用途：该技能用于对 AI 代理做安全、自动化的上线发布。它基于“Evaluating Agent Performance”代码实验，借助 Cloud Run 的修订版本标签，先部署影子修订版（Shadow Revision）进行评估，通过后再切换为线上流量，从而支持系统级评估（延迟、网络、鉴权），而不仅是单元测试。
主要能力与流程：
- 提交哈希标签：每次部署都用当前 Git 提交哈希打标签，例如 c-a1b2c3d。
- --no-traffic：修订版以 0% 流量部署，不影响用户请求。
- 影子 URL：通过专用标签 URL 访问该修订版，格式为 https://[TAG]---[SERVICE]-[HASH]-[REGION].a.run.app。
- 提升：若评估指标（Final Response Match、Tool Use Quality）通过，则将该修订版提升到 100% 流量。
使用方式：可通过向 Antigravity 提出指令来使用，例如“部署我的代理的影子修订版用于评估”“用 Git SHA 给我的新 Cloud Run 修订版打标签”“将我的影子修订版提升到 100% 流量”。标准实现可参考 scripts/deploy_shadow.sh 中的 Shell 模板。
适用场景：需要在生产环境中评估 AI 代理而不让其承接用户流量，或希望按提交哈希追踪部署、按评估结果逐步放量的场景。
限制：资料未提供具体依赖、权限配置、评估指标计算方式及失败回滚细节；具体实现需结合 Cloud Run 与相关代码实验环境。