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。
Antigravity からローカル LLM を呼ぶ実用ワークフロー
Ollama や LM Studio 経由の Antigravity ローカル LLM 運用を、実測ベンチ・GPU に載っているかの確認手順・損益分岐の計算モデル・JSON 出力を強制するラッパー実装まで含めて整理しました。機密案件と API コストの両面から判断材料を揃えています。
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。
夜通し回したローカルエージェントが、明け方には一手ごとに数秒待たされる — Ollama の応答時間を文脈長から逆算して一定に保つ
夜通し回した Ollama のローカルエージェントが明け方に遅くなる原因を、prompt-eval と generation に分解して実測しました。文脈長と応答時間の関係、num_ctx の設定、直近N手とローリング要約で作業文脈を有界に保つ設計を紹介します。
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 で Gemma 4 が Out of Memory エラーになる問題の解決法
Antigravity で Gemma 4 を使うと Out of Memory エラーが発生する問題を解説します。メモリ要件の確認から量子化モデルの活用・Ollama 設定の調整まで、実際に試して効果があった対処法を紹介します。
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。
バイブコーディング × ローカルLLM — Foundry LocalとOllamaでオフラインAI開発
プログラミング知識なしに「作りたい機能を説明するだけで AI がコードを生成する」バイブコーディングの最新形。Microsoft Foundry Local と Ollama を使い、機密コードをローカルで安全に開発する方法を紹介します。
Antigravity × LiteLLM で複数 LLM プロバイダを 1 つのプロキシに束ねる実装ガイド
Antigravity から LiteLLM プロキシ経由で Gemini / Claude / OpenAI / ローカル Gemma を束ねる設計と実装。フォールバック・コスト最適化・運用上の落とし穴まで実体験ベースで解説します。