Antigravidade do Google: o disruptor que mudou o mundo da computação para sempre

Seu sistema de computador acaba de se tornar o seu kit de ferramentas de agente de IA universal para tudo! E se você pudesse falar com seu computador da mesma forma que você fala com um colega - e ele simplesmente fez o trabalho? What if you could talk to your computer the way you talk to a colleague — and it just ? did the work Fez o trabalho 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. E aqui está a parte que deve impedi-lo de rolar: não é apenas para codificadores. And here's the part that should stop you mid-scroll: it's not just for coders. Sim, o Antigravity pode construir uma API de pilha completa do zero, configurar uma arquitetura de microsserviços, gerar um pipeline CI/CD e escrever 200 testes de unidades no tempo que leva para fazer café. Suas capacidades de codificação são incomparáveis - não é Ao escrever o código, ele , produzindo artefatos de verificação (planos de implementação, screenshots, gravações do navegador) para que você possa rever o que foi feito antes de aprová-lo. Assistência orchestrates agents that write, test, debug, and deploy code autonomously Mas aqui está a parte surpreendente: seu computador é agora sua API. 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. Quando a interface para a sua máquina é linguagem natural e o executor é um agente de IA com mãos de navegador, acesso ao sistema de arquivos e olhos da Internet, a distinção entre "ferramenta de desenvolvedor" e "ferramenta profissional" evapora completamente. 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. Um pesquisador diz: "Read these 50 PDFs, search Google Scholar, and produce a systematic literature review." Done. Um gerente de marketing diz: Visite esses três sites concorrentes, analise seus preços e crie uma análise SWOT. Done. Um estudante diz: "Leia meu currículo, encontre recursos gratuitos on-line, gerar um plano de estudo de 6 semanas com flashcards." Done. Um criador de conteúdo diz: "Escreva uma postagem de blog tecnicamente precisa sobre o WebSockets, teste cada fragmento de código executando-o e otimize a coisa toda." 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. Neste artigo, mostraremos exatamente o que é o Google Antigravity, os LLMs que o alimentam, como turbocharge-lo com servidores MCP e backends de código aberto, e — Most importantly — 30 prompts detalhados e otimizados por IA que abrangem seis profissões que provam que a Antigravidade não é o futuro da codificação. 30 detailed, AI-optimized prompts spanning six professions that prove Antigravity isn't the future of coding. É o futuro da computação em si. It's the future of computing itself. Vamos mergulhar nisso! Antigravidade do Google: o orquestrador de agentes de IA sem código que muda tudo O Google Antigravity não é apenas outro editor de código – é o primeiro ambiente de desenvolvimento integrado do mundo (IDE), lançado pelo Google em pré-visualização pública em 18 de novembro de 2025. 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. Construído sobre uma filosofia radicalmente diferente dos tradicionais assistentes de codificação, o Antigravity representa uma mudança de paradigma de codificação assistida por IA para desenvolvimento orquestrado por IA. Built on a radically different philosophy from traditional coding assistants, Antigravity represents a paradigm shift from to AI-orchestrated development. AI-assisted coding Codificação assistida Em vez de oferecer sugestões autocompletas ou fragmentos de código baseados em bate-papo, o Antigravity implementa agentes de IA totalmente autônomos que planejam, escrevem, testam, corrigem e implementam projetos de software inteiros em seu nome. O Alf. Instead of offering autocomplete suggestions or chat-based code snippets, Antigravity deploys fully autonomous AI agents that plan, write, test, debug, and deploy entire software projects on your beh 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. Tudo o que pode ser feito em um computador. 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 O Antigravity possui um subagente dedicado do navegador com uma extensão do Chrome que permite que os agentes de IA interajam com páginas da web como um humano – clicando em botões, rolando, digitando em formulários, lendo conteúdo DOM e capturando capturas de tela. Isso permite testes automatizados de UI, rascunho da web, preenchimento de formulários e depuração ao vivo de aplicativos da web através de uma camada de percepção visual e um Accessibility Tree Mapper. 2. Internet Access Ao contrário de assistentes de codificação isolados, os agentes da Antigravidade podem pesquisar na web, obter documentação, ler URLs e extrair dados em tempo real de qualquer fonte acessível ao público. Isso significa que seu agente de IA pode procurar a mais recente documentação da API, encontrar soluções de Stack Overflow ou pesquisar as melhores práticas – tudo ao construir seu projeto. 