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Agents & Manager/2026-05-12中級

AIに任せた、そして後悔した — 個人開発者が気づいたエージェント委任の境界線

Antigravityエージェントへの委任で失敗した実体験から、委任すべき作業と人間が判断すべき境界線を整理。個人開発者が品質と速度を両立するための実践的な設計指針を紹介します。

Agents & Manager/2026-05-12上級

Antigravity エージェントの判断を追跡する — 意思決定ログと説明可能性の実装設計

AIエージェントが「なぜその判断をしたか」を記録・分析する意思決定ログの設計を、動作するPythonコード例とともに解説します。本番環境での予期しない動作を根本から追跡し、品質改善サイクルを実装します。

Agents & Manager/2026-05-11上級

AI エージェントのカナリアデプロイと自動ロールバック — Antigravity と Burn-Rate SLO で本番を守る

AI エージェントの新バージョンを Antigravity 上でカナリアデプロイし、Burn-Rate SLO で自動ロールバックする実装パターン。個人開発でも回せる軽量運用のコード例付きで詳しく書きました。

Agents & Manager/2026-05-10中級

Antigravity でエージェントと「完了」を合意する — Definition of Done をプロンプトに書き込む実践

Antigravity のエージェントが「途中までしか動かないコード」を返してくる原因の多くは、Definition of Done が共有されていないことにあります。3つの層で完了条件を組み立てて、プロンプトに書き込む実践方法をまとめました。

Agents & Manager/2026-05-10中級

Antigravityでルートと子フォルダのAGENTS.mdが衝突するときの解決法

monorepoでルートとサブフォルダの両方にAGENTS.mdを置くと、エージェントがどちらの指示を優先するかわからず混乱します。Antigravityの読み込み順序と、衝突を回避する書き方を実例で整理します。

Agents & Manager/2026-05-10上級

AntigravityのAIエージェントに『時間予算』を持たせる — タイムアウト・優先度・締切を統合した本番スケジューリング設計

AIエージェントの応答が遅すぎてユーザーが離脱する、想定外のコストが発生する。Antigravityで構築するエージェントに『時間予算』という単一の概念を持たせ、タイムアウト・優先度・締切を統合する設計を、廣川政樹の運用例とともに解説します。

Agents & Manager/2026-05-09中級

Antigravityのエージェントから.envが読まれないときに最初に疑うべき3つの伝搬経路

Antigravityのエージェント実行時だけ.envが読まれずMissing API_KEYで止まる現象を、GUI起動・AGENTS.md誤解・dotenv未ロードの3経路に分けて整理し、確実に伝搬させる4ステップを示します。

Agents & Manager/2026-05-09上級

Antigravity Agent の出力に「自信スコア」を付ける — 確実な処理は自動承認、曖昧な判断だけ人に渡す設計

Antigravity Agent の出力すべてを人がレビューしていては運用が回りません。出力に「自信スコア」を付け、確実なものは自動承認、曖昧なものだけエスカレーションする graduated approval パターンを、実装例とキャリブレーション手法まで含めて解説します。

Agents & Manager/2026-05-08上級

AIエージェントの「自己批評」アーキテクチャ — Antigravityで信頼できる出力を生む4つの内省パターン

Antigravity上でAIエージェントに自己批評ループを組み込むための4つの設計パターンを、停止条件・信頼度評価・コスト管理を含めて実装コード付きで解説します。

Agents & Manager/2026-05-07上級

AIエージェントのリプレイ設計 — 過去のセッションを再現する時間旅行デバッグの作法

本番のAIエージェントで一度きり起きた不具合を、開発機で完全に再現する。Antigravity の Manager Surface とイベントログを組み合わせた、決定論的リプレイ・因果リプレイ・監査リプレイの3層設計を、TypeScript の実装コードで解説します。

Agents & Manager/2026-05-06上級

エージェントに「審美眼」を持たせる — Antigravity × Gemini Vision で構築する UI 品質自動評価パイプライン

「このUIは良いか悪いか」という曖昧な判断をコードに落とし込む方法を探ります。Antigravity と Gemini Vision を組み合わせて、スクリーンショット取得からAI評価、改善提案、自動修正、CI/CD統合までを一本のエージェントパイプラインとして実装します。

Agents & Manager/2026-05-06上級

マルチエージェント環境でSKILL.mdを一元管理する — gh skillによる企業・チーム向けスキルポータビリティの設計

複数のAIエージェントを使うチームでSKILL.mdを効率的に管理・配布する方法。gh skillのプロファイル設計、CI/CDによる整合性検証、エージェント別の解釈能力差の吸収戦略を実装コード付きで解説します。