Antigravity × Google AI で動かすソロ開発スタジオ — 設計から審査申請までを一人で回す自動化パイプライン

# AGENTS.md — Phase 1: Idea Validator
 
## market-researcher
あなたはアプリアイデアを定量評価するエージェントです。
App Store / Google Play のトレンドデータをWeb検索で収集し、以下の評価を行ってください。
 
評価項目:
1. 市場規模（カテゴリランキングの安定性・競合アプリの評価数推移）
2. 技術的実現可能性（ひとりの開発者が4週間以内に完成できるか）
3. 収益化の見通し（AdMob実績CPM・サブスクリプション相場・買い切り価格帯）
4. 差別化ポイント（既存上位アプリにない価値を提供できるか）
5. ASO難易度（主要キーワードの競争率）
 
出力形式: Markdownのスコアシート + 推奨カテゴリキーワード + 見送り推奨の場合の代替案

# Antigravityのターミナルから実行
antigravity agent run market-researcher \
  --input "高解像度の自然写真を毎日1枚配信する壁紙アプリ。オフライン保存機能付き。日本の四季に特化。"

// .antigravity/mcp-config.json
{
  "mcpServers": {
    "stitch": {
      "command": "npx",
      "args": ["@google/stitch-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_AI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

# AGENTS.md — Phase 2: Implementation Team
 
## ui-builder
役割: Swift / Kotlin のUIコンポーネントを生成する
制約:
- SwiftUI / Jetpack Compose のみ使用（UIKit / XML禁止）
- すべての画像にaccessibilityLabelを設定すること
- Stitch の出力JSONを入力として受け取り、実際のコードに変換する
- Dynamic Typeに対応し、最大フォントサイズでもレイアウトが崩れないこと
出力: src/Views/ 以下に配置
 
## data-layer-engineer
役割: データ永続化とCloudKit同期を実装する
制約:
- SwiftData（Core Data不可）を使用する
- CloudKit同期は CKContainer で行い、プライベートデータベースのみ使用する
- オフライン時はローカルキャッシュから表示し、同期は復帰後にバックグラウンドで行う
- iCloud未設定ユーザーはローカル保存のみで動作すること
出力: src/Models/ および src/DataLayer/ 以下に配置
 
## test-writer
役割: 実装されたコードに対してXCTestを自動生成する
制約:
- 正常系・異常系・Edge caseを必ず含めること
- カバレッジ目標は80%以上
- Mock/Stubは DIコンテナを使い、実際のネットワーク接続は行わない
- async/awaitに対応したXCTestを書くこと
 
## localizer
役割: アプリ内テキストの多言語対応
対応言語: 日本語（基準）、英語、中国語（簡体字）、韓国語、スペイン語
制約:
- 機械翻訳ではなく自然な表現で書くこと
- App Storeの審査に引っかかる可能性のある表現を使わないこと
- Localizable.strings形式で出力する

// .antigravity/tasks.json
{
  "tasks": [
    {
      "id": "overnight-data-layer",
      "description": "壁紙アプリのSwiftData + CloudKit 同期レイヤーを実装する。WallpaperItem モデルと WallpaperRepository クラスを作成し、ローカルキャッシュとCloudKit同期の両方に対応すること。",
      "agent": "data-layer-engineer",
      "schedule": "22:00 JST",
      "outputDir": "./WallpaperApp/Models/",
      "validation": "swift build && swift test WallpaperAppTests/DataLayerTests"
    },
    {
      "id": "overnight-ui",
      "description": "Stitch が生成した UIデザイン（./stitch-output/main-screen.json）をSwiftUIコードに変換する。",
      "agent": "ui-builder",
      "schedule": "22:30 JST",
      "outputDir": "./WallpaperApp/Views/",
      "validation": "swift build"
    }
  ]
}

// WallpaperFetcherTests.swift（Antigravityが自動生成）
import XCTest
@testable import WallpaperApp
 
@MainActor
final class WallpaperFetcherTests: XCTestCase {
 
    // 正常系: 画像URLが正しく生成される
    func testFetchWallpaperURL_WithValidDate_ReturnsCorrectURL() async throws {
        let fetcher = WallpaperFetcher(
            baseURL: URL(string: "https://cdn.example.com")!
        )
        let date = Calendar.current.date(
            from: DateComponents(year: 2026, month: 5, day: 6)
        )!
 
        let url = try await fetcher.fetchURL(for: date)
 
        XCTAssertEqual(url.host, "cdn.example.com")
        XCTAssertTrue(url.path.hasSuffix("2026-05-06.jpg"))
    }
 
    // Edge case: オフライン時にキャッシュからフォールバック
    func testFetch_WhenOffline_ReturnsCachedURL() async throws {
        let mockMonitor = MockNetworkMonitor(isConnected: false)
        let cache = WallpaperCache()
        let cachedURL = URL(string: "https://cdn.example.com/cached.jpg")!
 
        await cache.set(key: "latest", value: cachedURL)
 
        let fetcher = WallpaperFetcher(
            networkMonitor: mockMonitor,
            cache: cache
        )
        let result = try await fetcher.fetchURL(for: Date())
 
