あなたのコンピュータシステムはすべてのためのあなたのユニバーサルAIエージェントツールキットになりました! もしあなたが同僚と話すようにコンピュータに話すことができたらどうでしょう - そしてそれはただ働いたのですか? What if you could talk to your computer the way you talk to a colleague — and it just ? did the work やった仕事 Not autocomplete. Not a chatbot that pastes code snippets. Not a suggestion engine that highlights the next three words. A system that takes your intent and orchestrates your entire machine — files, browser, terminal, internet — to deliver the result. That is exactly what Google Antigravity does. そして、ここにあなたがスロールの真ん中を止めるべき部分があります:それはコーディネーターだけではありません。 And here's the part that should stop you mid-scroll: it's not just for coders. はい、AntigravityはゼロからフルスタックのAPIを構築し、マイクロサービスアーキテクチャを構築し、CI/CDパイプラインを生成し、コーヒーを作るのに必要な時間で200単位のテストを書くことができます。 Its coding capabilities are unmatched - it doesn't コードを書くことで、それは 検証アーティファクト(実装プラン、スクリーンショット、ブラウザのレコーディング)を生成し、それを承認する前に何が行われたかをレビューすることができます。 アシスト orchestrates agents that write, test, debug, and deploy code autonomously しかし、ここに心を吹く部分があります:あなたのコンピュータは今あなたのAPIです。 But here is the mind-blowing part: your computer is now your API. Every file on your hard drive, every tab in your browser, every URL on the internet, every command in your terminal — all of it is now a tool that autonomous AI agents can access, read, analyze, and act upon. あなたのマシンのインターフェイスが自然言語であり、実行者はブラウザの手、ファイルシステムへのアクセス、インターネットの目を持つAIエージェントである場合、「開発者ツール」と「プロのツール」の区別は完全に蒸発します。 When the interface to your machine is natural language and the executor is an AI agent with browser hands, file system access, and internet eyes, the distinction between "developer tool" and "professional tool" evaporates completely. A researcher says: 「これらの50のPDFを読み、Google Scholarを検索し、文献の体系的なレビューを作成してください。 Done. マーケティングマネージャーは言う。 「これらの3つの競合サイトを訪問し、価格を分析し、SWOT分析を作成してください。 Done. ある生徒が言う。 「私のスクリプトを読んで、オンラインで無料のリソースを見つけ、フラッシュカードで6週間の研究プランを作成してください。 Done. コンテンツのクリエイターは言います: 「WebSocketsについて技術的に正確なブログ記事を書くこと、実際に実行することによってコードのすべてのスニップをテストし、全体をSEOで最適化してください。 Done — and the code was verified on your local machine before it was published. This isn't a coding tool that happens to do other things. This is a universal orchestration platform that happens to be good at coding as well. この記事では、Google Antigravity が何であるか、それを供給する LLM 、MCP サーバーやオープンソースのバックエンドでターボチャージングする方法、そして、 Most importantly — 6つの職業をカバーする30の詳細なAI最適化プロンプトが、Antigravityがコードの未来ではないことを証明しています。 30 detailed, AI-optimized prompts spanning six professions that prove Antigravity isn't the future of coding. それはコンピュータ自体の未来です。 It's the future of computing itself. 入り込んでみよう! 「Google Antigravity: The No-Code General Purpose AI Agent Orchestrator That Changes Everything」 Google Antigravityは別のコードエディターだけではなく、世界初のエージェントファースト統合開発環境(IDE)であり、2025年11月18日にGoogleが公開プレビューを開始した。 Google Antigravity is not just another code editor — it is the world's first agent-first integrated development environment (IDE), launched by Google in public preview on November 18, 2025. 伝統的なコーディングアシスタントとは根本的に異なる哲学に基づいて構築されたAntigravityは、AIによるコーディングからAIによるオーケストラ化された開発へのパラダイム転換を表しています。 Built on a radically different philosophy from traditional coding assistants, Antigravity represents a paradigm shift from to AI-orchestrated development. AI-assisted coding AIアシスタントコーディング 自動完成の提案やチャットベースのコードのスナップを提供する代わりに、Antigravityは、あなたの代わりにソフトウェアプロジェクト全体を計画、書く、テスト、デバッグ、および展開する完全に自主的なAIエージェントを展開します。 自動完成の提案やチャットベースのコードのスナップを提供する代わりに、Antigravityは、あなたの代わりにソフトウェアプロジェクト全体を計画、書く、テスト、デバッグ、および展開する完全に自主的なAIエージェントを展開します。 But to focus on coding alone ignores the real power of Antigravity. The real secret that very few know is that Google Antigravity is not just for coding. それは、コンピュータでできることすべてのためのものです。 It is for everything that can be done on a computer. Everything! AI Agents can be used for anything you want! Your Computer is now an Automated AI Agent system with Google Antigravity. To highlight this, I have curated 30 prompts that will save you hours of work. Only 10 prompts out of 30 prompts are for developers! The Three Pillars of Power 1. Browser Integration Antigravityは、AIエージェントが人間のようにウェブページと相互作用することを可能にするChromeの拡張子を持つ専用のブラウザサブエージェントを搭載しており、ボタンをクリックし、スロールし、フォームに入力し、DOMコンテンツを読み、スクリーンショットをキャプチャします。 これは、Visual Perception Layer と Accessibility Tree Mapper を介して、自動化された UI テスト、ウェブ スクラップ、フォームの記入、およびウェブ アプリケーションのライブ デバッグを可能にします。 2. Internet Access 孤立した暗号化アシスタントとは異なり、Antigravityエージェントはウェブを検索し、ドキュメントを取得し、URLを読み、公的にアクセスできるすべてのソースからリアルタイムのデータを抽出することができます。 これは、あなたのAIエージェントが最新のAPI文書を検索したり、Stack Overflow ソリューションを見つけたり、プロジェクトを構築しながらベストプラクティスを研究したりすることができます。 3. Local System Access 抗重力エージェントは、あなたのローカルファイルシステム、コードエディター、および端末内で直接動作します。 彼らはシェルコマンドを実行し、ビルドスクリプトを実行し、ディレクトリをナビゲートし、ファイルを作成し、変更し、プロジェクト構造を管理することができます。 セキュリティは、サンドボックス環境、ターミナルコマンド自動実行ポリシー、許可リスト、拒否リストを通じて維持されます - 敏感なアクションには常に明示的なユーザー承認が必要です。 なぜ他のアシスタントと違うのか これが可能になったのは初めてではない。 Claude Desktop was released recently, and it is a very good product. But Google Antigravity blows it out of the water with token limits, generous refresh rates, and sheer breadth of capabilities. コードについて: GitHub Copilot や ChatGPT のような伝統的なアシスタントが提供されます。 あなたはコードを書いています。 提案 反重力はA . code orchestrator あなたは高いレベルで望むものを説明し、複数のAIエージェントはそれを提供するために非同期的に協力します。 プラットフォームはA 異なるワークスペースで同時に動作するエージェントを生み出し、観察し、調整できます。 Manager View (Mission Control) エージェント生産 実装プラン、タスクチェックリスト、スクリーンショット、ブラウザのレコーディング、コードディフス - したがって、あなたは常に何が行われたかを正確に知っており、承認前にそれをレビューすることができます。 verification artifacts これは、開発者をコードライターからAに変える。 自主代理人を指揮する人 software architect Google Antigravityが公開 , and is 一般公開のプレビューでは、LLMの使用に寛大な料金制限があります。 Windows, macOS, and Linux free for individuals It completely redefines what it means to work on a computer system. But - Everything can be automated! Not just code! The LLMs Powering Google Antigravity(グーグル・アンティグラビティ) Google Antigravity は、A へのアクセスを提供します。 — 今日のあらゆるツールで最も多様なLLMのラインアップ: multi-model ecosystem Model Provider Strength (High/Low) Gemini 3 Pro Google Primary agent model, planning & execution Gemini 3 Flash Google Fast inference, checkpointing Gemini 3 Deep Think Google Deep reasoning, complex architecture Gemini 2.5 Pro UI Checkpoint Google Browser subagent, UI interactions Gemini 2.5 Flash Google Context summarization Gemini 2.5 Flash Lite Google Codebase semantic search Claude Opus 4.6 (Thinking) Anthropic Advanced planning, large context windows Claude Opus 4.5 (Thinking) Anthropic Debugging, complex code review Claude Sonnet 4.5 (Thinking) Anthropic Balanced speed & quality GPT-OSS-120B OpenAI (Open Source) Open-weight, community-driven tasks (高 / 低) Gemini 3 Pro Googleの 主なエージェントモデル、計画と実行 Gemini 3 Flash Googleの スピードチェック、チェックポイント Gemini 3 Deep Think Googleの 深い考え方、複雑な建築 Gemini 2.5 Pro UI Checkpoint Googleの ブラウザ サブエージェント, UI インタラクション Gemini 2.5 Flash Googleの 文脈概要 Gemini 2.5 Flash Lite Google Codebase semantic search Claude Opus 4.6 (Thinking) Anthropic Advanced planning, large context windows Claude Opus 4.5 (Thinking) アントロピー デバッグ、複雑なコードレビュー Claude Sonnet 4.5 (Thinking) アントロピー Balanced speed & quality GPT-OSS-120B OpenAI(オープンソース) Open-weight, Community-Driven タスク Users can manually select models per task, giving unprecedented flexibility. No other product offers this breadth of frontier AI models in a single unified interface. As an Indian, I have free access to a サブスクリプション: thanks to its tie-up with Google AI Pro Jio. Paid Google Gemini was good. Googleのバナナプロはすごいですね。 But a paid subscription to Google Antigravity is irreplaceable. Turbocharge Antigravity: MCPサーバーとオープンソースバックエンド Connecting MCP Servers The is an open protocol by Anthropic that lets Antigravity connect to external tools, databases, and services. To add MCP servers: Model Context Protocol (MCP) Open the → click → → Agent pane ⋯ (more) MCP Servers Manage MCP Servers Click to open View raw config mcp_config.json Add your server configuration in JSON format and save Popular MCP servers include , and サーバー GitHub, Slack, Google Drive, Jupyter, File System SSH Connecting Claude Code with Cloud-Based Open-Source Models GLM-4/5 (Zhipu AI / BigModel API) Zhipu AI provides a high-concurrency API for the GLM series. Use the または identifiers for the best performance with coding tasks. glm-4 glm-4-plus そして今 こちらも解放されました! glm-5 # 1. Set your Zhipu AI API Key export ANTHROPIC_API_KEY=your_zhipu_api_key # 2. Point Claude Code to the Zhipu OpenAI-compatible endpoint export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 # 3. Launch Claude Code (Specify the model if the tool allows) claude model="glm-5" Kimi k2.5 (Moonshot AI API) Moonshot AIのKimiモデルは、長期的なコンテキスト処理と複雑な推論で優れています。 # 1. Set your Moonshot API Key export ANTHROPIC_API_KEY=your_moonshot_api_key # 2. Configure the Base URL for Moonshot export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1 # 3. Launch Claude Code claude model="kimi-latest" DeepSeek R1 (DeepSeek Official API) The official DeepSeek API is the most cost-effective way to access the full R1 reasoning model without needing local multi-GPU clusters. # 1. Set your DeepSeek API Key export ANTHROPIC_API_KEY=your_deepseek_api_key # 2. Point to DeepSeek's official API endpoint export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 # 3. Launch Claude Code with the Reasoning model claude model="deepseek-reasoner" Important Notes on Cloud Integration Most of these providers use the suffix for OpenAI compatibility, which Claude Code typically expects when overriding the base URL. API Compatibility: /v1 Key Masking: ANTHROPIC_API_KEY 環境変数にプロバイダのキーが含まれていることを確認します。 料金制限: クラウド プロバイダーには、レイヤーベースの料金制限があります。 重いコード セッションの場合は、各コンソールでクレジット バランスを確認してください。 This will help you if you are unable to use a paid Google AI Pro subscription! This will help you if you are unable to use a paid Google AI Pro subscription! One more key point before we dive into the prompts. Google Antigravityで最高のLLMはGoogle Gemini Pro 3.0ではありません。 