引用して渡した数行が、次のプロンプトで通じないとき
Antigravity 2.12.0 の引用機能で応答の一部だけを次のプロンプトへ渡すと、その数行が使っている名前の定義が引用の外に取り残されます。渡す前に取り残しを数える小さなスクリプトと、実際に測った拡張幅をお伝えします。
any_of と書いたカスタムツールは、エラーを出さないまま制約を失います
カスタムツールのパラメータ定義に含まれる綴りゆれのうち、どれが落ちてどれが黙って通るかを 10 種類で確かめました。正規化が入ったあとに引数の合否がどう変わるかと、事前の棚卸し手順もあわせて書き残します。
Android 17 のローカルネットワーク権限 — LAN に触る箇所を機械で洗い出してから、エージェントに直させる
新しい API レベルではローカルネットワークへの明示的な許可が必要になります。grep では 11 経路のうち 2 つしか見つかりませんでした。経路の種類で拾う検出器と、エージェントに渡せる作業単位への畳み方を実測とともに。
Ollama・LM Studio・Gemma 4 のどれを残すか — 個人開発の判断ノート
Antigravity からローカル LLM を呼び出す経路を整理した結果、Ollama・LM Studio・Gemma 4 のうち何を残し何を捨てたか。Mac mini M5 1 台で個人開発をしている立場での判断ノートです。
Antigravity × Ollama — Gemma 4 をオフラインで走らせる実装パターン
Antigravity から Ollama 経由でローカル LLM（主に Gemma 4 系）を呼び出す環境構築とルーティング設計。フォールバックは 2 方式を実測し、ローカルが無反応になる条件で素朴な実装が 4.3 倍かかる理由と、cooldown の決め方まで数字で示します。
Antigravity で LM Studio を常用する実践ワークフロー
クラウド API の請求を気にせず Antigravity のエージェントを回すために、LM Studio を常用する実践ワークフローを紹介します。モデルと量子化の選び方、OpenAI 互換サーバーの設定、接続手順、日常運用で詰まりやすい3つのポイントをお伝えします。
Antigravity でローカル LLM を設定して活用する手順
クラウド LLM のコストとプライバシーの懸念を、Antigravity にローカル LLM をつなぐことで解消する手順です。ランナーの選択肢比較、Ollama のセットアップ、接続設定、用途別のおすすめモデル、接続できないときの確認事項まで通しで扱います。
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。
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。
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。
Antigravity に Gemma 4 ローカルモデルを統合する — オフライン/エアギャップ環境での AI 開発
Apache 2.0でリリースされた Gemma 4 を Antigravity に統合することで、機密プロジェクトやオフライン環境でも Antigravity のエージェント体験が可能になります。Ollama / vLLM 経由の接続設定、Architect / Builder の挙動チューニング、本番運用の注意点までを実装ベースで解説します。
Gemma 4 × Antigravity 完全実践ガイド — ローカルLLM・RAG・Ollama/LM Studio連携の全部入り
Antigravity と Gemma 4 を組み合わせて、ローカルLLM環境・RAG構築・Ollama/LM Studio連携・ファインチューニングまで全部を実用レベルで運用するための実践ガイド。プロンプト設計から運用上の注意まで網羅的に解説します。