        XCTAssertEqual(result, cachedURL)
    }
 
    // 異常系: 未来日付でWallpaperFetchErrorが返る
    func testFetch_WithFutureDate_ThrowsError() async {
        let fetcher = WallpaperFetcher(
            baseURL: URL(string: "https://cdn.example.com")!
        )
        let futureDate = Date().addingTimeInterval(86400 * 30)
 
        do {
            _ = try await fetcher.fetchURL(for: futureDate)
            XCTFail("エラーが発生するはずです")
        } catch let error as WallpaperFetchError {
            XCTAssertEqual(error, .futureDateNotAllowed)
        } catch {
            XCTFail("予期しないエラー: \(error)")
        }
    }
}

# fastlane/Fastfile（Antigravityが生成・管理）
lane :generate_screenshots do
  # Stitch MCPからスクリーンショットテンプレートを取得
  sh("python3 scripts/fetch_stitch_frames.py")
 
  # Simulatorでスクリーンショットをキャプチャ
  capture_screenshots(
    workspace: "WallpaperApp.xcworkspace",
    scheme: "WallpaperAppUITests",
    output_directory: "fastlane/screenshots",
    devices: [
      "iPhone 16 Pro Max",
      "iPhone SE (3rd generation)",
      "iPad Pro (12.9-inch) (6th generation)"
    ],
    languages: ["ja-JP", "en-US", "zh-Hans", "ko-KR"],
    override_status_bar: true,
    concurrent_simulators: true
  )
 
  # Stitchでブランドフレームをオーバーレイ
  sh("python3 scripts/apply_brand_overlay.py \
      --input fastlane/screenshots \
      --template stitch-output/screenshot-frame.json \
      --output fastlane/framed_screenshots")
 
  frame_screenshots(path: "fastlane/framed_screenshots")
end

# scripts/generate_promo_video.py
"""
Antigravityエージェントが呼び出すVeo 3動画生成スクリプト
App Store Preview動画（最大30秒）を3バリエーション生成してA/Bテスト用に使用する
"""
import time
from google import genai
from pathlib import Path
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
 
PROMO_PROMPTS = {
    "morning": """
        30秒のアプリプロモーション動画。朝の柔らかい光の中で:
        1. スマートフォンのロック画面が映り、美しい山の壁紙が表示される（5秒）
        2. ゆっくりとスワイプして桜の壁紙に切り替わる（8秒）
        3. 「お気に入り」ボタンをタップして保存する操作（5秒）
        4. ホーム画面に設定された壁紙がリビングの雰囲気と溶け込む（8秒）
        5. アプリアイコンと「毎日新しい日本の風景」というキャッチコピー（4秒）
        スタイル: シネマティック、暖かみのある色調、BGMなし（無音）
    """,
    "zen": """
        30秒のアプリプロモーション動画。禅・ミニマリストテーマ:
        画面中央に壁紙が静かに現れ、日本の庭・寺・雪景色が静かに切り替わる。
        シンプルで落ち着いた演出。字幕: 「静かな日本を、毎日手のひらに」
        スタイル: 極めてシンプル、モノクロームに近い色調
    """,
    "energy": """
        30秒のアプリプロモーション動画。活力・元気テーマ:
        様々な季節の日本の風景が素早く切り替わる（各2秒）。
        桜→新緑→花火→紅葉→雪の順番。最後にアプリUIが表示され
        「毎日が新しい。毎日が日本。」のキャッチコピーで締める。
        スタイル: 明るく鮮やか、テンポ感のある演出
    """
}
 
def generate_promo_videos():
    operations = []
    for variant, prompt in PROMO_PROMPTS.items():
        print(f"動画生成開始: {variant}")
        operation = client.models.generate_videos(
            model="veo-3-0-generate-preview",
            prompt=prompt,
            config={
                "numberOfVideos": 1,
                "durationSeconds": 30,
                "aspectRatio": "9:16",   # iPhoneのApp Previewは縦向き
                "resolution": "1080p",
            }
        )
        operations.append((variant, operation))
        time.sleep(2)  # API rate limit対策
 
    # 全動画の生成完了を待機
    results = {}
    for variant, op in operations:
        while not op.done:
            time.sleep(15)
            op = client.operations.get(op)
 
        video_uri = op.response.generated_videos[0].video.uri
        output_path = Path(f"fastlane/promo_videos/{variant}.mp4")
        output_path.parent.mkdir(exist_ok=True)
 
        # ダウンロードして保存
        import urllib.request
        urllib.request.urlretrieve(video_uri, output_path)
        print(f"✅ {variant}: {output_path}")
        results[variant] = str(output_path)
 
    return results
 
if __name__ == "__main__":
    generate_promo_videos()

# ローカライゼーションスクリプト（Antigravityが管理）
#!/bin/bash
 
APP_NAME="きせかえ壁紙 — 日本の四季"
APP_DESCRIPTION=$(cat docs/app-description-ja.md)
 
for lang in "en-US" "zh-Hans" "ko-KR" "es-ES"; do
  echo "Generating metadata for: $lang"
  gemini "
  以下の日本語アプリ説明文を${lang}向けに最適化して翻訳してください。
 