3. Local System Access Os agentes anti-gravidade operam diretamente dentro do seu sistema de arquivos local, editor de código e terminal. Eles podem executar comandos de shell, executar scripts de construção, navegar diretórios, criar e modificar arquivos e gerenciar estruturas de projeto. A segurança é mantida através de ambientes de caixa de areia, políticas de execução automática de comandos de terminal, listas de permissão e listas de negação – ações sensíveis sempre exigem aprovação explícita do usuário. Por que este é diferente de qualquer outro assistente Não é a primeira vez que isso é possível. 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. Para a codificação: Assistentes tradicionais como o GitHub Copilot ou o ChatGPT oferecem Você ainda está escrevendo o código. Sugestões A gravidade é a . code orchestrator Você descreve o que deseja em um nível alto, e vários agentes de IA colaboram de forma assíncrona para entregá-lo. A plataforma oferece a onde você pode gerar, observar e coordenar agentes que trabalham em diferentes espaços de trabalho simultaneamente. Manager View (Mission Control) Agentes produzem - planos de implementação, listas de verificação de tarefas, screenshots, gravações do navegador e difusões de código - para que você sempre saiba exatamente o que foi feito e possa revisá-lo antes da aprovação. verification artifacts Isso transforma o desenvolvedor de um escritor de código em um quem dirige os agentes autônomos. software architect Google Antigravity já está disponível , e é durante a pré-visualização pública com limites de taxa generosos para o uso do LLM. 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! Os LLMs que alimentam o Google Antigravidade O Google Antigravity fornece acesso a — a linha de LLM mais diversificada em qualquer ferramenta hoje: 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 (High/Low) Gemini 3 Pro O Google Modelo de agente principal, planejamento e execução Gemini 3 Flash O Google Inferência rápida, checkpointing Gemini 3 Deep Think O Google Raciocínio profundo, arquitetura complexa Gemini 2.5 Pro UI Checkpoint O Google Subagente do navegador, interações UI Gemini 2.5 Flash O Google Resumo do Contexto Gemini 2.5 Flash Lite O Google Pesquisa semântica baseada em código Claude Opus 4.6 (Thinking) Antropologia Advanced planning, large context windows Claude Opus 4.5 (Thinking) Antropologia Debugging, complex code review Claude Sonnet 4.5 (Thinking) Antropologia Velocidade equilibrada e qualidade GPT-OSS-120B Introdução ao OpenAI (Open Source) Open-weight, community-driven tasks Os usuários podem selecionar manualmente modelos por tarefa, proporcionando flexibilidade sem precedentes. No other product offers this breadth of frontier AI models in a single unified interface. Como cidadão português, tenho acesso livre a subscription thanks to its tie-up with Google AI Pro Jio. O Google Gemini foi muito bom. O pagamento do Google Banana Pro foi ótimo. But a paid subscription to Google Antigravity is irreplaceable. Turbocharge Antigravity: MCP Servers & Open-Source Backends Connecting MCP Servers O is an open protocol by Anthropic that lets Antigravity connect to external tools, databases, and services. To add MCP servers: Model Context Protocol (MCP) Abra o painel do Agente → clique em ⋯ (mais) → Servidores MCP → Gerenciar Servidores MCP Click to open View raw config mcp_config.json Add your server configuration in JSON format and save Servidores MCP populares incluem e servers. GitHub, Slack, Google Drive, Jupyter, File System SSH Connecting Claude Code with Cloud-Based Open-Source Models GLM-4/5 (API do Zhipu AI / BigModel) Zhipu AI provides a high-concurrency API for the GLM series. Use the ou identifiers for the best performance with coding tasks. glm-4 glm-4-plus And now Também foi liberado! 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) Os modelos Kimi da Moonshot AI excelem em processamento de longo contexto e raciocínio complexo. # 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 (API oficial da DeepSeek) A API oficial do DeepSeek é a maneira mais econômica de acessar o modelo de raciocínio R1 completo sem precisar de aglomerados multi-GPU locais. # 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 Compatibilidade da API: A maioria desses provedores usa o sufixo /v1 para a compatibilidade OpenAI, que Claude Code normalmente espera quando supera a URL de base. Mascaramento de chaves: Certifique-se de que a variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY contém a chave do provedor; mesmo que o nome da variável diga "Anthropic", o URL BASE_URL personalizado o encaminhará para o provedor correto. Limites de taxa: Os provedores de nuvem têm limites de taxa baseados em níveis. Para sessões de codificação pesadas, verifique seu saldo de crédito nos respectivos consoles. 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. O melhor LLM no Google Antigravidade não é o Google Gemini Pro 3.0. 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! Para cada prompt neste artigo, use Claude Opus 4.6 a partir de hoje (16 de fevereiro de 2026) para melhores resultados! 