The best LLM in Google Antigravity is not Google Gemini Pro 3.0. It is Claude Opus 4.6. It is Claude Opus 4.6. By far! この記事のすべてのプロンプトには、今日(2026年2月16日)から Claude Opus 4.6 を使用して、最高の結果を得ましょう! For every prompt in this article, use Claude Opus 4.6 as of today (16th Feb 2026) for best results! Before You Begin: 10 Best Practices for Using Google Antigravity Safely The Cautionary Tale That Shook the Developer Community In December 2025, barely a month after Antigravity's public launch, a developer made headlines across で、 で、 , and for the worst possible reason: Tom's Hardware テクニック The Register How-To Geek Google Antigravity's AI agent wiped his entire D: drive — permanently. Google Antigravity's AI agent wiped his entire D: drive — permanently. The developer had issued a routine instruction to clear a project cache. But operating in Turbo mode with aggressive auto-execution settings, the AI agent misinterpreted the scope of the command. Instead of targeting the project folder, it executed a recursive deletion command against the root of the entire drive — and used the /q (quiet) flag, which bypassed all confirmation prompts and the Recycle Bin. Months of work, personal files, project repositories — gone in seconds. Months of work, personal files, project repositories — gone in seconds. The AI agent itself then issued an apology, calling it a "critical failure." この事件は伝統的な意味でのバグではありませんでした。 — a developer gave an autonomous agent too much power without safeguards. trust calibration failure Antigravity is extraordinarily capable, but that power demands respect. この事件とより広範なコミュニティの経験から得られた以下の10のベストプラクティスは、データを危険にさらすことなく、Antigravityの可能性を最大限に発揮することを保証します。 The following 10 best practices, drawn from this incident and the broader community experience, will ensure you harness Antigravity's full potential without risking your data. Google Antigravityを使用するための10のベストプラクティス Turbo mode auto-executes commands without confirmation. Reserve it for sandboxed test projects only — never on drives containing irreplaceable data. Never enable Turbo mode on sensitive directories. Before handing control to an AI agent, create a snapshot. Use Git commits, cloud backups, or disk images. If the agent makes a catastrophic mistake, you can roll back in minutes. Back up before every major session. Always set a specific project directory as your workspace. Never point Antigravity at a drive root ( , ) or a home directory — scope its access as narrowly as possible. Use a dedicated workspace folder. C:\ D:\ Antigravity supports Terminal Command Auto Execution policies. Explicitly deny destructive commands ( , , ) and whitelist only the tools your project actually needs. Configure Allow Lists and Deny Lists. rm -rf del /s /q format Antigravity generates implementation plans, task lists, and diffs before executing. The few minutes spent reviewing can prevent hours of disaster recovery. Always review artifacts before approving. Read them. Before running a complex prompt on your real codebase, test it on a throwaway copy. Validate the agent's behavior in a safe environment before trusting it with production code. Test prompts on dummy projects first. "Clean up this project" is dangerous. "Delete all files in the directory" is safe. The more precise your prompt, the less room the agent has to misinterpret your intent. Be specific, not vague. .pyc src/ For large operations, break your prompt into stages and review after each stage completes. Don't ask the agent to "refactor everything and deploy" in a single prompt. Use incremental approval for multi-step tasks. Always work inside a Git repository with frequent commits. If an agent makes unwanted changes, is your instant undo button. Keep version control active. git reset --hard Watch the terminal output in real time. If you see a command targeting unexpected paths or using unfamiliar flags, using the interrupt function. 📊 Monitor the agent's terminal commands. stop the agent immediately Caution Google Antigravityは、これまでで最も強力なAIツールであり、大きなパワーとともに大きな責任が伴います。 Google Antigravity is the most powerful AI tool ever created — and with great power comes great responsibility. These best practices aren't optional. They are the difference between a 10x productivity boost and a career-defining disaster. Follow them religiously. Follow them religiously. With that, here we go! (Alle, alle, alle) 30 Game-Changing Prompts for Every Professional in All Domains The Developers Section 1:フルスタックAPI開発と自動テスト - Building a full-stack API means creating the back-end engine that powers websites and apps — the invisible machinery that handles user requests, stores data, and enforces security. - Traditionally, this requires days of manual setup: designing database structures, writing endpoints, configuring authentication, and creating tests. このプロンプトでは、Antigravity がシステム全体をゼロから構築するよう求めます - モデル、エンドポイント、認証、テスト、ドキュメント、展開 - 一歩で。 - 結果は、通常、経験豊富な開発者が1週間以上かかる生産準備が整ったAPIです。 Google Antigravity Prompt: Build a production-ready REST API for [your-domain, e.g., e-commerce product catalog] using [framework: e.g., FastAPI/Express.js/Spring Boot]: Architecture: Design a clean MVC/service-repository pattern with dependency injection Models: Create database models for [entities, e.g., products, categories, reviews] with proper relationships, indexes, and validation constraints Endpoints: Implement full CRUD operations with: Pagination (cursor-based) Filtering by [fields, e.g., price range, category] Sorting (multi-field) Rate limiting (100 req/min) Auth: JWT authentication with refresh tokens and role-based access control Testing: Generate comprehensive pytest/jest test suite covering: Unit tests for all service methods Integration tests for each endpoint Edge cases (empty DB, invalid inputs, auth failures) Docs: Auto-generate OpenAPI/Swagger documentation Deploy: Create Dockerfile and docker-compose.yml with PostgreSQL Use [your project root: e.g., C:/Projects/my-api] as the workspace. Why This Is a Game-Changer: ボイラープレートのセットアップ、アーキテクチャの決定、テスト書き込みの8~12時間の削除 Ensures industry best practices (cursor pagination, rate limiting, RBAC) that developers often skip under time pressure Auto-generated tests catch bugs before they reach production Produces deployment-ready code, not prototypes ⏱ Time Saved: ~10 hours manually → 15 minutes with Antigravity 第2章 Legacy Codebase Refactoring & Modernization - Every software team inherits old code — code written by people who have left, using outdated patterns, with hidden security vulnerabilities, and no documentation. - Refactoring means restructuring this code to be cleaner, safer, and more maintainable without changing what it does. このプロンプトでは、Antigravityが問題のためのコードベース全体を監査し、依存性を近代化し、ベストプラクティスを適用し、タイプセキュリティを追加し、テストを書き、すべてをドキュメントするように指示します。 - The output is a clean, modern codebase with a detailed before-and-after report — weeks of risky manual work compressed into a single session. Google Antigravity Prompt: Analyze and refactor the legacy codebase at [path, e.g., C:/Projects/legacy-app]: Audit: Scan all files for: Code smells (duplicated logic, god classes, long methods) Security vulnerabilities (SQL injection, XSS, hardcoded secrets) Deprecated API usage and outdated dependencies Dependency Update: Upgrade all packages to latest stable versions, resolve breaking changes Architecture Refactor: Extract repeated logic into shared utility modules Apply SOLID principles to classes exceeding 200 lines Introduce proper error handling with custom exception classes Type Safety: Add TypeScript types / Python type hints to all functions Testing: Write unit tests for all refactored modules achieving >80% coverage Documentation: Generate JSDoc/docstring documentation for all public APIs Report: Create REFACTORING_REPORT.md with before/after metrics Preserve all existing functionality — run existing tests after each change. Why This Is a Game-Changer: Transforms weeks of dangerous manual refactoring into a safe, verified, automated process Catches security vulnerabilities that manual code review frequently misses Preserves backward compatibility by running existing tests continuously Produces a comprehensive report that satisfies management and compliance audits ⏱ Time Saved: 40+ hours manually → 40 minutes with Antigravity 3. CI/CD パイプラインの自動化 - CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) is the automated assembly line that builds, tests, and delivers software every time a developer makes a change. それがなければ、チームは手動でビルド、テスト、およびデプロイ - 壊れたリリースにつながる遅い、エラーに敏感なプロセス。 このプロンプトでは、Antigravityが全パイプラインを作成します:ビルドオートメーション、テスト、セキュリティスキャン、ステージ展開、ロールバックと生産展開、インフラコード。 - The result is a professional-grade software delivery system that catches bugs before users see them and deploys with zero downtime. Google Antigravity Prompt: Create a complete CI/CD pipeline for [repo URL or local path] targeting [platform: GitHub Actions/GitLab CI/Jenkins]: Build Stage: Configure multi-stage build with caching for [language: Node.js/Python/Java] Test Stage: Run unit tests with coverage reporting (minimum 80%) Run linting ([ESLint/Pylint/Checkstyle]) Run security scanning (Snyk/Trivy container scan) Quality Gates: Fail pipeline if coverage drops below threshold or critical vulnerabilities found Staging Deploy: Auto-deploy to [staging environment URL] on PR merge to develop Production Deploy: Deploy to [production environment] on tagged releases with: Blue-green deployment strategy Automatic rollback on health check failure Slack notification on success/failure to [channel] Infrastructure: Generate Terraform/Pulumi IaC for [AWS/GCP/Azure] resources Docs: Create DEPLOYMENT.md with architecture diagram and runbook Test the pipeline locally using act or equivalent tool before committing. Why This Is a Game-Changer: DevOps pipelines typically take days to configure correctly with proper security scanning and rollback 第一日からパイプラインに直接セキュリティ(shift-left)を統合 Blue-green deployment and auto-rollback eliminate downtime risk Infrastructure-as-Code ensures reproducible environments across teams ⏱ Time Saved: 20+ hours manually → 30 minutes with Antigravity 4. Cross-Browser UI Testing Suite ウェブサイトを訪問するときは、Chrome、Firefox、Safari、または携帯電話を使用しているかどうかにかかわらず、同じように見え、動作する必要がありますが、しばしばそうではありません。 - UI testing means automatically checking every page, form, and button across different browsers and screen sizes to catch visual bugs. - This prompt tells Antigravity to set up a complete testing framework that verifies user flows, checks visual appearance, measures performance, and ensures accessibility compliance. 結果は、実際のユーザーがそれらに直面する前に破損したレイアウトやユーザビリティの問題を捕らえるセキュリティネットワークです。 Google Antigravity Prompt: Create an end-to-end browser testing suite for the web application at [URL or local path]: Framework Setup: Initialize [Playwright/Cypress] with TypeScript support Test Scenarios: Write automated tests for: User registration and login flow Navigation through all main pages ([list pages]) Form validation (required fields, email format, password strength) Shopping cart / core workflow ([describe primary user journey]) Responsive design at 320px, 768px, 1024px, 1440px breakpoints Visual Regression: Capture baseline screenshots for all pages, configure visual diff threshold at 0.1% Performance: Add Lighthouse CI checks for Core Web Vitals (LCP < 2.5s, CLS < 0.1) Accessibility: Run axe-core accessibility audit, fail on WCAG 2.1 AA violations Reporting: Generate HTML test report with screenshots of failures CI Integration: Add test run to [CI platform] pipeline config Use Antigravity's browser subagent to manually verify each critical flow after test creation. Why This Is a Game-Changer: Comprehensive browser testing is the most neglected quality practice — this automates it completely 視覚回帰は、ユニットテストが検出できないCSS破損を捕らえる Accessibility compliance (WCAG 2.1 AA) is legally required in many jurisdictions Antigravity's browser subagent can physically verify the tests work correctly ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 45 minutes with Antigravity 5:Microservices Architecture Design & Scaffolding - Microservices is a way of building large applications by splitting them into small, independent services that each handle one specific task — like separate departments in a company - This approach makes systems easier to scale, update, and maintain, but designing one from scratch is complex and time-consuming このプロンプトでは、Antigravity が全体のアーキテクチャを設計し、各サービスを作成し、それらの間のコミュニケーションを設定し、API ゲートウェイを構成し、Docker ですべてをオーケストラするよう求めます。 - The result is a fully scaffolded distributed system that would normally require weeks of architectural planning and setup Google Antigravity Prompt: Design and scaffold a microservices architecture for [application description, e.g., food delivery platform]: Domain Analysis: Identify bounded contexts and create a domain model diagram in Mermaid Services: Scaffold these microservices in [language]: [Service 1, e.g., User Service] — auth, profiles [Service 2, e.g., Order Service] — order lifecycle [Service 3, e.g., Payment Service] — Stripe integration [Service 4, e.g., Notification Service] — email/SMS via [provider] Communication: Implement async messaging via [RabbitMQ/Kafka] with event schemas API Gateway: Configure [Kong/Traefik] with routing, rate limiting, and JWT validation Database: Each service gets its own [PostgreSQL/MongoDB] instance — no shared DBs Observability: Add structured logging, Prometheus metrics, and distributed tracing (Jaeger) Docker: Create docker-compose.yml orchestrating all services, databases, message broker, and gateway Place all services under [workspace path] with a shared proto/schema directory. Why This Is a Game-Changer: Microservices architecture decisions (communication patterns, database per service) take weeks of design meetings Event-driven communication with proper schemas prevents integration nightmares 組み込まれた観測性スタックは、1日目から生産デバッグを意味します。 Docker compose は、単一のマシンでシステム全体のローカル開発を可能にします。 ⏱ Time Saved: 60 hours manually → 2 hours with Antigravity 企業セクション - In the corporate world, success depends on how quickly you can turn raw information into clear decisions, professional reports, and organized action plans. - These prompts are designed to handle the "knowledge management" burden that slows down every office, from drafting quarterly reports to tracking meeting outcomes across large teams. - We focus on automating competitive intelligence, streamlining new employee onboarding, and conducting complex policy compliance audits with real-time regulatory research. - Using these tools, a single employee can perform the work of an entire administrative department, ensuring that nothing is forgotten and every decision is backed by data. 6.自動化されたビジネスレポート生成 - A quarterly business report transforms raw data — sales numbers, customer feedback, web analytics — into a polished document that executives use to make decisions 手動で1つを作成するには、スプレッドシートの作業、グラフの形式化、洞察書の時間が必要です。 このプロンプトは、Antigravityにデータファイルを読み、計算を実行し、グラフを作成し、実行可能な推奨事項を含むエグゼクティブの概要を書き、ブランド化された、ナビゲーション可能なHTMLレポートを生成するように指示します。 結果は、データベースの洞察を備えたプレゼンテーション準備レポートであり、通常は2〜3日間のアナリストの時間を消費する。 Google Antigravity Prompt: Generate a comprehensive quarterly business report from raw data: Data Sources: Read and analyze: Sales data from [file path, e.g., C:/Reports/Q4_sales.csv] Customer feedback from [file path, e.g., C:/Reports/feedback.xlsx] Web analytics from [URL: e.g., Google Analytics export] Analysis: Calculate and present: Revenue by product line, region, and channel (tables + charts) Month-over-month growth rates with trend indicators Customer satisfaction scores (NPS) with sentiment breakdown Top 5 performing and bottom 5 underperforming products Insights: Generate executive summary (300 words) highlighting: Key wins and areas of concern Actionable recommendations (minimum 5) Competitive benchmarking insights from [competitor URLs] Formatting: Output as polished Markdown + export-ready HTML with: Company branding colors ([hex codes]) Professional charts using Chart.js Table of contents with clickable navigation Save to [output path] as Q4_Report.html and Q4_Report.md Why This Is a Game-Changer: 四半期レポートは、1サイクルあたりのアナリスト時間の2〜3フルワークデーを消費します。 Web アクセスによる自動競争ベンチャーは、リアルタイムの市場コンテキストを提供します。 一貫したフォーマットは、プレゼンテーションの品質の管理でバックアップを排除します。 Data-driven recommendations replace gut-feel analysis with quantified insights. データ主導の勧告は、量子化された洞察力に腸の分析を置き換える。 ⏱ Time Saved: 16+ hours manually → 20 minutes with Antigravity Prompt 7: Meeting Minutes & Action Item Tracker 各会議の後、誰かが何が議論され、何が決定され、誰が何の責任を負っているかを記録し、それを実際に実行することを確認する必要があります。 - This administrative work is tedious but critical; without it, decisions are forgotten, and tasks fall through the cracks. - This prompt has Antigravity process a meeting transcript, extract structured minutes, create action item tables with owners and deadlines, draft follow-up emails, and generate calendar invites. - The result is a complete accountability system that turns every meeting into tracked, actionable outcomes. Google Antigravity Prompt: Process meeting recordings/transcripts and create structured documentation: Input: Read the meeting transcript from [file path, e.g., C:/Meetings/standup_2026-02-16.txt] Structure: Extract and organize into: Attendees: List all participants mentioned Agenda Items: Numbered list of topics discussed Key Decisions: Bulleted list with rationale for each decision Action Items: Table with columns: Task | Owner | Deadline | Priority (High/Med/Low) Open Questions: Unresolved items requiring follow-up Follow-up Email: Draft a professional follow-up email summarizing decisions and action items, addressed to [team email/distribution list] Tracking: Create/update ACTION_TRACKER.md at [path] — append new items, mark previously completed items Calendar: Generate .ics calendar invites for action items with deadlines Format: Use Markdown with emoji indicators (✅ done, 🔴 overdue, 🟡 in progress) Cross-reference with previous meeting notes at [directory] to identify recurring unresolved items. Why This Is a Game-Changer: Meeting follow-up is the #1 productivity black hole — action items get lost within hours Automatic cross-referencing with previous meetings surfaces chronic blockers Calendar Invite Generation により、締め切りがすべての人のワークフローに表示されます。 Persistent Action Tracker は、時間の経過とともに組織の責任を生み出す ⏱ Time Saved: 3+ hours per meeting manually → 5 minutes with Antigravity 第8章 競争インテリジェンスダッシュボード 競争インテリジェンスとは、競合相手の製品、価格、戦略、市場ポジションを体系的に調査して、独自のビジネス意思決定を伝えることを意味します。 - Most companies either pay expensive consultants or spend weeks doing this manually across dozens of websites. - This prompt tells Antigravity to visit competitor websites, extract product and pricing data, analyze technology stacks, build comparison matrices, conduct SWOT analyses, and produce strategic recommendations. 結果は、データベースの戦略計画を時間とコストの割合で可能にする包括的でソースベースの情報レポートです。 