すべての記事
Antigravity × Ollama — Gemma 4 をオフラインで走らせる 3 つの現場要件と実装パターン
Antigravity から Ollama 経由でローカル LLM（主に Gemma 4 系）を呼び出すための環境構築・プロトコル設計・実運用パターンを、オフライン開発・機密データ処理・推論コスト削減の 3 シナリオで解説します。
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。
Antigravity の内蔵ターミナルが起動しない・コマンドが通らないときの診断ガイド
Antigravity の内蔵ターミナルが開かない、開いても反応しない、コマンドが通らない——そんな症状を三つのパターンに分類し、最短ルートで復旧するための実践的な診断ガイドです。
Antigravity で LM Studio のモデルが認識されない・接続が切れる — ポート・CORS・モデル可視性の切り分け
Antigravity でローカル LLM として LM Studio を使うとき、モデル一覧が空になる・接続が切れる・リクエストが届かないといった症状を、ポート設定・CORS・モデルロード状態の 3 層で切り分けて復旧する手順をまとめます。
Antigravity × Gemini File API で長時間メディアを AI に読ませる実装ガイド — 動画・音声・PDFの要約とハイライト抽出パイプライン
Gemini File API を活用し、1時間を超える動画・音声・PDFを Antigravity のエージェントから扱う本格運用ガイド。アップロード設計、タイムスタンプ付きハイライト抽出、保持期間・コストの扱いまで実装レベルで解説します。
Antigravity で Ollama の応答が途中で途切れる・長時間実行で固まる問題を直す実践ガイド
Antigravity から Ollama を呼び出したとき、応答が途中で切れたり長時間推論で固まったりする症状の原因と実践的な直し方をまとめます。接続エラーではなく「途中で止まる」系のトラブルに特化し、実測値・恒久化レシピ・検証手順まで踏み込みます。
Antigravity × マルチプロバイダー LLM フェイルオーバー — Gemini / Claude / ローカル Gemma を止めない本番構成
Gemini が 503 を返した瞬間、サービスが停止する構成になっていませんか。ルーター・回路遮断・段階的フォールバックを本番コードレベルで設計するための実装ガイドです。
Antigravity で日本語入力（IME）の変換が乱れる・確定できない時の対処ガイド
Antigravity IDE で日本語 IME を使っていると、変換中の文字が消える・確定前にタブ補完に持っていかれる・再変換が効かなくなる等の事故が起きます。macOS・Windows・Linux 別に原因と対処をまとめました。
Antigravity × ローカルLLM（Ollama / LM Studio / LM Link）を本番運用する実践接続ガイド
AntigravityとOllama・LM Studio・LM Linkの接続は、『とりあえず繋がる』までは比較的簡単でも、本番作業で1日8時間走らせると切断・応答遅延・モデル切替失敗といった問題に必ず突き当たります。接続層の安定化、モデル選定の判断基準、フォールバック設計、監視の仕組みまで、実務で使える形にまとめました。
Antigravityの retry で同じ失敗が繰り返される時の切り分けガイド
Antigravityのretry機能を何度押しても、同じ箇所で同じエラーが再発する——よくある「修正が堂々巡りになる」状態を、原因別に切り分けて抜け出すための実践ガイド。プロンプトの直し方、コンテキストのリセット、モデル切替までまとめています。
Antigravity AgentKit 2.0 で作る本番マルチエージェント — 実戦で使える設計パターンと落とし穴
AgentKit 2.0 の Planning / Fast モードの使い分けから、Orchestrator-Worker 構成・状態管理・コスト制御・プロンプトインジェクション対策まで、実運用で詰まるポイントを設計パターン単位で整理しました。
Antigravity で LLM 応答をセマンティックキャッシュする — 類似クエリでコストを80%削減する本番実装ガイド
Antigravity と pgvector・Gemini を組み合わせて、LLM 応答を「意味の近さ」でキャッシュする本番運用ガイド。類似度しきい値のチューニング、落とし穴の回避、監視メトリクスの設計まで実装コード付きで解説します。