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 Em dezembro de 2025, apenas um mês após o lançamento público da Antigravidade, um desenvolvedor fez manchetes em todo o mundo. , , e for the worst possible reason: Hardware do Tom TECNOLOGIA O Registro How-To Geek O agente de IA do Google Antigravity apagou todo o seu D: drive - permanentemente. 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. Meses de trabalho, arquivos pessoais, repositórios de projetos – desapareceram em segundos. Months of work, personal files, project repositories — gone in seconds. The AI agent itself then issued an apology, calling it a "critical failure." This incident wasn't a bug in the traditional sense. It was a — a developer gave an autonomous agent too much power without safeguards. trust calibration failure Antigravity is extraordinarily capable, but that power demands respect. As 10 melhores práticas a seguir, tiradas deste incidente e da experiência da comunidade mais ampla, garantirão que você aproveite todo o potencial da Antigravidade sem arriscar seus dados. 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. As 10 melhores práticas para usar o Google Antigravity 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 O Google Antigravity é a ferramenta de IA mais poderosa já criada – e com grande poder vem grande responsabilidade. 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 Prompts de mudança de jogo para todos os profissionais em todos os domínios Seção de Desenvolvedores 1: Desenvolvimento de API de pilha completa com teste automático - 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. Este prompt pede que o Antigravidade construa todo o sistema do zero – modelos, endpoints, autenticação, testes, documentação e implantação – em um único movimento. - The result is a production-ready API that would normally take an experienced developer over a week to deliver. 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: Eliminates 8–12 hours of boilerplate setup, architecture decisions, and test writing Assegura as melhores práticas da indústria (paginação de cursor, limitação de taxa, RBAC) que os desenvolvedores muitas vezes saltam sob pressão do tempo Auto-generated tests catch bugs before they reach production Produzir código pronto para implantação, não protótipos ⏱ Time Saved: ~10 hours manually → 15 minutes with Antigravity 2: 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 significa reestruturar este código para ser mais limpo, mais seguro e mais mantido sem mudar o que ele faz. Este prompt instrui a Antigravidade a auditar toda a base de código para problemas, modernizar dependências, aplicar melhores práticas, adicionar segurança de tipo, escrever testes e documentar tudo. - 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: Automated CI/CD Pipeline Creation - CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) is the automated assembly line that builds, tests, and delivers software every time a developer makes a change. - Without it, teams manually build, test, and deploy — a slow, error-prone process that leads to broken releases. - This prompt has Antigravity create the entire pipeline: build automation, testing, security scanning, staging deployment, production deployment with rollback, and infrastructure code. O resultado é um sistema de entrega de software de nível profissional que captura bugs antes que os usuários os vejam e implanta com zero tempo de inatividade. 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: Os pipelines DevOps normalmente levam dias para configurar corretamente com a verificação de segurança adequada e o rollback. Integrates security (shift-left) directly into the pipeline from day one Blue-green deployment and auto-rollback eliminate downtime risk Infraestrutura-como-Código garante ambientes reproduzíveis em equipes ⏱ Time Saved: 20+ hours manually → 30 minutes with Antigravity 4: Cross-Browser UI Testing Suite - When you visit a website, it should look and work the same whether you're using Chrome, Firefox, Safari, or a phone — but it often doesn't. - UI testing means automatically checking every page, form, and button across different browsers and screen sizes to catch visual bugs. Este prompt diz a Antigravidade para configurar uma estrutura de teste completa que verifica os fluxos de usuários, verifica a aparência visual, mede o desempenho e garante a conformidade com a acessibilidade. O resultado é uma rede de segurança que captura layouts quebrados e problemas de usabilidade antes que os usuários reais os encontrem. 