Antigravity の機能を収益に結びつける 3 軸の設計 — 開発速度・量産体制・継続デプロイ

// .antigravity/mcp.json
// SaaS テンプレート用 MCP 設定
{
  "mcpServers": {
    "saas-template": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-servers/saas-template/index.js"],
      "description": "SaaS テンプレートの生成・カスタマイズ"
    },
    "stripe-integration": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-servers/stripe/index.js"],
      "description": "Stripe 課金の自動セットアップ"
    },
    "cloudflare-deploy": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-servers/cloudflare/index.js"],
      "description": "Cloudflare Workers への自動デプロイ"
    }
  }
}

// agents.md の設定例
// Antigravity のルートに配置
 
/*
# プロジェクトエージェント設定
 
## Frontend Agent
- 役割: React/Next.js のUI構築
- 使用技術: Tailwind CSS, shadcn/ui
- 品質基準: アクセシビリティ対応、レスポンシブ
 
## Backend Agent
- 役割: API ルート、データベース設計
- 使用技術: Cloudflare Workers, D1/KV
- 品質基準: エラーハンドリング完備、型安全
 
## Test Agent
- 役割: ユニットテスト、E2Eテスト
- フレームワーク: Vitest, Playwright
- カバレッジ目標: 80%以上
 
## Deploy Agent
- 役割: CI/CD パイプライン管理
- ターゲット: Cloudflare Workers
- チェック: ビルド成功、テストパス、パフォーマンス基準
*/

# .github/workflows/auto-improve.yml
# ユーザーフィードバックから自動改善を実行
 
name: Auto Improvement Pipeline
on:
  schedule:
    - cron: '0 3 * * 1' # 毎週月曜3時に実行
  workflow_dispatch:
 
jobs:
  analyze-feedback:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
 
      - name: Collect user feedback
        run: |
          # Sentry のエラーログ、ユーザーアンケート、
          # App Store レビューを収集
          node scripts/collect-feedback.js
 
      - name: AI analysis & task creation
        run: |
          # Gemini API でフィードバックを分析し
          # 改善タスクを優先度付けして Issue に起票
          node scripts/analyze-and-create-tasks.js
 
      - name: Auto-fix with Antigravity Agent
        run: |
          # 優先度 High のタスクを自動修正
          # （Antigravity CLI でエージェント実行）
          npx antigravity fix --auto --priority high
 
      - name: Run tests
        run: npm test
 
      - name: Deploy if tests pass
        if: success()
        run: npx wrangler deploy

// scripts/revenue-dashboard.ts
// 複数SaaSの収益を一元管理するダッシュボード
 
interface ProductMetrics {
  name: string;
  mrr: number;           // 月額経常収益
  churnRate: number;     // 解約率
  newSubscribers: number; // 新規登録数
  apiCost: number;       // AI API コスト
  netRevenue: number;    // 純収益
}
 
async function generateWeeklyReport(
  products: ProductMetrics[]
): Promise<string> {
  const totalMRR = products.reduce((sum, p) => sum + p.mrr, 0);
  const totalCost = products.reduce((sum, p) => sum + p.apiCost, 0);
  const totalNet = products.reduce((sum, p) => sum + p.netRevenue, 0);
 
  // 各プロダクトの改善提案を AI で生成
  const suggestions = await generateAISuggestions(products);
 
  return `
## 週次収益レポート
- 総MRR: ¥${totalMRR.toLocaleString()}
- 総コスト: ¥${totalCost.toLocaleString()}
- 純収益: ¥${totalNet.toLocaleString()}
- 利益率: ${((totalNet / totalMRR) * 100).toFixed(1)}%
 
## 改善提案
${suggestions}
  `;
}