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Antigravity で Claude Opus 4 / Sonnet 4 を使う — モデル選択の思想と本番実装パターン
Claude Opus 4・Sonnet 4・Haiku 4.5 を Antigravity で活用する実践ガイド。コスト・速度・品質のバランスを取りながら本番環境で動かすための設計思想と実装パターンを解説します。
10年育てた壁紙アプリをAntigravityに引き継がせたら、予想と全然違う反応が返ってきた
2014年から10年育てた壁紙アプリのコードを Antigravity の Background Agent に読ませたら、予想と違う反応が返ってきました。最初に指摘されたこと、AI が苦手だった「なぜこう書いたか」の文脈、古い Swift への理解精度を記録します。
開発中にCORSエラーが出てAntigravityのAPIテストが止まる — 環境別の原因特定と解決法
Antigravityで開発中にCORSエラーが出てAPIテストが進まなくなる問題を解決します。Next.js・Cloudflare Workers・Supabaseなど環境別に原因を特定し、Antigravityへの修正依頼方法まで整理します。
累計5,000万DLアプリの保守に Antigravity を投入して気づいたこと
累計5,000万DLのアプリ群の保守に Antigravity を投入した、12年目の個人開発者の記録です。レガシーコード理解の限界、想定外に役立ったクラッシュログ解析、暗黙知を渡す難しさ、まだ人間の目が必要な部分までを率直に振り返ります。
Antigravity × Gemma 4 API 実践実装ガイド — Python・TypeScript コード例でゼロから構築
AntigravityでGemma 4 APIを実際に呼び出す方法を、Python・TypeScriptのコード例付きで徹底解説。APIキー設定からストリーミング実装、エラーハンドリングまで、開発現場ですぐ使える実践ガイドです。
AndroidがOSを卒業した日 — AppFunctions APIで壁紙アプリをGemini Intelligenceにつないだ実装記録
2026-05-12発表のAndroid AppFunctions APIでアプリをGemini Intelligenceに接続する実装を、累計5,000万DLの壁紙アプリ群で実際に試した記録。設計判断・Kotlin実装・Antigravity活用ワークフローを解説します。
AntigravityでGoogle ML Kitを試したら、公式ドキュメントより速く動いた — でも1つだけ詰まった
Google ML KitをAntigravityでiOS/Androidアプリに統合する実践ガイド。テキスト認識・顔検出の実装コードとXcode 15バグ回避策、個人開発での使いどころをまとめています。
AntigravityがDeprecated APIを提案してきたときの4ステップ対処法
AI が Deprecated API を提案してビルドエラーになる問題への4ステップ対処法です。エラーログでの特定、チャットでの Deprecation 情報確認、INSTRUCTIONS.md への禁止 API の記録、推奨パターンの提示までを実例で解説します。
AIエージェントに「なぜ」を伝える — コンテキスト設計5原則で判断ミスを防ぐ
AIエージェントが「正しいコード」で「間違った仕事」をする根本原因は、Whatだけ伝えてWhyを伝えていないことにあります。Antigravityエージェントへの意図コンテキスト設計5原則と、AGENTS.md・タスク指示・エラー診断の3つの実装パターンを解説します。
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後悔した実体験をもとに、エージェントが得意な3つの作業類型と、人間が持ち続けるべき意図の境界を整理しました。委任前の5分間設計や、実装意図を残す AGENTS.md の活用方法もあわせて紹介します。
Gemma 4 生成コードで出るランタイムエラー4パターンと修正手順 — Antigravity 実践
AntigravityでGemma 4が生成したコードにランタイムエラーが出るとき、パターン別の原因診断と修正手順を解説します。TypeError・AttributeError・asyncio・import衝突の4パターンを実例付きで整理しています。
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。