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: O teste abrangente do navegador é a prática de qualidade mais negligenciada – isso automatiza completamente Regressão visual capta quebras de CSS que os testes de unidade não conseguem detectar A conformidade com a acessibilidade (WCAG 2.1 AA) é exigida por lei em muitas jurisdições O subagente do navegador da Antigravidade pode verificar fisicamente que os testes funcionam corretamente ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 45 minutes with Antigravity 5: Microservices Architecture Design & Scaffolding Microsserviços é uma maneira de construir grandes aplicativos dividindo-os em pequenos serviços independentes que lidam com uma tarefa específica – como departamentos separados em uma empresa. - This approach makes systems easier to scale, update, and maintain, but designing one from scratch is complex and time-consuming - This prompt asks Antigravity to design the entire architecture, create each service, set up communication between them, configure an API gateway, and orchestrate everything with Docker - 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 Comunicação orientada a eventos com esquemas adequados evita pesadelos de integração Built-in observability stack means production debugging from day one Docker compose enables local development of the entire system on a single machine ⏱ Time Saved: 60 hours manually → 2 hours with Antigravity A Secção Corporativa - In the corporate world, success depends on how quickly you can turn raw information into clear decisions, professional reports, and organized action plans. Esses prompts são projetados para lidar com a carga de "gestão do conhecimento" que retarda todos os escritórios, desde a elaboração de relatórios trimestrais até o rastreamento dos resultados das reuniões em grandes equipes. - Nós nos concentramos em automatizar a inteligência competitiva, simplificar a inserção de novos funcionários e realizar auditorias complexas de conformidade com políticas com pesquisa regulamentar em tempo real. - 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: Automated Business Report Generation - A quarterly business report transforms raw data — sales numbers, customer feedback, web analytics — into a polished document that executives use to make decisions Criar um manualmente significa horas de trabalho de planilhas, formatação de gráficos e escrita de insights - This prompt instructs Antigravity to read your data files, perform calculations, generate charts, write an executive summary with actionable recommendations, and produce a branded, navigable HTML report - The result is a presentation-ready report with data-driven insights that would typically consume two to three full workdays of analyst time 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: Os relatórios trimestrais consomem 2-3 dias úteis completos de tempo de analista por ciclo Automated competitive benchmarking via web access provides real-time market context A formatação consistente elimina o retrocesso com a gestão da qualidade da apresentação Data-driven recommendations replace gut-feel analysis with quantified insights ⏱ Time Saved: 16+ hours manually → 20 minutes with Antigravity Prompt 7: Meeting Minutes & Action Item Tracker Depois de cada reunião, alguém deve escrever o que foi discutido, o que foi decidido e quem é responsável pelo que – e depois acompanhar para se certificar de que isso realmente é feito. - This administrative work is tedious but critical; without it, decisions are forgotten, and tasks fall through the cracks. Este prompt tem o processo Antigravidade uma transcrição de reunião, extrair minutos estruturados, criar tabelas de itens de ação com proprietários e prazos, redigir e-mails de acompanhamento e gerar convites de calendário. - 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: O acompanhamento de reuniões é o buraco negro de produtividade # 1 - itens de ação se perdem em horas Referenciamento cruzado automático com reuniões anteriores superfícies bloqueadores crônicos A geração de convites de calendário garante que os prazos sejam visíveis no fluxo de trabalho de todos Persistent action tracker creates organizational accountability over time ⏱ Time Saved: 3+ hours per meeting manually → 5 minutes with Antigravity 8 – Dashboard de Inteligência Competitiva Inteligência competitiva significa pesquisar sistematicamente seus concorrentes - seus produtos, preços, estratégias e posicionamento de mercado - para informar suas próprias decisões de negócios. - Most companies either pay expensive consultants or spend weeks doing this manually across dozens of websites. Este prompt diz a Antigravidade para visitar sites concorrentes, extrair dados de produtos e preços, analisar pilhas de tecnologia, construir matrizes de comparação, realizar análises SWOT e produzir recomendações estratégicas. - The result is a comprehensive, sourced intelligence report that enables data-driven strategic planning in a fraction of the time and cost. 