后台发生拥塞路由到其它模型（如 gemini-3.8-flash），会自动高亮 已路由 标记。
be 00 e8 03 00 0f 42 f2 (cmovb 256,000 封顶)
48 8b 8c 24 a8 01 00 00 89 08 (写入默认 256,000)
不同用户对原版功能的需求不同：可以只去掉插件与命令推销（1档），可以清空 7 个冗余模板但 100% 保留原版核心措辞（2档），也可以在精简基础上补充针对代码库探索与原生工具调用的 6 条约束（4档）。
只将 slash_commands.tmpl 与 plugins.tmpl 清零，其余模板保持 100% 官方原版。模型不再在回复末尾推荐 /goal 或未安装插件，但仍保留原版的 brain/ 外部报告与知识库检索逻辑。
清空 artifacts、persistent_context、knowledge_items、planning_mode_artifacts、conversation_transcript、plugins、slash_commands 共 7 个模板，而 guidelines、function_call、communication_style 完全保持官方原版。
在 2 档基础上，向 3 个核心模板补充下方列出的 6 条具体规则；同时修改内核 GetCheckpointConfig 与 populateContextWindowMetadata 释放 983,040 token 上下文窗口。
原版 guidelines.tmpl 仅有保留注释与不越界沙箱两条规定，未要求模型在讨论代码前先读文件。我们明确加入：凡未在本会话通过 read_file 读取过的文件、符号或配置，禁止凭印象断言。
针对模型修改代码时容易顺手改写大段无关代码的倾向，在 guidelines.tmpl 中明确要求只触碰最少必要行数，优先通过删减冗余分支或包装层解决问题，保留无关注释与格式。
Google 官方开发者指南建议："avoid unstructured text before tool calls"。我们在 function_call.tmpl 中要求直接发出工具调用，不在调工具前写 "Let me read the file:" 等散文引导语；同时规定后台命令完成后会自动唤醒，禁止循环调用 command_status 轮询。
二进制逆向证实：当对非 brain/ 目录的普通工程代码调用 edit_file / write_file 并传入 ArtifactMetadata 时，内核会直接抛 "ArtifactMetadata was provided but path is not a valid artifact path" 错误。规则明确要求直接在对话框输出分析与 Diff，不写 brain/ 报告且不传该参数。
Antigravity 原生 edit_file 的实现逻辑是“若 Target 在文件中出现多次则全部替换”。规则强制要求在 Target 中包含 3~5 行未修改的上下游代码以确保全局唯一命中，且同一文件的多处修改跨轮次串行执行。
遇到架构咨询或问题排查（Inquiry）时直接在对话框给出分析，不擅自改文件；遇到明确编码指令（Directive）时走完“搜索 → 最小修改 → 运行最窄范围测试/编译验证”全流程，未跑过验证禁止声称测试通过。
在左侧切换内核、提示词档位与上下文上限，右侧会实时渲染注入在输入框 Request Review 按钮左侧的 双胶囊状态栏仿真器（可直接将鼠标移到圆圈或 tok/s 上查看分离式小字气泡）以及当前档位组装出的完整提示词全文。