Google Antigravity Prompt: Research competitors and build a competitive intelligence report: Competitors: Research these companies via their websites: [Competitor 1 URL] [Competitor 2 URL] [Competitor 3 URL] Data Collection: For each competitor, extract: Product/service offerings and pricing tiers Recent news, press releases, and blog announcements Technology stack (use [BuiltWith URL] or similar) Social media presence and engagement metrics from [social URLs] Analysis Framework: Create comparison matrices for: Feature parity (what they have that we don't, and vice versa) Pricing comparison (normalized per user/month) Market positioning (value vs. premium vs. budget) SWOT Analysis: Generate a SWOT table for our position relative to each competitor Recommendations: Provide 10 strategic recommendations prioritized by impact and effort Output: Save as Competitive_Intel_Feb2026.md at [output path] Include all source URLs as footnote references for verification. Why This Is a Game-Changer: Competitive analysis normally requires expensive subscriptions (Gartner, CB Insights) or weeks of manual research Antigravity's internet access enables real-time data collection from competitor websites Structured SWOT and feature matrices provide immediately actionable strategic inputs Footnoted sources ensure every data point is verifiable by leadership ⏱ Time Saved: 24+ hours manually → 30 minutes with Antigravity 9: Employee Onboarding Documentation System - When a new employee joins a company, they need clear guides on setting up their tools, understanding the team structure, learning internal terminology, and knowing who to ask for help. - Poor onboarding documentation means weeks of confusion and lost productivity for every new hire. - This prompt asks Antigravity to analyze existing documentation, generate a day-by-day onboarding guide, create technical setup instructions with copy-pasteable commands, compile a FAQ from real questions, and build a glossary. - The result is a professional onboarding system that gets new employees productive in days instead of weeks. Google Antigravity Prompt: Create a comprehensive employee onboarding documentation system: Analyze: Read existing documentation at [docs directory path] and company wiki at [wiki URL] Onboarding Guide: Generate ONBOARDING.md covering: Day 1 checklist (accounts, tools, introductions) Week 1 learning path with links to internal resources 30-60-90 day milestones with measurable objectives Team structure diagram (Mermaid org chart) Key contacts table (Name | Role | Slack | Email) Technical Setup: Create DEV_SETUP.md with: Step-by-step environment setup for [OS: Windows/Mac/Linux] Required tools installation commands (copy-pasteable) Repository clone and configuration instructions Verification checklist (all green = ready to contribute) FAQ: Compile ONBOARDING_FAQ.md from common questions found in [Slack channel URL/export] Glossary: Create COMPANY_GLOSSARY.md of internal terminology Save all files to [output directory] Ensure all links are valid by checking each URL. Why This Is a Game-Changer: 新しい賃貸のオンボードは通常、生産的になるのに2〜4週間かかりますが、これは数日に短縮します。 Link validation ensures documentation stays fresh and doesn't point to dead pages Copy-pasteable setup commands eliminate the "it works on my machine" problem FAQ generation from real Slack questions addresses actual pain points, not assumed ones ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 45 minutes with Antigravity Prompt 10: Policy Compliance Audit & Gap Analysis(ポリシーコンプライアンス監査とギャップ分析) - Compliance means ensuring your organization follows legally required standards like GDPR (data privacy), SOC2 (security), or HIPAA (healthcare data) — failure can result in massive fines. - Auditing your current policies against these standards is expensive, time-consuming, and requires specialized knowledge. - This prompt has Antigravity read your internal policies, research current regulatory requirements from official sources, identify gaps in a structured compliance matrix, assess risk levels, and generate a phased remediation roadmap. - The result is a comprehensive audit with a clear action plan that would normally cost tens of thousands in consultant fees. Google Antigravity Prompt: Perform a compliance audit of internal policies against regulatory standards: Input Documents: Read all policy files from [policies directory path] Regulatory Framework: Research current requirements for [standard: GDPR/SOC2/HIPAA/ISO 27001] from official sources: [Regulatory body URL, e.g., gdpr.eu] [Framework documentation URL] Gap Analysis: Create compliance matrix (table format): Requirement ID | Description | Current Status (✅ Compliant / ⚠️ Partial / ❌ Non-Compliant) | Evidence | Remediation Action Risk Assessment: For each gap: Severity (Critical/High/Medium/Low) Potential financial/legal impact Estimated remediation effort (hours) Priority ranking Remediation Plan: Generate COMPLIANCE_ROADMAP.md with: Phased timeline (30/60/90 days) Resource requirements per phase Template policy documents for critical gaps Executive Summary: One-page brief for C-suite with RAG status indicators Save all outputs to [compliance audit directory]. Why This Is a Game-Changer: Compliance audits cost $50K–$200K with external consultants — this provides a comprehensive first pass Real-time regulatory research ensures the audit reflects the latest requirements Phased remediation roadmap gives management a clear action plan with resource needs テンプレート ポリシー ドキュメントは、ゼロから始める代わりにギャップの閉鎖を加速します。 ⏱ Time Saved: 80+ hours (consultant engagement) → 2 hours with Antigravity 研究者セクション 科学的研究は、偉大なアイデアと既存のデータの圧倒的な量の間のレースであり、これらのアイデアを正しく証明するために検索し、清掃し、分析する必要があります。 - These prompts transform the "literature review" and "data analysis" phases of research from manual months-long chores into fast, automated, and statistically rigorous processes. - We provide workflows for conducting systematic reviews, building reproducible analysis pipelines, drafting grant proposals, and ensuring your experiments meet global standards. - This section is for the scientist who wants to spend less time formatting citations and cleaning CSV files, and more time discovering new knowledge and interpreting results. 11.Systematic Literature Review Automation(体系的な文献レビュー自動化) - A systematic literature review involves searching thousands of academic papers to find, analyze, and synthesize everything written about a specific research topic 人間の研究者にとって、このプロセスは通常、3~6か月間の苦労した検索、読書、組織にかかります。 - This prompt directs Antigravity to search major academic databases, select papers based on strict criteria, extract key findings and methodologies, and generate a structured review with a gap analysis 結果は、包括的な文献地図と初期の草案で、研究プロセスを数カ月加速させます。 Google Antigravity Prompt: Conduct a systematic literature review on [research topic, e.g., "transformer architectures for time series forecasting"]: Search: Query these academic sources via web: [Google Scholar URL with search query] [arXiv URL with search filters] [Semantic Scholar URL] Selection Criteria: Include papers that: Published between [start year] and [end year] Minimum [N] citations (for older papers) or from top-tier venues Directly address [specific sub-topic or methodology] Extraction: For each paper, record: Title, Authors, Venue, Year, Citation Count Research question and hypothesis Methodology summary (3-4 sentences) Key findings and limitations Datasets and metrics used Synthesis: Create: Taxonomy of approaches (Mermaid diagram) Comparison table (Method | Dataset | Metric | Result) Research gap analysis identifying under-explored areas Recommended future research directions (minimum 5) Output: Save as Literature_Review_[topic].md at [path] Format all citations in [APA/IEEE/Chicago] style. Why This Is a Game-Changer: Systematic literature reviews take 3–6 months manually; this produces a comprehensive first draft in hours Web アクセスにより、複数の学術データベースを同時にリアルタイムで検索できます。 Structured extraction ensures no paper is reviewed superficially or inconsistently Gap analysis accelerates the transition from review to original research contribution ⏱ Time Saved: 200 hours manually → 2 hours with Antigravity 12:研究データ分析パイプライン - Research data analysis involves cleaning raw experimental data, performing statistical tests to see if results are significant, and creating clear charts for publication. これを手動で行うには、コードと統計の深い専門知識が必要であり、小さな誤りさえも無効な科学的結論につながる可能性があります。 - This prompt has Antigravity build a full analysis pipeline: it handles missing data, runs the correct statistical tests based on data distribution, and produces high-quality visualizations. 結果は、科学的出版のための最も高い基準を満たす複製可能で統計的に厳格な分析です。 Google Antigravity Prompt: Build a reproducible data analysis pipeline for my research dataset: Data Loading: Read dataset from [file path, e.g., C:/Research/experiment_data.csv] Preprocessing: Create Python script that: Handles missing values (strategy: [mean imputation/KNN/drop]) Detects and treats outliers using IQR method Normalizes features using [StandardScaler/MinMax] Encodes categorical variables (one-hot / label encoding) Exploratory Analysis: Generate: Descriptive statistics summary table Correlation heatmap (Seaborn, publication quality) Distribution plots for all numeric variables Class imbalance analysis (if classification task) Statistical Tests: Run appropriate tests: Normality test (Shapiro-Wilk) [t-test/ANOVA/chi-square/Mann-Whitney] for hypothesis testing Effect size calculations (Cohen's d / Cramér's V) p-value corrections for multiple comparisons (Bonferroni) Output: Save all plots as 300 DPI PNGs, results as analysis_results.md Reproducibility: Create requirements.txt and README.md with run instructions All code must be PEP 8 compliant with comprehensive docstrings. Why This Is a Game-Changer: 多くの研究者が省略する統計的厳格性(効果サイズ、複数の比較修正)を確保する Publication-quality visualizations eliminate manual Matplotlib formatting struggles. マニュアル版マットプラトリブの格式化の問題を解消する Full reproducibility package (requirements.txt, README) meets open science standards Automated normality testing selects the correct statistical test, preventing methodological errors ⏱ Time Saved: 25 hours manually → 30 minutes with Antigravity 13: Grant Proposal Draft Generator 研究補助金の提案は、なぜプロジェクトが資金調達に値するのか、どのように実施されるのか、いくら費用がかかるのか、その影響がどのようなものになるのかを説明する詳細な文書です。 - Writing a winning proposal is highly competitive and often consumes up to 40% of a researcher's working time. このプロンプトでは、Antigravityが特定の資金提供者要件を調査し、プロジェクトの目標をこれらの優先事項と一致させ、必要なすべてのセクションを策定し、タイムラインを作成し、予算を正当化するよう指示します。 - The result is a strategically aligned proposal draft that maximizes the chances of securing critical research funding. Google Antigravity Prompt: Draft a research grant proposal for [funding body, e.g., NSF/ERC/NIH]: Research: Visit the funding body website at [URL] to extract: Current funding priorities and themes Eligibility criteria and deadlines Evaluation criteria and scoring rubric Maximum budget and duration Proposal Sections: Generate drafts for: Abstract (250 words): Concise problem-solution-impact summary Introduction: Background, gap in knowledge, research questions Literature Context: Key references supporting the proposal (cite 15–20 works) Methodology: Detailed research design, data collection, analysis plan Timeline: Gantt chart (Mermaid) with milestones across [duration] Budget Justification: Itemized budget table with line-by-line rationale Impact Statement: Societal relevance, knowledge contribution, dissemination plan Alignment: Map each section to the funder's evaluation criteria Formatting: Follow [funder's template/format guidelines] Save to [output path] as Grant_Proposal_[funder]_[topic].md Research topic: [your research topic and objectives]. Why This Is a Game-Changer: 特許書類は、研究者の時間の20~40%を消費し、成功率はわずか15~25%です。 資金提供者ウェブサイトへのリアルタイムアクセスにより、最新の優先事項と基準に合わせることが保証されます。 評価基準のマッピングにより、各セクションで得点の可能性を最大化 予算の正当化テンプレートは、行政拒否の#1の理由を防ぐ ⏱ Time Saved: 60 hours manually → 2 hours with Antigravity 14: Experiment Reproducibility Package - Reproducibility is the cornerstone of science; it means another researcher should be able to run your experiment and get the exact same results. 多くの研究プロジェクトは、依存性、ハードコード設定、または非文書化されたデータ処理ステップが欠けているため、このテストに失敗します。 - This prompt tells Antigravity to audit your experiment code, create a standardized environment (Docker), automate the data processing, and provide a one-command reproduction script. 結果は、あなたの仕事が信頼され、検証され、グローバルな科学コミュニティによって構築されることを保証する「科学準備」パッケージです。 Google Antigravity Prompt: Create a complete reproducibility package for my ML experiment: Code Audit: Review the experiment code at [repo/directory path] for: Hardcoded random seeds (ensure all are set and documented) Non-deterministic operations (flag and fix or document) Missing dependency version pins Environment: Generate: environment.yml (Conda) with exact version pins Dockerfile for containerized reproduction Makefile with targets: setup, train, evaluate, visualize Data Pipeline: Create: data/README.md with dataset source, license, and download instructions Checksum verification script for data integrity Preprocessing script that transforms raw → processed data deterministically Experiment Config: Create configs/ directory with: Hyperparameter YAML files for each experiment variant Ablation study configurations Results Verification: Script that re-runs experiment and compares outputs against stored baseline results (tolerance: [threshold]) Documentation: REPRODUCE.md with one-command reproduction instructions Verify the package by running the full pipeline end-to-end. Why This Is a Game-Changer: The reproducibility crisis affects 70%+ of ML research — this solves it systematically Docker containerization eliminates "dependency hell" across different machines and OS versions Checksum verification ensures data integrity - a step most researchers skip entirely (チェックサムの検証はデータの完全性を保証します。 単一コマンド再生(Makefileを通じて)により、レビュー者は数日ではなく数分で結果を検証できます。 ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 1 hour with Antigravity 15: Research Paper Draft & Formatting - Writing a research paper requires following incredibly strict formatting rules that differ for every scientific journal and conference. - A paper can be rejected simply for having the wrong font size, citation style, or page layout, even if the research itself is groundbreaking. - This prompt asks Antigravity to research specific venue guidelines, organize your notes and results into a structured draft, and apply the exact 100% required formatting. - The result is a professional paper draft that is ready for submission, preventing "desk rejections" and letting you focus on the science rather than the margins. Google Antigravity Prompt: Draft a research paper following [venue: e.g., IEEE/ACM/Nature] formatting guidelines: Template: Research the submission guidelines at [conference/journal URL] and create LaTeX/Markdown template matching requirements Content Input: Read: Experiment results from [results directory path] Literature review from [literature review file path] Methodology notes from [notes file path] Sections: Draft: Title: 3 alternative titles optimized for discoverability Abstract: Structured (Background-Methods-Results-Conclusion), 250 words Introduction: Problem motivation → gap → contribution → paper structure Related Work: Organized by theme, positioning our contribution clearly Methodology: Formal description with equations and algorithm pseudocode Results: Tables and figure captions for all experiment outcomes Discussion: Findings interpretation, limitations, and threats to validity Conclusion: Key contributions, implications, future work References: Format all citations in [required style] with DOI links Checklist: Create submission checklist from venue guidelines Save to [output path] as paper_draft_v1.md. Why This Is a Game-Changer: 紙の書き込みには2~6ヶ月かかりますが、Antigravityは数時間で構造化された最初の草案を生成します。 Venue-specific formatting compliance prevents desk rejection (which wastes months of review time) Structured abstract and clear contribution positioning improve acceptance odds significantly Submission checklist ensures no supplementary materials or formatting requirements are missed ⏱ Time Saved: 100 hours manually → 2 hours with Antigravity 学生セクション 教育は、あなたが知っていることだけではなく、あなたがどのくらい効果的にあなたの時間を管理し、あなたの研究材料を組織し、高い評価のために準備することができます。 - These prompts act as a private AI tutor and project manager, helping you build personalized study plans based on your own weak areas and scientifically proven memorization techniques. 私たちは、100ページの論文を構築し、インタラクティブなチュートリアルを構築し、現実的な実践試験を生成し、複雑なグループプロジェクトを調整するまで、すべての学術的な旅程をカバーします。 - Whether you are an undergraduate or a PhD candidate, these tools ensure that you spend your energy on deep learning rather than logistical frustration. 16:パーソナライズされた研究プランジェネレーター パーソナライズされた研究計画は、複雑なトピックを管理可能な日常のタスクに分解し、あなたが最も学ぶ必要があるものに焦点を当てるロードマップです。 ほとんどの学生は「線形」で勉強するが、これは非効率であるが、科学的証拠は「間隔の繰り返し」(特定の間隔でレビューする)が3倍も効果的であることを示している。 - このプロンプトには、Antigravityがあなたのスケジュールを分析し、あなたの弱い領域を特定し、組み込みのレビューセッションとコレクションされた無料の学習リソースでカスタマイズされたスケジュールを作成します。 結果は、科学的に最適化された研究システムで、記憶を最大化し、無駄な時間を最小化します。 Google Antigravity Prompt: Create a comprehensive, personalized study plan for [subject/course, e.g., Data Structures and Algorithms]: Syllabus Analysis: Read the course syllabus from [file path or URL] Assessment: Based on my self-assessment ([list weak topics, e.g., graph algorithms, dynamic programming]), prioritize topics accordingly Schedule: Generate a [N-week] study plan with: Daily study sessions (2-hour blocks) Spaced repetition review days (Days 3, 7, 14, 30 after initial study) Practice problem sets (5 easy → 5 medium → 3 hard per topic) Weekly mock test dates Resources: Research and link to: Free online courses ([platforms: Coursera/MIT OCW/Khan Academy]) YouTube tutorials for each difficult topic Practice platforms ([LeetCode/HackerRank] problem links by topic) Textbook chapter references from [textbook name] Tracking: Create STUDY_TRACKER.md with checkboxes for each session Flashcards: Generate Anki-compatible flashcards (Q&A format) for key concepts Save all files to [study directory path]. Why This Is a Game-Changer: 弱点に基づくパーソナライズされたプランは、一般的なシラビよりも3倍効果的です。 Spaced repetition scheduling is scientifically proven but rarely implemented manually Curated free resources (via web search) eliminate hours of searching for quality materials (ウェブ検索を通じて) Anki flashcards enable mobile study and leverage the most effective memorization technique. アンキのフラッシュカードはモバイルの勉強を可能にし、最も効果的なメモリテクニックを活用します。 ⏱ Time Saved: 8 hours planning manually → 10 minutes with Antigravity 17: Thesis/Dissertation Structure & Literature Mapping - A thesis or dissertation is the biggest project most students will ever lead, and starting can be paralyzing due to the sheer volume of research and writing required. - A "literature map" is a visual way to see how different research papers connect, helping you find your own unique "gap" to write about. - このプロンプトでは、Antigravityがあなたの研究質問を精密化し、あなたの分野のセミナル・ペーパーをマッピングし、単語数を含む詳細な章ごとに概要を作成するように指示します。 結果は、恐ろしい100ページのプロジェクトを一連の達成可能なマイルストーンに変える具体的な構造フレームワークです。 Google Antigravity Prompt: Help me structure my thesis on [topic, e.g., "Impact of Social Media on Political Polarization"]: Research Question Refinement: Based on my initial idea, suggest: 1 primary research question (specific, measurable) 3 secondary research questions Null and alternative hypotheses Literature Mapping: Search [Google Scholar/JSTOR/PubMed URL] for: 20 seminal papers in the field (sorted by citation count) 10 recent papers (last 2 years) showing current trends 5 contrarian/critical papers offering opposing viewpoints Create a literature concept map (Mermaid diagram) Thesis Structure: Generate chapter outline: Chapter titles with 3-5 sub-section headings each Estimated word count per chapter (totaling [target word count]) Key arguments to develop in each chapter Methodology Planning: Recommend: Research design (qualitative/quantitative/mixed) Data collection methods appropriate for my research questions Analysis framework with justification Timeline: Create a Gantt chart for [duration: e.g., 12 months] Save as THESIS_PLAN.md at [output path]. Why This Is a Game-Changer: Thesis planning is the most anxiety-inducing phase — this provides a concrete, actionable structure 複数のデータベース間の文献マッピングは、キーワード検索が欠けている論文を表面化します。 