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 O acesso à Internet da Antigravidade permite a coleta de dados em tempo real de sites concorrentes Structured SWOT and feature matrices provide immediately actionable strategic inputs Fontes notadas garantem que cada ponto de dados seja verificável pela liderança ⏱ Time Saved: 24+ hours manually → 30 minutes with Antigravity 9: Employee Onboarding Documentation System Quando um novo funcionário se junta a uma empresa, eles precisam de guias claros sobre como configurar suas ferramentas, entender a estrutura da equipe, aprender a terminologia interna e saber a quem pedir ajuda. - Má documentação de embarque significa semanas de confusão e perda de produtividade para cada nova contratação. Este prompt pede a Antigravidade para analisar a documentação existente, gerar um guia de embarque diário, criar instruções técnicas de configuração com comandos copiáveis, compilar uma FAQ de perguntas reais e construir um glossário. - 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: O novo aluguer de embarque normalmente leva 2-4 semanas para se tornar produtivo; isso reduz a dias A validação de links garante que a documentação permaneça fresca e não aponte para páginas mortas 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 - 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. Auditar suas políticas atuais contra essas normas é caro, demorado e requer conhecimento especializado. Este prompt permite que a Antigravidade leia suas políticas internas, pesquise os requisitos regulamentares atuais de fontes oficiais, identifique lacunas em uma matriz de conformidade estruturada, avaliar os níveis de risco e gerar um roteiro de recuperação gradual. - O resultado é uma auditoria abrangente com um plano de ação claro que normalmente custaria dezenas de milhares em taxas de consultoria. 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: As auditorias de conformidade custam US$ 50 mil – US$ 200 mil com consultores externos – isso fornece uma primeira passagem abrangente Real-time regulatory research ensures the audit reflects the latest requirements Phased remediation roadmap gives management a clear action plan with resource needs Documentos de política de modelo aceleram o fechamento de lacunas em vez de começar do zero ⏱ Time Saved: 80+ hours (consultant engagement) → 2 hours with Antigravity The Researcher Section A pesquisa científica é uma corrida entre grandes ideias e o enorme volume de dados existentes que devem ser pesquisados, limpos e analisados para provar que essas ideias estão corretas. - Esses pedidos transformam as fases de "revisão de literatura" e "análise de dados" da pesquisa de trabalhos manuais de meses em processos rápidos, automatizados e estatisticamente rigorosos. Fornecemos fluxos de trabalho para realizar revisões sistemáticas, construir pipelines de análise reproduzíveis, redigir propostas de subvenção e garantir que seus experimentos atendam aos padrões globais. - Esta seção é para o cientista que quer passar menos tempo formatando citações e limpando arquivos CSV, e mais tempo descobrindo novos conhecimentos e interpretando resultados. 11: Automatização de revisão de literatura sistemática - A systematic literature review involves searching thousands of academic papers to find, analyze, and synthesize everything written about a specific research topic Para um pesquisador humano, este processo normalmente leva de três a seis meses de pesquisando, lendo e organizando. - 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 - The result is a comprehensive literature map and initial draft that accelerates the research process by months 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: Revisões sistemáticas de literatura levam de 3 a 6 meses manualmente; isso produz um primeiro projeto abrangente em horas Web access enables real-time search across multiple academic databases simultaneously Structured extraction ensures no paper is reviewed superficially or inconsistently A análise da lacuna acelera a transição da revisão para a contribuição de pesquisa original ⏱ Time Saved: 200 hours manually → 2 hours with Antigravity 12: Research Data Analysis Pipeline A análise de dados de pesquisa envolve a limpeza de dados experimentais brutos, a realização de testes estatísticos para ver se os resultados são significativos e a criação de gráficos claros para publicação. Fazer isso manualmente requer profunda experiência em codificação e estatísticas, e até pequenos erros podem levar a conclusões científicas inválidas. - Este prompt tem Antigravidade construir um pipeline de análise completa: ele lida com os dados perdidos, executa os testes estatísticos corretos com base na distribuição de dados, e produz visualizações de alta qualidade. O resultado é uma análise reproduzível e estatisticamente rigorosa que atende aos mais altos padrões de publicação científica. 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: Assegura rigor estatístico (tamanhos de efeito, correções de comparação múltiplas) que muitos pesquisadores omitem Visualizações de qualidade de publicação eliminam dificuldades de formatação manual Matplotlib 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 Uma proposta de subvenção de investigação é um documento detalhado que explica por que um projeto merece financiamento, como será conduzido, quanto custará e qual será o seu impacto. - Writing a winning proposal is highly competitive and often consumes up to 40% of a researcher's working time. - This prompt instructs Antigravity to research specific funder requirements, align the project goals with those priorities, draft all required sections, create a timeline, and justify the budget. - O resultado é um projeto de proposta estrategicamente alinhado que maximiza as chances de garantir financiamento de pesquisa crítica. 