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 — 削減率を自分の数字で見積もる本番実装
Antigravity と pgvector・Gemini で LLM 応答を「意味の近さ」でキャッシュする実装。停止済み text-embedding-004 からの移行、切り詰め時の正規化、削減率をヒット率と単価比から見積もる式まで、動くコードと実測付きでまとめました。
Antigravity の Retry 機能を使いこなす — 失敗したエージェント実行を賢く再開する
エージェントが止まった瞬間に脊髄反射で Retry を押しても、大半は同じ箇所で再び失敗します。Retry で何が再開され何が再実行されないのか、コンテキストを整えてから押す3つの実践パターン、クレジットとの関係、押さない方がよい場面を解説します。
Antigravity の AI エージェントを Langfuse で観測する — 本番投入前にやっておきたい可視化設計
Antigravity で組んだ AI エージェントを本番に出す前に、Langfuse を使ってトレース・トークン消費・コストを可視化する設計を、実際に動く Python コードと失敗談付きで解説します。
Antigravity で CSV 分析 AI エージェントを自作する — pandas と Matplotlib で集計から可視化まで
Antigravity のエージェント機能で CSV データを自然言語から分析・可視化するエージェントを実装する手順を解説します。pandas と Matplotlib を道具として使わせる設計パターン、ハマりどころ、そして本番利用時の安全策まで扱います。
Antigravity のエージェントが暴走・ループする原因と止め方
Antigravity のエージェントが同じツールを何十回も呼び続ける暴走を、ツール呼び出し・サブエージェント再帰・計画書き直し・完了判定の4種類のループに分類して原因を解説します。本番で効いている3つのガードレールとアンチパターンも紹介します。
Antigravity の Walkthrough が表示されない・空になる時の対処法
Antigravity の Walkthrough パネルが空白のまま Loading から進まない症状への対処法です。3つの基本チェックから症状別の原因切り分け、古い情報のまま固まる場合の対応、最終手段と再発防止の設定までを、手順を追って説明していきます。
Antigravityの利用枠拡大（2026年4月）— Pro/Ultraユーザーがやっと息をつける環境へ
2026年4月の Antigravity 利用枠拡大で Pro / Ultra ユーザーの環境がどう変わったかを整理します。拡張の中身の読み解き、即座に変えた3つの作業、最優先で設定すべき予算上限、無料枠ユーザーへの影響と他ツールとの距離感まで述べます。
Antigravity エージェントのコスト最適化 — 品質を落とさずに消費トークンを半分にする実践
Antigravity でエージェントを動かし続けると、最初の1ヶ月で驚くほど API コストがかさみます。個人開発で常時稼働させている4つのサブエージェントで、品質を保ったまま月の消費トークンを半分近くまで削減できた過程を、実測値と損益分岐の考え方まで含めて具体的に書きます。