対照的な論文を含むことは批判的思考を示す(重要な審査者基準) Word count allocation prevents the common pitfall of overwriting methods and underwriting analysis ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity 18:インタラクティブコーディング チュートリアル ビルダー コードの学習は実践を通じて行うのがベストですが、あまりにも簡単で、あまりにも難しくないチュートリアルを見つけることは困難です。 「インタラクティブな」チュートリアルには、説明、コードの例、自動的に正確性をチェックする演習が含まれます。 - This prompt has Antigravity build a customized 10-lesson coding course for you, complete with working examples, guided exercises, and "auto-graders" that test your code instantly. 結果は、あなたの間違いを捕らえ、人間のチュートリアルのようにすぐにフィードバックを提供するプライベートな、自己ペースのコーディング教室です。 Google Antigravity Prompt: Create an interactive coding tutorial for [programming topic, e.g., "Python Object-Oriented Programming"]: Structure: Design 10 progressive lessons: Each lesson: Concept explanation (200 words) → Code example → Exercise → Solution Difficulty progression: Beginner (1-3) → Intermediate (4-7) → Advanced (8-10) Code Examples: For each lesson, create: Working demonstration code in [language] Annotated comments explaining every non-obvious line Common mistake examples with explanations of why they fail Exercises: Generate per lesson: 1 guided exercise (with hints) 1 independent exercise (solution hidden) 1 challenge problem connecting to real-world applications Auto-Grading: Write unit test files for each exercise that students can run to verify their solutions Cheat Sheet: Create a one-page reference card for all concepts covered Prerequisites: List required knowledge with links to prerequisite tutorials Save complete tutorial to [tutorial directory path] with clear folder structure: lesson-01/, lesson-02/, etc., each containing README.md, code files, and test files. Why This Is a Game-Changer: Self-paced tutorials with auto-grading provide instant feedback — no waiting for TAs Progressive difficulty with real-world contexts maintains motivation and demonstrates relevance よくあるエラーの例がデバッグスキルを教えるだけでなく、正しいパターンを教える ユニットテスト検証は、ボーナススキルとしてテスト駆動開発(TDD)を教える ⏱ Time Saved: 15+ hours creating manually → 20 minutes with Antigravity 19: Exam Preparation & Practice Test Generator 実践テストは、単にノートを再読するのではなく、情報を思い出させることを強いるため、試験に備える最も効果的な方法です。 - 独自の練習の質問を作成することは時間がかかりますし、しばしば実際の試験の難しさのカリブレーションが欠けます。 このプロンプトは、Antigravityにあなたのスクリプトを読み、大学からの過去の試験論文を研究し、完全なモデル回答で難しさを増す3つの試験を生成するように言います。 - The result is a high-pressure "training ground" that ensures you are never surprised by the questions on exam day. Google Antigravity Prompt: Generate comprehensive exam preparation materials for [subject, e.g., "Operating Systems"]: Syllabus: Read the exam syllabus/topics from [file path or URL] Study Notes: For each topic, create concise revision notes: Key definitions and concepts (bullet points) Important formulas/algorithms with worked examples Comparison tables (e.g., process vs thread, paging vs segmentation) Mnemonic devices for memorization-heavy topics Practice Tests: Generate 3 mock exams: Mock 1: 30 MCQs covering all topics (with answer key and explanations) Mock 2: 10 short-answer questions (model answers provided) Mock 3: 5 long-form essay/problem-solving questions mimicking real exam format Difficulty Calibration: Research past exam papers from [university/course URL] to match difficulty level Weak Area Drill: Extra 20 practice questions targeting my weak topics: [list topics] Quick Reference: Create a printable 2-page cheat sheet (if open-book) or key-term glossary Save to [exam prep directory] organized by topic. Why This Is a Game-Changer: Custom practice tests calibrated to specific exams are 5x more effective than generic question banks Web経由で過去の論文を研究すると、難易度が実際の試験と一致することを保証します。 Targeted weak-area drilling maximizes study efficiency using the Pareto principle (80/20 rule) 複数の質問形式(MCQ、短い回答、エッセイ)は、あらゆる試験構造のために準備します。 ⏱ Time Saved: 12+ hours manually → 15 minutes with Antigravity グループプロジェクト協調ハブ(Group Project Coordination Hub) - Group projects often fail not because of bad code or writing, but because of bad communication—someone misses a deadline, or two people do the same task twice. - A coordination hub is a central set of documents and templates that ensures every team member knows exactly what they are responsible for. このプロンプトでは、プロジェクトをタスクに分割し、それらを公平に割り当て、共有タイムライン(ガント・チャート)を作成し、標準化されたレポートテンプレートを設定するようにAntigravityに依頼します。 結果は「自動化されたプロジェクトマネージャー」で、チームが組織化され、責任を負い、評価項目に焦点を当てています。 Google Antigravity Prompt: Set up a complete coordination system for our group project on [project topic]: Project Charter: Create PROJECT_CHARTER.md with: Project title, objective, and scope Team members: [names] with assigned roles Communication plan (meeting schedule, platform: [Slack/Discord/WhatsApp]) Grading criteria from [rubric file/URL] Task Breakdown: Create TASKS.md with: Work Breakdown Structure (WBS) in tree format Task assignments (balanced workload per member) Dependencies between tasks (Mermaid Gantt chart) Due dates aligned with submission deadline: [date] Templates: Generate standardized templates for: Individual progress report (weekly) Meeting minutes (with action items table) Peer evaluation form Repository Structure: Initialize project folder at [path] with: Organized directories: docs/, src/, data/, presentations/ .gitignore for [language/framework] README.md with project overview and setup instructions Integration Checklist: Create INTEGRATION.md for combining individual contributions Ensure workload is equitably distributed across [N] team members. Why This Is a Game-Changer: グループプロジェクトは、通常、連携ではなく、能力のために失敗します。 Gantt chart with dependencies prevents bottlenecks where one member blocks another. 依存性を持つガント・チャートは、メンバーが他のメンバーをブロックするボトルネックを防止します。 標準化されたテンプレートは、すべてのメンバーの貢献における一貫した品質を保証します。 Peer evaluation forms built in from the start encourage accountability throughout ⏱ Time Saved: 10+ hours manually → 15 minutes with Antigravity AIエンジニアセクション - For those building the next generation of AI technology, the challenge is no longer just "getting it to work," but making it fast, safe, cost-effective, and accurate. これらのプロンプトは、今日の最も先進的なAIワークフローのための産業級のスタックアップを提供します:RAG評価、マルチエージェントオーケストラ、およびローカリゼーションモデルフィンタニング。 - We focus on the "engineering" side of AI—building monitoring stacks, conducting rigorous model benchmarks, and deploying systems that can scale to thousands of users. このセクションは、「チャットボット」を超え、企業環境向けに強力で検証可能な自律システムを構築する必要があるプロのAIエンジニア向けです。 プロンプト21:MLモデルベンチマーク&比較枠組み - Benchmarking means running identical "tests" on different AI models (like Gemini, Claude, and GPT) to see which one is actually smarter, faster, or cheaper for a specific task. 毎月数十台の新しいモデルが発売され、企業はしばしば「過剰」あるいは単に自社のニーズに適した性能が低いモデルを使用して数千ドルを浪費している。 このプロンプトは Antigravity を構築し、すべての反応の正確なコストと速度を追跡しながら、推論、コード、およびセキュリティに関するモデルをテストする完全なフレームワークを構築します。 結果は、推測することなくプロジェクトに適したAIの「脳」を選ぶことを保証するデータベースの推奨です。 Google Antigravity Prompt: Build a comprehensive ML model benchmarking framework: Models: Set up comparison for [model list, e.g., GPT-4, Claude 3.5, Gemini 2.0, Llama 3.1, Mistral Large] Benchmark Suite: Implement evaluations for: Reasoning: GSM8K, ARC-Challenge, HellaSwag Coding: HumanEval, MBPP, SWE-bench Knowledge: MMLU, TruthfulQA Safety: ToxiGen, BBQ bias benchmark Infrastructure: Create Python framework with: Unified API interface (adapter pattern) for all model providers Async batch inference for throughput measurement Token-level cost calculation per benchmark Latency tracking (TTFT, tokens/sec) Analysis: Generate: Radar charts comparing models across dimensions Cost-performance Pareto frontier visualization Statistical significance tests (paired t-test) between model pairs Confidence intervals for all metrics Report: Create BENCHMARK_REPORT.md with publication-quality tables and charts Reproducibility: Include all configs, seeds, and exact prompts used Run against [API keys config path] and save results to [output directory]. Why This Is a Game-Changer: モデル選択の決定は、企業に間違ったAPIの支出に10千ドル~100千ドルかかります - ベンチマークはこれを防ぐ パレトのコスト・パフォーマンス分析は、品質と予算の間の甘い点を特定する Statistical significance testing prevents choosing models based on noise rather than real differences 統一型アダプターパターンにより、新モデルが毎月リリースされるにつれてフレームワークを拡張可能にします。 ⏱ Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity 22:Evaluation Harnessを搭載したRAGパイプライン RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、AIに「プライベートライブラリ」(あなたのドキュメント)を与える技術で、質問に正確に答えることができ、物事を整理することなく読むことができます。 - A major problem with RAG is "hallucination"—when the AI sounds confident but is actually wrong—and evaluating how often this happens is notoriously difficult. このプロンプトは、Antigravityに「評価ヘルネス」を含む生産レベルのRAGシステムを構築するよう指示し、その正確性と信頼性を定量的に測定する。 結果は、信頼できるAIアシスタントが、そのソースを引用し、その答えを知らないときに認めることであり、ハードパフォーマンスメトリクスによってサポートされています。 Google Antigravity Prompt: Build a production-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline with evaluation: Data Ingestion: Process documents from [data directory path]: Support PDF, DOCX, Markdown, HTML formats Chunking strategy: recursive character splitting (chunk size: 512, overlap: 50) Extract metadata (source, page, section headings) Vector Store: Set up [ChromaDB/Pinecone/Weaviate] with: Embedding model: [text-embedding-3-large / all-MiniLM-L6-v2] Hybrid search (dense + sparse BM25) with reciprocal rank fusion Metadata filtering capabilities Retrieval: Implement: Query expansion (HyDE: Hypothetical Document Embeddings) Re-ranking with cross-encoder ([model name]) Context window optimization (stuff vs. map-reduce strategies) Generation: Configure [LLM] with custom system prompt enforcing: Source attribution (cite chunk IDs) Hallucination guardrails ("I don't know" when confidence < threshold) Evaluation: Implement RAGAS metrics: Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision, Context Recall Create 50 golden Q&A pairs for evaluation API: Wrap in FastAPI with streaming response support Save to [project directory]. Why This Is a Game-Changer: RAGパイプラインはエンタープライズAIの #1 使用例ですが、ほとんどの実装では適切な評価が欠けています。 