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AIツール/2026-07-26上級

Antigravity CLI の /effort をタスク種別で振り分ける — 6週間の実測と、効かなかった領域

Antigravity CLI v1.1.5 で加わった /effort を、タスク種別ごとに自動で振り分ける仕組みを作り、6週間分の実行ログを集計しました。効いた領域と、上げるほど結果が悪くなった領域を実測値とともに整理しています。

Antigravity CLI17effortエージェント設計16運用改善計測5

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同じような指示を出しているのに、返ってくるまでが 40 秒の日と 4 分の日がある。

個人開発で日々の細かい修正を CLI へ流している身としては、この差が読めないのは地味に困ります。最初はモデル側の混み具合だと思っておりました。ログを見返すと、そうではありませんでした。前の作業で /effort を上げたまま、次の細かい文言修正にもその設定を引きずっていただけでした。

しかも困ったことに、時間がかかった方の差分がいつも良いとは限りません。「ついでに周辺も整えておきました」という余計な変更が混ざり、レビューで戻す手間が増えていた回が何度もありました。

そこで、タスクの種別から effort を機械的に決める小さなルーターを挟み、6週間分のログを取りました。想定と一致した部分と、逆だった部分の両方が出ましたので、実測値ごと共有いたします。

/effort が変えているもの、変えていないもの

/effort は Antigravity CLI v1.1.5(2026年7月21日)で加わったスラッシュコマンドで、推論にかける手間の度合いをタスクごとに切り替えられます。

手元で観察できた範囲では、段階を上げると次の傾向が出ました。

  • 計画フェーズが長くなり、実装前の探索(ファイル横断の読み込み)が増える
  • 差分の粒度が大きくなる。頼んでいない周辺の整理が同じ差分に入りやすい
  • 失敗したときの復帰が丁寧になる。テストが落ちた際に原因まで戻って直す確率が上がる

逆に、段階を上げても変わらなかったものもあります。

  • 指示そのものが曖昧なときの成果物の質。曖昧さは effort では埋まりません
  • 参照するファイルの取り違え。これはワークスペースの構造とルールファイル側の問題でした

なお、利用できる段階名は CLI のバージョンで変わりますので、起動後に /effort のヘルプで手元の値を確認してください。以下では私の環境の3段階を便宜的に low / medium / high と表記します。後述するコードでも、段階名はコードに埋め込まず設定ファイル側へ逃がしています。

タスクを4種に分ける

振り分けの前に、自分が CLI へ投げている作業を分類しました。過去のログを 100 件ほど眺めて、次の4種に落ち着いております。

種別内容判断の目印
mechanical文言修正・リネーム・import 整理・フォーマット正解が事前に決まっている
localized1〜2ファイルに収まるバグ修正・テスト追加変更範囲が読める
structural設計変更・モジュール分割・移行作業変更範囲が事前に読めない
exploratory原因調査・比較検討・方針の相談コードを書かずに終わることがある

個人開発ですと mechanical の比率が高く、私の場合は全体の4割強を占めておりました。ここを速く回せるかどうかが、一日の体感を左右します。

この分類の肝は「変更範囲が事前に読めるかどうか」です。読める作業に探索の余地を与えても、探索した分だけ余計なものが増えます。

ここまでお読みいただきありがとうございます。

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この記事で得られること
タスク記述から effort 段階を決めるルーティングの実装(Node.js・そのまま動く完全なコード)
6週間・212件の実行ログを集計した、種別ごとの一発採用率と所要時間の比較
effort を上げるほど結果が悪化したタスク種別と、effort より効いた別の要因
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