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: Grant writing consumes 20–40% of a researcher's time with success rates of only 15–25% Real-time access to funder websites ensures alignment with the latest priorities and criteria O mapeamento de critérios de avaliação maximiza o potencial de pontuação em cada seção Budget justification templates prevent the #1 reason for administrative rejection ⏱ 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. Muitos projetos de pesquisa falham neste teste por falta de dependências, configurações de código rígido ou passos de processamento de dados não documentados. - 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. - The result is a "science-ready" package that ensures your work is trusted, verified, and can be built upon by the global scientific community. 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 elimina "inferno de dependência" em diferentes máquinas e versões de sistema operacional Verificação de checksum garante a integridade dos dados - um passo que a maioria dos pesquisadores pára completamente One-command reproduction (via Makefile) lets reviewers validate results in minutes, not days ⏱ 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. Um artigo pode ser rejeitado simplesmente por ter o tamanho de fonte errado, estilo de citação ou layout de página, mesmo que a pesquisa em si seja inovadora. Este prompt pede que o Antigravidade pesquise diretrizes específicas do local, organize suas notas e resultados em um projeto estruturado e aplique a formatação exata de 100% necessária. - O resultado é um projeto de papel profissional que está pronto para submissão, evitando "rejeições de escritório" e permitindo que você se concentre na ciência em vez das margens. 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: Escrever papel leva de 2 a 6 meses; Antigravidade gera um primeiro projeto estruturado em horas A conformidade com a formatação específica do local evita a rejeição do desktop (o que desperdiça meses de tempo de revisão) 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 The Student Section - Education is not just about what you know, but how effectively you can manage your time, organize your study materials, and prepare for high-stakes assessments. - 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. - We cover the entire academic journey, from structuring a 100-page thesis and building interactive tutorials to generating realistic practice exams and coordinating complex group projects. - 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: Personalized Study Plan Generator Um plano de estudo personalizado é um roteiro que quebra um tópico complexo em tarefas diárias gerenciáveis, concentrando-se exatamente no que você precisa aprender mais. - Most students study "linearly," which is inefficient; scientific evidence shows that "spaced repetition" (reviewing at specific intervals) is 3x more effective. - Este prompt tem Antigravidade analisar seu currículo, identificar suas áreas fracas e gerar um cronograma personalizado com sessões de revisão embutidas e recursos de aprendizagem gratuitos curados. - The result is a scientifically optimized study system that maximizes your memory and minimizes wasted time. 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: Personalized plans based on weak areas are 3x more effective than generic syllabi Spaced repetition scheduling is scientifically proven but rarely implemented manually Recursos gratuitos curados (via pesquisa na web) eliminam horas de busca por materiais de qualidade Anki flashcards enable mobile study and leverage the most effective memorization technique ⏱ 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. - Um "mapa da literatura" é uma maneira visual de ver como diferentes artigos de pesquisa se conectam, ajudando você a encontrar seu próprio "gap" único para escrever sobre. Este prompt instrui o Antigravidade a refinar suas perguntas de pesquisa, mapear os papéis seminais em seu campo e criar um esboço detalhado capítulo por capítulo com contagens de palavras. O resultado é uma estrutura estrutural concreta que transforma um projeto intimidante de 100 páginas em uma série de marcos alcançáveis. 