再ランキングによるハイブリッド検索(dense + BM25)は、単純なベクター検索を15~30%上回ります。 RAGASの評価枠組みは、「Vibes-based」テストの代わりに定量的な品質指標を提供します。 ソース割り当てを備えた幻覚ガードレーは、企業の信頼とコンプライアンスに不可欠です。 40時間以上手動で → Antigravityで2時間 ⏱ Time Saved: 23: Fine-Tuning Pipeline with Experiment Tracking Fine-tuning は「AI を専門学校に送る」のようで、特定のスタイルで話す、ユニークなデータセットをマスターする、または複雑な形式化規則に従うことを学ぶ。 このプロセスはかつて巨大なスーパーコンピュータを必要としていたが、現代の技術は今では、単一のハイエンドコンピュータでそれを可能にしている。 - This prompt asks Antigravity to set up a complete fine-tuning pipeline that cleans your data, trains the model efficiently, and logs every experiment so you can find the "best" version. 結果は、あなたの特定のドメインを深く理解するカスタムトレーニングされたAIであり、大規模なクラウドモデルのコストの割合でローカルに展開する準備ができています。 Google Antigravity Prompt: Create an end-to-end LLM fine-tuning pipeline: Data Preparation: Process training data from [data file/directory]: Convert to instruction-following format (system/user/assistant) Train/validation/test split (80/10/10) with stratification Data quality checks (deduplication, length filtering, toxicity screening) Base Model: Set up [model: Llama 3.1 8B / Mistral 7B / Phi-3] with: QLoRA configuration (rank: 16, alpha: 32, target modules: all linear) 4-bit quantization (NF4) for memory efficiency Gradient checkpointing enabled Training: Configure: Learning rate: 2e-4 with cosine scheduler and 100-step warmup Batch size optimization (gradient accumulation for effective batch 32) Early stopping on validation loss (patience: 3 epochs) Experiment Tracking: Integrate [Weights & Biases / MLflow]: Log all hyperparameters, metrics, and system utilization Save checkpoints every [N] steps Evaluation: Benchmark against base model on [task-specific metrics] Export: Save merged model in GGUF format for local inference Documentation: Create TRAINING_REPORT.md with results and recommendations All code at [project path], GPU environment: [GPU type and count]. Why This Is a Game-Changer: Fine-tuning pipelines have 50+ hyperparameters — this configures optimal defaults for each QLoRA + 4-bit quantization enables fine-tuning 7B models on a single consumer GPU 統合実験追跡は、「どの走行が良いか」の問題を防ぐ GGUFの輸出により、GPUなしのローカル展開が可能になり、推定コストを大幅に削減 ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 1 hour with Antigravity 24: AI エージェント システム with Multi-Tool Orchestration AIエージェントは「ツールを使用できる」プログラムであり、単にチャットするだけでなく、Webを検索し、メールを送信し、データベースをクエリし、自動的にアクションを実行することができます。 「マルチツールオーケストラ」は、今日のAIの最も高度な形で、「スーパイザー」AIが複数の専門の「ワーカー」AIを管理して複雑で複数のステップの問題を解決する。 このプロンプトはAntigravityに、安全なガードレール、専門的な役割、および敏感な意思決定のためのヒューマン・イン・ザ・ロック・チェックポイントを備えた洗練されたエージェントシステムを構築するよう指示します。 結果は、ビジネスプロセス全体(顧客サポートや市場調査など)を端から端まで処理できる自律的なデジタルワーカーです。 Google Antigravity Prompt: Build a multi-agent AI system for [use case, e.g., automated customer support]: Architecture: Design using [LangGraph/CrewAI/AutoGen] with: Supervisor agent (task routing and quality control) Specialist agents: [list 3-5 agent types, e.g., FAQ Agent, Escalation Agent, Analytics Agent] Shared memory (conversation history + knowledge base) Tools: Implement tool integrations: Database query tool ([PostgreSQL/MongoDB] connection) API caller tool (REST endpoints for [external services]) Email sender tool (SMTP configuration) Web search tool (Tavily/Serper API) Orchestration Logic: State machine defining agent transitions (Mermaid diagram) Fallback/escalation paths when confidence < [threshold] Human-in-the-loop breakpoints for sensitive actions Safety: Implement: Input validation and prompt injection detection Output guardrails (PII redaction, toxicity filtering) Rate limiting per user Testing: Create 30 test scenarios covering happy paths and edge cases Deployment: Dockerize with health checks and Prometheus metrics Save entire project to [directory]. Why This Is a Game-Changer: マルチエージェントシステムはAIエンジニアリングの境界線であり、これは生産準備の出発点を提供します。 専門エージェントとの監督パターンは、企業の組織構造に自然に匹敵する Human-in-the-loop breakpoints satisfy compliance requirements for sensitive operations コンプライアンス要件を満たす 迅速な注入検出とPII編集は、企業におけるトップ2のAIセキュリティ上の懸念に対処 ⏱ Time Saved: 60+ hours manually → 2 hours with Antigravity 25:モデルデプロイ&モニタリングスタック デプロイは、AIモデルを「ラボ」から取り出し、「生産」環境に置き、実用ユーザーに24時間7時間サービスを提供できるという行為です。 モニタリングは、モデルが長い間動いている後に起こる遅延、エラー、または精度の「ドリフ」を監視するセキュリティシステムです。 - This prompt has Antigravity build a professional hosting infrastructure with real-time dashboards that alert you if the system becomes slow or expensive. 結果は、実世界の使用の圧力のもとで健全で、迅速かつコスト効率的で、生産準備が整ったAIサービスです。 Google Antigravity Prompt: Create a production model serving and monitoring infrastructure: Model Server: Deploy [model name] using [vLLM/TGI/Triton]: Quantization: [AWQ/GPTQ/FP8] Continuous batching with max batch size [N] Tensor parallelism across [N] GPUs OpenAI-compatible API endpoint Load Balancing: Configure [Nginx/Traefik] with: Health check endpoints Request queuing with priority levels Auto-scaling rules (CPU/GPU utilization thresholds) Monitoring Dashboard: Create Grafana dashboard tracking: Request latency (p50, p95, p99) Token throughput (tokens/sec) GPU memory and utilization Error rates and status codes Queue depth and wait times Alerting: Configure PagerDuty/Slack alerts for: Latency p99 > *[threshold]*ms Error rate > [threshold]% GPU memory > 90% A/B Testing: Implement traffic splitting between model versions Infrastructure: Full Kubernetes manifests or docker-compose.yml Save to [infrastructure directory path]. Why This Is a Game-Changer: モデル展開は、ほとんどのMLプロジェクトが死ぬ場所 - これはノートブックから生産へのギャップをブリッジする 継続的なバッチング + 量子化により、サービスコストを60~80%減らすことができます。 警告付きのグラファナモニタリングは、生産における高額な沈黙の故障を防ぐ A/Bテストインフラストラクチャにより、完全な展開なしに安全でデータベースのモデルアップグレードが可能になります。 Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity The Technical Content Creator Section 高品質な技術コンテンツ(ブログ、ビデオ、ニュースレター、またはドキュメンタリー)を作成することは、同時に書くこと、コード化し、生産することを必要とする巨大な作業です。 これらのプロンプトは、チュートリアルで「破られたコード」のリスクを排除し、スクリプト作成、レポ作成、SEO研究の繰り返し部分を自動化するために構築されています。 私たちは、ドキュメンタリーサイトを構築するための完全なキットを提供し、タイムスタンプの支店でYouTubeチュートリアルをスクリプトし、ターゲットページを持つ複数の電子メールコースを設計します。 現代のクリエイターにとって、これは生産時間の70%削減を意味し、視聴者に大幅にプロフェッショナルで磨かれた体験を提供します。 26: 作業コードの例を含む技術ブログ記事 技術的なブログとは、複雑なテクノロジーを書くこと、そして最も重要なことは、実際に動作するコードの例を通じて他の開発者に説明することです。 読者にとって大きな挫折点は、ブロガーがテストされず、実行されていないスニップを挿入し、信頼性を破壊する「破損コード」です。 このプロンプトにより、Antigravityは最新のベストプラクティスを研究し、プロの品質のチュートリアルを書き、発行前に地元で各行のコードを物理的にテストします。 - 結果は、読者が信頼し、すぐに使用できる完全かつ検証済みのプロジェクトを持つ高権威のブログ投稿です。 Google Antigravity Prompt: Write a production-quality technical blog post about [topic, e.g., "Building a Real-Time Chat App with WebSockets"]: Research: Search the web for: Latest best practices and official documentation for [technology] Common pitfalls developers face (Stack Overflow, Reddit, GitHub Issues) Competing approaches and when to use each Structure: Create the post with: Hook (2-3 sentences): Problem statement that resonates with developers Prerequisites: Tools, versions, and prior knowledge needed Step-by-step tutorial (5-8 sections): Each section with explanation → code block → expected output Troubleshooting FAQ: 5 common errors with solutions Conclusion: Key takeaways + links to further reading Code: Write all code examples in [language/framework]: Every snippet must be copy-pasteable and runnable Include inline comments for non-obvious logic Build a complete working project, not isolated fragments Test all code by running it locally before including SEO: Optimize with target keyword [keyword], meta description, and 5 internal link suggestions Save post to [output path] and working code to [code directory] Tone: conversational but technically precise. Target audience: [junior/mid/senior] developers. Why This Is a Game-Changer: 破損したコードの例を含む技術的なブログ投稿は、クリエイターの信頼性を破壊します - Antigravity はすべてのスニップをローカルにテストします。 リアルタイムのウェブ研究により、投稿は最新のAPIバージョンとベストプラクティスを反映し、時代遅れのパターンではないことを保証します。 書き込みプロセスに組み込まれたSEO最適化は、別々のキーワード研究ステップを排除します。 完全な作業プロジェクト(フラグメントではなく)は、読者がクローン化し、すぐに実行できることを意味し、関わりとシェアを促進します。 ⏱ Time Saved: 12 hours manually → 25 minutes with Antigravity 27: YouTube Tutorial Script with Timestamps & Repo ビデオを通じて人々を教育するには、ただのスクリーンレコーディング以上のことを必要とし、視聴者が従うためのカメラ準備のスクリプト、明確な構造、組織されたコードが必要です。 「companion repo」は、ビデオの異なる段階に合致するコードのフォルダで、視聴者が迷うことなくいつでもジャンプすることができます。 - このプロンプトには、スクリーンチューブであなたのビデオ全体をAntigravityスクリプトで表示し、タイムスタンプでSEOに最適化された記述を生成し、ビデオのタイムラインに匹敵する分岐したリポジトリを構築します。 結果は、プロの「クリエイター・キット」で、生産時間を60%短縮し、視聴者によりスムーズな学習体験を提供します。 Google Antigravity Prompt: Create a complete YouTube tutorial package for [topic, e.g., "Deploy a FastAPI App to AWS Lambda in 10 Minutes"]: Research: Check YouTube for existing tutorials on this topic via [YouTube search URL] — identify gaps and unique angles Script: Write a spoken-word script (target: [N minutes]) with: Hook (0:00–0:30): "Have you ever struggled with…" + what they'll learn Overview (0:30–1:30): Architecture diagram description (Mermaid) + tools needed Step-by-step coding sections: Each section labeled with timestamp markers: [TIMESTAMP: 01:30 — Project Setup] [SCREEN: show terminal] / [SCREEN: show browser] cues Exact words to say while typing each code block Demo (final 2 min): Show the working application live CTA (last 30 sec): Subscribe + link to repo + next video suggestion Companion Repo: Create complete project at [repo path] with: Branches matching video sections (step-1-setup, step-2-api, final) README.md linking to the video with timestamps Description & Tags: Generate YouTube description with timestamps, 30 SEO tags, and 3 thumbnail title options Save script to [output path] Why This Is a Game-Changer: チュートリアルクリエイターは、制作時間の60%をスクリプトに費やします - これにより、スクリーンヒューとカメラ準備のスクリプトが生成されます。 Branched companion repos は、視聴者があらゆるセクションにジャンプし、挫折やコメントの苦情を減らすことを可能にします。 タイムスタンプを使用したYouTubeの説明は、視聴時間メトリックとアルゴリズム推奨を改善します。 競争格差分析により、チュートリアルは既存のコンテンツのリハッシュではなく、ユニークな角度を提供します。 ⏱ Time Saved: 15 hours manually → 30 minutes with Antigravity 28:技術文書サイトジェネレーター ドキュメントはソフトウェアのユーザーマニュアルであり、良いドキュメントがなければ、最も強力なツールさえ使えなくなり、最終的に死ぬ。 現代的な「ドキュメントサイト」を作成するには、各機能がどのように機能するかを説明し、ガイドを作成し、すべてのリンクが有効であることを確認するために、何千行ものコードを読み込むことが必要です。 - This prompt instructs Antigravity to analyze your entire codebase, auto-generate a professional documentation site (like Docusaurus), and even include interactive "code sandboxes" for users to experiment in. 結果は「ゴールド・スタンダード」のドキュメント体験で、ソフトウェアをプロフェッショナルにし、採用しやすいようにします。 Google Antigravity Prompt: Generate a complete documentation site for [project/library name] from source code: Code Analysis: Read the entire codebase at [repo path] and extract: All public APIs, classes, functions with signatures and docstrings Configuration options and environment variables Data models and their relationships Documentation Structure: Create using [Docusaurus/MkDocs/VitePress]: Getting Started: Installation, quick start (3 commands to "Hello World"), system requirements Guides: 5 task-oriented tutorials for common use cases of [project] API Reference: Auto-generated from code with parameter types, return values, examples Configuration: Every option documented with default value, type, and usage example FAQ: 10 questions derived from [GitHub Issues URL] and README Migration Guide: Breaking changes between versions (if applicable) Enhancements: Add copy buttons to all code blocks Include runnable code sandboxes (CodeSandbox/StackBlitz links) for key examples Search functionality (Algolia DocSearch or built-in) Verify: Build the site locally and check for broken links Save to [docs output directory] Write documentation for [target audience: beginners/intermediate/advanced]. Why This Is a Game-Changer: オープンソースのプロジェクトは、ドキュメントの品質によって生かすか死ぬか、これはプロのドキュメントサイトをコードから生成します。 Real GitHub Issuesの研究は、ユーザーが質問する実際の質問を表面化し、メンテナンス担当者が質問することを推測するのではありません。 実行可能なコードのサンドボックスにより、ユーザーはローカルな設定なしに実験し、貢献摩擦を劇的に減らすことができます。 壊れたリンクの自動チェックは、第1のドキュメントメンテナンスの失敗を防ぐ(リファクターの後に死んだリンク) ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 2 hours with Antigravity 29:テクニカル・ニュースレター/Email Course Builder 電子メールコースは、複雑なトピックを数日間にわたり「噛みついた」カットで教え、圧倒されたと感じるのを防ぐため、非常に効果的です。 - 良いコースを設計するには、実践的な宿題と理論をバランスをとり、人々が実際に電子メールを開くように魅力的なトピックラインを書く必要があります。 このプロンプトは、Antigravityに複数の日程のカリキュラムを設計し、すべての電子メールを現実世界の類似品で書き、サインアップを収集するために高変換度のランディングページを構築するよう求めます。 結果として、自動化された「教育エンジン」があなたの個人的なブランドを構築し、毎日あなたのサブスクリプトに真の価値を提供します。 Google Antigravity Prompt: Create a [N-part] email course on [topic, e.g., "Mastering Docker in 7 Days"]: Curriculum Design: Structure [N] emails with progressive difficulty: Each email: 500 words max, 1 key concept, 1 hands-on exercise Subject line A/B variants (2 options per email optimized for open rates) Preview text (90 characters) for inbox display Content Per Email: Day [N] — [Topic]: One clear learning objective Concept (200 words): Explain with a real-world analogy Code Exercise: Minimal, self-contained, 15-minute task Pro Tip: One advanced insight most tutorials miss Homework: Optional stretch challenge linking to next day's topic Resources: Research and include per email: 1 recommended free resource (blog/video) via web search 1 common mistake with debugging steps Landing Page: Create landing_page.html with: Course overview, curriculum outline, signup form placeholder Social proof section (testimonial placeholders) FAQ (5 questions) Save all emails as individual Markdown files to [output directory] Tone: friendly mentor, not formal textbook. Include emoji sparingly. Why This Is a Game-Changer: 電子メールコースはビデオコースよりも5倍の完了率を有する - このフォーマットは学習結果を最大化します。 A / B トピックラインとプレビュー テキストはオープン レートにとって重要ですが、コンテンツ クリエイターによってほとんど最適化されません。 日常のマイクロエクササイズで進歩的な困難が圧倒を防ぐ(学習者が退場する理由1) ソーシャル証拠構造のターンページは、訪問者を大幅に高い割合でサブスクリプトに変換します。 ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 30 minutes with Antigravity 30: 会議講演 / ワークショップ準備キット - 会議講演やワークショップの準備には、最新のトレンドの研究から、スピーカーのノートを書くこと、ライブデモのバックバックプランを作成するまで、数十時間かかります。 「ライブ・デモ・ファールバック」とは、インターネットが故障する場合や、何百人もの人々の前でステージに立っている間にコードが破られる場合に表示されるセキュリティネット(スクリーンショットやレコーディングなど)です。 - このプロンプトは、あなたの観客をアンティグラビティで調査し、あなたのスライドを概要し、スピーカーのノートを書き、ワークショップ参加者のための「スタートアップ」対「完全な」リポジトリを準備します。 - The result is a bulletproof "speaker's package" that ensures you are calm, prepared, and professional from the moment you step on stage. Google Antigravity Prompt: Prepare a complete conference talk/workshop package for [topic, e.g., "Building Production AI Agents with LangGraph"]: Research: Search for: Recent talks on this topic at [conference names/URLs] — identify unique angles Latest developments (last 3 months) via [tech news URLs] Audience profile of [conference name] from past attendee surveys or descriptions Slide Outline: Create [N-slide] presentation outline: Opening (3 slides): Hook question + "By the end, you'll be able to…" + agenda Core Content (15-20 slides): 3-4 key sections with: Concept explanation → live demo script → key takeaway per section Speaker notes (exact words to say per slide, 1-2 min each) Live Demo Plan: Step-by-step script with fallback screenshots if demo fails Closing (3 slides): Summary, resources QR code content, Q&A prompts Workshop Repo (if workshop): Create at [repo path] with: starter/ branch (skeleton code for attendees) complete/ branch (finished working solution) SETUP.md with pre-workshop preparation checklist Handout: Create CHEAT_SHEET.md — single-page reference attendees can take home Bio & Abstract: 3 title options + 200-word abstract + 50-word speaker bio Save all materials to [output directory]. Why This Is a Game-Changer: 会議会会話準備の平均時間は40時間以上で、これは1時間未満で材料の80%を生成します。 Live demo fallback screenshots prevents the nightmare scenario of a failed demo on stage. ライブデモのフォールバックスクリーンショット Starter/complete branch パターンはワークショップのゴールデン・スタンダードですが、時間制限のために実装されることは稀です。 正確なタイミングを備えたスピーカーノートは、スローが割り当てられたスロットに適合することを保証します。 ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity 結論:コンピュータの歴史における新しい夜明け 上の30本をみてください。 Look at those 30 prompts above. 現在、どれだけのコードを一行書き込んでいるかを数えましょう。 Now count how many of them involve writing a single line of code. 答えは、ほとんどの人はそうではない! The answer is: most of them don't! GDPR ポリシーを監査するコンプライアンス オフィシャル オペレーティングシステムの試験に備える学生。 3つの学術データベースで200の論文をマッピングする研究者。 A technical content creator scripting a YouTube tutorial with timestamped companion repos. テクニカルコンテンツクリエイターは、タイムスタンプ付きの仲間のリポーを用いてYouTubeのチュートリアルをスクリプトしています。 企業のマネージャーは、原価販売CSVをグラフ付きのエグゼクティブ準備の四半期レポートに変換します。 どちらも開発者ではありません。 None of these people are developers. And yet, every single one of them just had their workflow revolutionized by Google Antigravity. これは誰も話していない突破であり、正直言って、これまで強調されていなかったことは驚くべきことだ。 私たちは「暗号化ツール」としてAntigravityをフレームアップすることにとても忙しかったので、私たちは目に見えないところに隠れているテクトニックの変化を見逃してしまいました。 We have been so busy framing Antigravity as a "coding tool" that we missed the tectonic shift hiding in plain sight. あなたがAIエージェントにあなたのアクセスを与えるとき 君の , and the そしてその後、それを あなたは単により良いコードエディターを作っただけではありません。 local file system web browser open internet plan, execute, verify, and iterate autonomously あなたは普遍的な作業オーケストラを構築しました。 You have built a universal work orchestrator. コンピュータ自体が API になります。 すべてのファイル、すべてのフォルダ、すべてのスプレッドシート、すべてのブラウザタブ、すべての端末コマンド - すべてがオーケストラ可能になります。 それが何を意味するか考えてみてください。 Think about what that means. 個人的なコンピューティングの歴史で初めて、「やりたいこと」と「やりたいこと」の間の障壁は、一つの自然言語で崩壊した。 コードだけではない。 のために . everything 弁護士は、契約フォルダ、規制ウェブサイト、およびコンプライアンステンプレートにAntigravityを指し示すことができます。 教師は、スクリプト、教科書、質問バンクにそれを示し、完全な、評価された試験パッケージを受け取ることができます。 マーケティングマネージャーは、競争相手のウェブサイト、内部販売データ、ブランドガイドにそれを指示し、ソースされた市場データを含むピッチデッキの概要を得ることができます。 これは増加的な改善ではない。 これはソフトウェアの新しいカテゴリーであり、オペレーティングシステム自体がレンガとなり、AIエージェントがペーストになる。 This is a new category of software — one where the operating system itself becomes the canvas, and AI agents become the brush. We went from command-line interfaces to graphical interfaces to voice interfaces. 今、私たちは意図のインターフェイス時代に入っています:あなたはあなたの意図を明らかにし、自律的なエージェントはそれを実現するためにあなたのデジタル環境全体をオーケストラします。 Now we are entering the intent interface era: you state your intent, and autonomous agents orchestrate your entire digital environment to fulfill it. The sunrise you see on the horizon isn't just for developers. It's for every knowledge worker, every student, every researcher, every creator, every professional who sits in front of a computer screen and thinks, "I wish this could just... get done." 「ああ、これだけが・・・出来たらいいのに・・・」 Now it can. 世界はまだ気づいていない! And the world hasn't realized it as yet! 参照 Google Antigravity オフィシャルサイト antigravity.google Google Antigravity ドキュメンタリー — antigravityide.help Google ブログ — Introducing Antigravity — blog.google/technology/developers ウィキペディアページ — en.wikipedia.org/wiki/Google_Antigravity — MCP Protocol Specification modelcontextprotocol.io — Anthropic Claude Documentation docs.anthropic.com GLM-5 GitHub Repository (Zhipu AI) — github.com/THUDM/GLM DeepSeek 公式サイト — deepseek.com Kimi K2 オフィシャル・ドキュメンタリー — kimi-k2.ai Ollama (Local LLM Deployment) — ollama.com vLLM インファレンス サーバー — docs.vllm.ai SGLang Inference Framework — github.com/sgl-project/sglang Google エージェント開発キット (ADK) — google.github.io/adk-docs Codecademy — Google Antigravity Guide — codecademy.com/article/what-is-google-antigravity RAGAS評価枠組み — docs.ragas.io LangGraph ドキュメンタリー — langchain-ai.github.io/langgraph Weights & Biases - wandb.ai HuggingFace Hub — huggingface.co Composio MCP インテグレーション — composio.dev Analytics Vidhya — MCPサーバーガイド — analyticsvidhya.com/blog/mcp-servers Docusaurus ドキュメンタリー フレームワーク - docusaurus.io MkDocs ドキュメント ジェネレータ — mkdocs.org VitePress Static Site Generator — vitepress.dev ConvertKit メールマーケティング — convertkit.com Algolia DocSearch — docsearch.algolia.com YouTube クリエイターアカデミー - creatoracademy.youtube.com Sessionize (Conference CFP Platform) — sessionize.com 上記のすべての画像は、Google Nano Bananaの高速バージョンによって生成されました。 All images above were generated by Google Nano Banana, fast version. Claude Opus 4.6 は、記事を徹底的に研究し、検証するために使用されました。 Claude Opus 4.6 was used to research and verify the article thoroughly. Google Antigravity with the Gemini AI Pro Planは、最初の草案に使用されました。 Google Antigravity with the Gemini AI Pro Plan was used for the first draft.