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AI エージェントは確率的に動く以上、SRE の考え方なしに本番運用はできません。SLI/SLO/エラーバジェットを Antigravity エージェントに適用する実装コードと、緩い SLO ではバーンレート 14.4 倍のアラートが発火しない数式上の落とし穴まで、運用判断の基準を書き残します。

プロンプトインジェクション対策が本当に効いているのか分からないという不安に対し、入力・モデル・出力・監視の4レイヤー防御を実装します。難読化を一つかけると6割が素通りした検証結果を踏まえ、ヒューリスティックと分類器の二段構えを設計していきます。

単発の質問には答えるのにプロジェクトを完走できない、という AI エージェントの壁を越えるためのハーネスエンジニアリングを解説します。Research から Engineer まで役割を分けた6段階のハーネステンプレートを、Antigravity で動く形で示します。

Antigravity と Google Workspace API（Gmail・Drive・Sheets・Docs）を組み合わせ、メール自動応答・文書生成・データ集計を担うAIエージェントの設計から本番運用までを、クォータ設計と失敗時の挙動まで含めてまとめました。

テスト生成・検証・実行の3層エージェントアーキテクチャで、品質保証を AI に任せるパイプラインを設計します。AI が書いたテストを AI が検証する仕組み、失敗からの自動修復ループ、CI/CD への組み込みと agents.md による振る舞いの制御まで実装します。

Google が Android 開発を Compose ファーストと表明しました。View ベースの画面をどの順で移すかを、画面数ではなく git の変更履歴から決める判断軸と、実際に動かしたスコアリングスクリプトをまとめます。

エージェントが「そのファイルは存在しません」と言い、ターミナルの ls には確かに写っている。三日かけて同期を疑った末に辿り着いたのは、濁点が一文字ではなかったという事実でした。検出スクリプトと三層ゲートまで残します。

Antigravity のエージェントが的外れなコードを返すとき、原因はプロンプトの文言ではなくタスクの大きさにあります。依頼文を送信前に採点する Python スコアラーを実装し、80件の依頼ログを後ろ向きに採点して差し戻し率との相関を確かめた記録です。

エージェントへの委譲境界を勘ではなく数字で引くために、タスク種別ごとの「やり直し率」を git 履歴から算出する方法を紹介します。信頼区間を添える理由や、委ねる・要レビュー・自分でやるを分ける決定ルール、実際に境界を引き直した記録まで扱います。

IDEビルド・CLI・モデル・依存が同時に動くと、回帰の原因が特定できなくなります。既知の正常を1枚のロックファイルに固定し、一度に動かす軸を絞る変更予算の設計を、実装コードと運用ログで整理しました。

Antigravity 2.0 の実ブラウザ自己デバッグは、既定だと未ログインの無料表示しか見ずに合格を返します。課金導線の回帰を見逃さないため、認証済みセッションと課金状態をエージェントに注入し、到達を表明で強制する設計をまとめます。

未更新47件を前に固まった経験から、依存パッケージ更新をエージェントに任せる週次運用へ移行しました。更新を3つのリスク帯に分ける機械化スクリプト、やらないことを先に書くプレイブック、lockfile 差分を範囲で見る検証ゲートを紹介します。