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Antigravity で LM Studio を常用する実践ワークフロー — モデル選定・接続設定・運用のコツ
LM Studio を Antigravity の常用モデルとして使うための実践手順をまとめました。モデル選定、OpenAI互換サーバーの立て方、接続で詰まるポイントまで一通り解説します。
Gemma 4 をモバイルアプリに組み込むときのメモリ予算設計
Gemma 4 をモバイルアプリに組み込む際、モデルサイズだけでなく推論時のピークメモリが本当のボトルネックになります。実測ベースのメモリ予算設計と、端末性能ごとの切り替え戦略をまとめました。
Gemma 4 の複数 LoRA を組み合わせて使う — マージ技法と動的スイッチングで『1モデルで何でもこなす』を本番で実現する
要約・翻訳・コード生成など複数タスクに LoRA を学習させたとき、どう本番で組み合わせるか。重み付きマージ、TIES、動的スイッチングまで、個人開発者が実際に詰まった箇所を Antigravity と一緒にほどいていく実装ノートです。
プロンプトは「資産」です — Antigravityで作る本番級プロンプト管理基盤:バージョニング・A/Bテスト・品質評価の実装パターン
プロンプトをコードとして扱い、バージョン管理・A/Bテスト・品質評価を自動化する本番基盤の実装ガイド。AntigravityのAIエージェントで安全にプロンプトを改善し続けるための設計パターンを、動作するコードとともに解説します。
Gemma 4 を自分用に仕上げる — LoRA / QLoRA ファインチューニングを現実的な予算で回すための実務ノート
Gemma 4 をフルファインチューニングするのは個人には荷が重いですが、LoRA/QLoRA で軽量に『自分用』に仕上げるのは現実的な予算で可能です。データ準備、学習設定、落とし穴、評価方法、そして Antigravity で活用するまでを、実体験ベースで掘り下げます。
Gemma 4 × Antigravity でローカルLLMを本番環境で動かす——セットアップから安定運用まで
Gemma 4 を Antigravity と繋いでローカルで本番運用するまでの道筋です。モデルサイズの選び方・Ollama のチューニング・API連携・応答が遅いときの対処を、実装例を添えて追っていきます。
Gemma 4 で日本語テキスト処理アプリを作る — 要約・感情分析を Antigravity で実装する
Gemma 4 の高い日本語対応力を活かし、Antigravity で Python アプリを実装する手順を解説。テキスト要約・感情分析のコードをステップ別に示します。
Gemma 4 本番ファインチューニング実装ガイド — データ設計・QLoRA最適化・評価パイプライン・Cloudflare Workersデプロイまで
Gemma 4をQLoRAで本番品質にファインチューニングする完全ガイド。データセット設計から評価パイプライン、Cloudflare WorkersへのデプロイまでAntigravityで完結する実装を動作済みコードで詳解します。
Antigravity Python SDK でFunction Callingを実装する：AIに外部ツールを使わせる実践ガイド
Google Antigravity Python SDKのFunction Callingを実装する方法を実践的なコード例で解説。AIに外部APIを呼ばせる仕組みと、Antigravity IDE上でのデバッグ方法まで習得できます。
Gemma 4 をローカルで動かす——開発環境に自前AIを組み込む実践手順
Google の最新オープンソースLLM Gemma 4 をローカル開発環境で実行する方法を、Ollama や llama.cpp を使った実装パターンと共に解説。マルチモーダル対応・エージェント機能も搭載。
Gemma 4のImplicit Cachingをアンチグラビティで活かす——同じコードを何度も読み込ませるコストを削減させる方法
Gemma 4のImplicit Caching機能をAntigravityで最大限に活用する実践ガイド。大規模コードベースでのクレジット消費を大幅に削減するプロジェクト設計術を解説します。
Claude Mythosプレビュー：AIがサイバーセキュリティを塗り替える能力
Anthropicが発表したClaude Mythosプレビューの実態を解説。ゼロデイ脆弱性の大量発見、リバースエンジニアリング能力、Project Glasswingによる防御的活用まで詳しく紹介します。