すべての記事
skills.sh スキルエージェント活用ガイド
公開スキルマーケットプレイス skills.sh のスキルをインストールし、開発ワークフローの自動化に活かす方法を解説します。人気スキルの活用例、カスタムスキルの作成、組み合わせによる自動化、チームでのスキル共有・管理の方法までを順に見ていきます。
Antigravity で収益化アプリ開発 — Stripe 課金実装からストア公開・月額収益化まで
Antigravity を使ってアプリに Stripe 課金を実装し、App Store・Google Play で収益化する方法。サブスクリプション設計、In-App Purchase、Webhook の冪等性、Stripe と IAP の状態統合まで、個人開発の実運用から解説します。
Antigravity × Android プロダクション設計 — Jetpack Compose + MVI で「出荷できるアプリ」を AI と作る
Antigravity を使って本番品質の Android アプリを設計・実装する上級ガイド。MVI アーキテクチャ、Jetpack Compose のパフォーマンス最適化、テスト戦略、CI/CD まで、AI と協働する実践手法を解説します。
Antigravity コンテキスト設計 — AGENTS.md と Knowledge Items で AI に「伝わる」プロジェクトを作る
Antigravity が最大限に力を発揮するためのコンテキスト設計を解説。AGENTS.md の書き方・Knowledge Items の活用・チーム開発での共有方法まで、AI に「伝わる」プロジェクト構成術を体系化します。
AI パートナーとの日常開発ワークフロー — Antigravity で変わる「書く・考える・検証する」サイクル
Antigravity を賢い補完ツールから協働パートナーへ引き上げる、計画・実装・検証の3フェーズ開発サイクルを紹介します。コードを書く前の15分の使い方、対話しながらの実装、コードを批評してもらう検証、習慣化のコツと失敗パターンを扱います。
Google ADK × Antigravity: カスタムエージェントスキルを自作してAIを拡張する
Google の Agent Development Kit(ADK)を使い、Antigravity 上で動くカスタムエージェントスキルを一から構築する方法を解説。SKILL.md の書き方からスクリプト実装、実用的なGitHub Issues スキルまでステップバイステップで紹介します。
Antigravity × モノレポ運用 — Turborepo/Nx で大規模プロジェクトを効率管理
規模が拡大すると複雑さが急増するモノレポ管理を、Antigravity と Turborepo / Nx で効率化します。ワークスペースの設定、キャッシング戦略とパフォーマンス最適化、AI 駆動のコード共有パターンまで、実践的な支援方法を解説します。
Antigravity AI でテストコードを自動生成 — 単体・統合・E2E テスト完全戦略
単体・統合・E2E テストの作成を Antigravity AI で自動化する戦略です。単体テストの生成戦略、統合テストのパターン、Playwright による E2E、ミューテーションテストの概念、エージェント活用のベストプラクティスまでを解説します。
Claude AI エージェントの自律タスク管理 — TodoWrite と並列実行の実践パターン
Claude AI エージェントが複雑なタスクを分解して自律実行する仕組みを、TodoWrite ツールの構造と並列実行パターンから解説します。マルチステップ AI パイプラインの実践例、パフォーマンス最適化のコツ、よくある落とし穴もあわせて紹介します。
マルチエージェント・オーケストレーション実践ガイド — 設計パターンから実装まで
複数の AI エージェントを協調させるオーケストレーションを、ルーター・パイプライン・競合解決の3つの設計パターンに整理して解説します。Antigravity エディタとの統合手順や実装のベストプラクティスも、動くコード例とともに紹介しております。
Antigravity × Vercel AI SDK 統合ガイド — AIチャット・ストリーミングUIの高速構築
Antigravity で Vercel AI SDK を使ったAIチャットアプリケーションを構築する完全ガイド。useChat/useCompletion フック、ストリーミングレスポンス、ツール呼び出し、マルチモーダル入力まで。
Antigravity リモートエージェント活用ガイド — クラウド上でAIエージェントを実行
Antigravity のリモートエージェント機能で、SSH 接続先のサーバーやクラウド VM 上に AI エージェントを実行させる方法を解説します。GCP / AWS の VM 設定、ファイル同期戦略、永続セッションの管理、リモート実行の監視とログ収集まで扱います。