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ローカル Gemma とクラウド Gemini 3.5 Flash を「検証しやすさ」で振り分ける設計
ローカルとクラウドの振り分けを「機密かどうか」「速いかどうか」で決めていた頃、判断が毎回ぶれていました。本当に効いた軸は、出力が間違っていたときに安く気づけて安く戻せるか、でした。検証しやすさと復旧コストからモデルを選ぶルーターを、判定コードと実測ログの設計まで含めて組み立てます。
AI Ultra 100ドル枠は個人開発に見合うか — 上限の壁と並列度で損益分岐を測る
月100ドルの AI Ultra 枠（Pro の5倍上限）が個人開発者に見合うかを、上限に当たる頻度と並列エージェントの実効スループットから損益分岐として試算する方法を、計算スクリプトつきで整理します。
Antigravity CLI のコンテキストを測って削る——トークンと待ち時間を減らす context ledger
Android CLI のトークン約70%削減という数字をきっかけに、自分の手元のエージェント運用を測る薄いラッパーと週次の棚卸しを作った記録です。ファイル全文投入を範囲指定に置き換えて待ち時間を縮めた手順を共有します。
夜通し回したローカルエージェントが、明け方には一手ごとに数秒待たされる — Ollama の応答時間を文脈長から逆算して一定に保つ
夜通し回した Ollama のローカルエージェントが明け方に遅くなる原因を、prompt-eval と generation に分解して実測しました。文脈長と応答時間の関係、num_ctx の設定、直近N手とローリング要約で作業文脈を有界に保つ設計を紹介します。
429に潰されないスケジュール — エージェント自動化のバックオフとジッター設計
複数のエージェントを並列に走らせると、レート制限の429が連鎖して全滅する瞬間があります。指数バックオフとジッターをどう設計すれば、リトライ自身が新たな混雑を生まないかを、個人開発の自動運用からまとめます。
v2.1.4 のクォータ画面を週次の精算に使う — used と remaining を読み崩して個人開発の予算を回す
Antigravity v2.1.4 で刷新されたクォータ画面の used/remaining 表示を、感覚ではなく週次の精算に使う方法です。ベースライン記録・バーンレート計算・複数プロジェクトへの配分まで、個人開発の運用手順として整理しました。
Antigravity の LLM アプリは、ダッシュボードが緑のまま請求と品質がずれていく — 観測の計装メモ
ダッシュボードは緑なのに請求が見積もりの1.6倍になっていた LLM アプリの観測を立て直した計装メモです。評価モデル費用の分離、既定モデルの変更による品質の静かな劣化の検知、テナント単位のコスト台帳、計装を入れる順番までをまとめています。
LM Studio が起動しない・モデルが読み込まれない時の直し方【Mac/Windows・2026年版】
LM Studio が起動しない・モデルが読み込まれない・API サーバーが応答しないときの解決手順を、Mac / Windows 別にまとめた2026年版です。まず試す最短の解決策から原因の分析、解決後の確認方法と再発防止のベストプラクティスまで案内します。
PyTorch・CUDAインストールエラーの直し方 — torch.cuda.is_available()がFalse・バージョン不一致の解決【2026】
torch.cuda.is_available() が False になる、CUDA バージョンが合わないといった PyTorch 環境構築のエラーを解決する2026年版の手順です。原因の分析からステップごとの解決、Antigravity IDE での管理効率化、予防策まで扱います。
Antigravity でローカル LLM を併用し、機密コードを外に出さない振り分け設計
課金キーやアプリの売上ロジックを含むコードまでクラウドのエージェントに読ませてよいのか、という不安は個人開発でも現実的です。Ollama と Gemma によるローカル LLM を Antigravity と併用し、機密部分はローカル・一般部分はクラウドへ振り分ける設計を、判定ルールと計測込みで組み立てます。
Gemini 3.5 Flash の thinking_level をタスク別に切り替えて、トークン消費を測り直した記録
Gemini 3.5 Flash が Antigravity のデフォルトになってから、思考トークンが静かに膨らんでいました。thinking_level をタスク別に切り替えて、消費と精度のどちらも崩さない運用に落ち着くまでの実測メモです。
並列エージェントがクォータを静かに使い切る — 上限が見えない環境での自衛サーキットブレーカー設計
AI Ultra の高い上限でも、並列エージェントを走らせると利用枠を予告なく使い切り、後続が中途半端に失敗します。上限が外から見えない前提で、自分側に消費を記録しブレーキをかけるサーキットブレーカーの設計を、実運用の体感とあわせてまとめました。