  制約:
  - App Storeの審査ガイドライン準拠
  - 各言語のユーザーに自然な表現を使う（直訳不可）
  - 主要キーワードを最初の段落に含める
  - 文字数: 4,000文字以内
 
  アプリ名: ${APP_NAME}
  説明文（日本語原文）:
  ${APP_DESCRIPTION}
  " > "fastlane/metadata/${lang}/description.txt"
 
  sleep 2  # API rate limit対策
done

# fastlane/Fastfile（申請レーン）
lane :submit_for_review do
  # バージョン番号を自動インクリメント
  increment_build_number(
    build_number: latest_testflight_build_number + 1
  )
 
  # TestFlightで社内テスト
  build_app(scheme: "WallpaperApp", export_method: "app-store")
  upload_to_testflight(
    skip_waiting_for_build_processing: false,
    changelog: sh("git log --oneline -10").strip
  )
 
  # 48時間の社内テスト後、本番申請
  deliver(
    submit_for_review: true,
    automatic_release: false,  # 手動承認で慎重に
    metadata_path: "./fastlane/metadata",
    screenshots_path: "./fastlane/framed_screenshots",
    app_review_information: {
      demo_user: "demo@example.com",
      demo_password: "Demo1234!",
      notes: "デモアカウントでログインするとすべての機能をテストできます"
    },
    submission_information: {
      add_id_info_uses_idfa: false,
      export_compliance_uses_encryption: false,
      content_rights_has_rights: true,
      content_rights_contains_third_party_content: false
    }
  )
end

# .github/workflows/ios-pipeline.yml
name: iOS CI/CD Pipeline
 
on:
  push:
    branches: [main, 'release/*']
  pull_request:
    branches: [main]
 
jobs:
  test:
    runs-on: macos-15
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
 
      - name: Set up Xcode 26
        run: sudo xcode-select -s /Applications/Xcode_26.app
 
      - name: Run tests
        run: |
          xcodebuild test \
            -workspace WallpaperApp.xcworkspace \
            -scheme WallpaperApp \
            -destination 'platform=iOS Simulator,name=iPhone 16 Pro' \
            -resultBundlePath TestResults.xcresult
 
      - name: Upload test results
        uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: test-results
          path: TestResults.xcresult
 
  deploy-testflight:
    needs: test
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    runs-on: macos-15
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
 
      - name: Install Fastlane
        run: gem install fastlane
 
      - name: Deploy to TestFlight
        env:
          APP_STORE_CONNECT_API_KEY_ID: ${{ secrets.API_KEY_ID }}
          APP_STORE_CONNECT_ISSUER_ID: ${{ secrets.ISSUER_ID }}
          APP_STORE_CONNECT_KEY: ${{ secrets.API_KEY }}
        run: fastlane deploy_testflight

// ❌ よくあるAI生成コードの問題
Image(wallpaper.imageName)
    .resizable()
    .aspectRatio(contentMode: .fill)
    .ignoresSafeArea()
 
// ✅ アクセシビリティを考慮した正しい実装
Image(wallpaper.imageName)
    .resizable()
    .aspectRatio(contentMode: .fill)
    .ignoresSafeArea()
    .accessibilityLabel("\(wallpaper.title) — \(wallpaper.location)")
    .accessibilityAddTraits(.isImage)

# AGENTS.md — タスク分割の原則
 
長時間タスクは必ず30分以内に完了するサブタスクに分割すること。
例:
❌ 「アプリ全体の実装」（数時間かかる可能性）
✅ 「WallpaperFetcherクラスのみを実装する」（20〜30分）
✅ 「WallpaperListViewのUIのみを実装する」（20〜30分）
 
各サブタスクの完了後にコミットし、次のサブタスクで前のコミットを参照すること。

# scripts/weekly_report.py
"""Antigravityエージェントが毎週月曜日に自動実行するレポート生成スクリプト"""
import subprocess
from google_play_scraper import app as gp_app
from datetime import datetime, timedelta
 
def generate_weekly_report():
    # App Store Connect APIからデータ取得（fastlaneを通じて）
    result = subprocess.run(
        ["fastlane", "run", "app_store_connect",
         "action:get_app_info",
         "app_identifier:com.example.wallpaper"],
        capture_output=True, text=True
    )
 
    # Gemini CLIで改善提案を生成
    analysis_prompt = f"""
    以下のアプリパフォーマンスデータを分析し、
    次の2週間で優先すべき改善点を3つ挙げてください。
    各改善点には具体的な実装手順も含めてください。
 
    週次データ:
    - ダウンロード数: {downloads}
    - DAU: {dau}
    - クラッシュ率: {crash_rate}%
    - レビュー評価: {avg_rating} ({review_count}件)
    - 主な不満点（ユーザーレビューより）: {top_complaints}
    """
 
    report = subprocess.run(
        ["gemini", analysis_prompt],
        capture_output=True, text=True
    ).stdout
 
    # 改善提案をAntigravityのタスクとして自動登録
    print(report)
    return report