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: O planejamento da tese é a fase mais induzida pela ansiedade – isso fornece uma estrutura concreta e acionável Literature mapping across multiple databases surfaces papers that keyword searches miss Incluir papéis contrários demonstra pensamento crítico (um critério chave do examinador) A alocação de contagem de palavras evita a armadilha comum de métodos de overwriting e análise de underwriting ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity 18: Interactive Coding Tutorial Builder - Learning to code is best done through practice, but finding tutorials that are neither too easy nor too hard is difficult. Um tutorial "interativo" inclui explicações, exemplos de código e exercícios que são automaticamente verificados para correção. - Este prompt tem Antigravidade construir um curso de codificação personalizado de 10 lições para você, completo com exemplos de trabalho, exercícios guiados e "auto-graders" que testam seu código instantaneamente. - The result is a private, self-paced coding classroom that catches your mistakes and provides immediate feedback just like a human tutor. 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: Tutoriais autônomos com classificação automática fornecem feedback instantâneo – sem esperar por TAs Dificuldade progressiva com contextos do mundo real mantém a motivação e demonstra relevância Common mistake examples teach debugging skills, not just correct patterns Unit test verification teaches Test-Driven Development (TDD) as a bonus skill ⏱ Time Saved: 15+ hours creating manually → 20 minutes with Antigravity 19: Preparação para exames e gerador de testes de prática - Practice tests are the single most effective way to prepare for exams because they force you to recall information rather than just re-reading notes. Criar suas próprias perguntas de prática é demorado e muitas vezes não tem a dificuldade de calibração de um exame real. - Este convite diz a Antigravidade para ler seu currículo, pesquisar papéis de exames passados de sua universidade e gerar três exames de mock de dificuldade crescente com respostas completas do modelo. - 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: Testes de prática personalizados calibrados para exames específicos são 5x mais eficazes do que bancos de perguntas genéricas Pesquisar artigos passados através da web garante que o nível de dificuldade corresponde ao exame real A perfuração direcionada de áreas fracas maximiza a eficiência do estudo usando o princípio de Pareto (regra 80/20) Formatos de perguntas múltiplas (MCQ, resposta curta, ensaio) para preparar qualquer estrutura de exame ⏱ Time Saved: 12+ hours manually → 15 minutes with Antigravity 20: Centro de Coordenação de Projetos de Grupo Projetos de grupo muitas vezes falham não por causa de mau código ou escrita, mas por causa de má comunicação – alguém perde um prazo, ou duas pessoas fazem a mesma tarefa duas vezes. - A coordination hub is a central set of documents and templates that ensures every team member knows exactly what they are responsible for. Este prompt pede que o Antigravidade divida seu projeto em tarefas, as atribua de forma justa, crie uma linha de tempo compartilhada (grafos de Gantt) e configure modelos de relatórios padronizados. - The result is an "automated project manager" that keeps the team organized, accountable, and focused on the grading rubric. 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: Group projects fail most often due to coordination — not capability. This prompt solves coordination. O gráfico de Gantt com dependências previne entraves onde um membro bloqueia outro Standardized templates ensure consistent quality across all members' contributions Os formulários de avaliação por pares incorporados desde o início incentivam a responsabilização ao longo ⏱ Time Saved: 10+ hours manually → 15 minutes with Antigravity A Secção de Engenheiros - 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. - Esses prompts fornecem a configuração de nível industrial para os fluxos de trabalho de IA mais avançados de hoje: avaliação RAG, orquestração multi-agente e ajuste de modelo localizado. - 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. - This section is for the professional AI engineer who needs to move beyond "chatbots" and build robust, verifiable autonomous systems for enterprise environments. Prompt 21: ML Model Benchmarking & Comparison Framework - 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. Com dezenas de novos modelos lançados a cada mês, as empresas muitas vezes desperdiçam milhares de dólares usando modelos que são “overkill” ou simplesmente subperforming para suas necessidades. Este prompt tem Antigravidade construir uma estrutura completa que testa modelos sobre raciocínio, codificação e segurança, enquanto rastreia o custo exato e a velocidade de cada resposta. O resultado é uma recomendação baseada em dados que garante que você escolha o “cérebro” de IA certo para seu projeto sem adivinhar. 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: Model selection decisions cost companies $10K–$100K in wrong API spend — benchmarking prevents this Análise de Pareto identifica o ponto doce entre qualidade e orçamento Statistical significance testing prevents choosing models based on noise rather than real differences Unified adapter pattern makes the framework extensible as new models launch monthly ⏱ Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity 22: RAG Pipeline com Harness de Avaliação - RAG (Retrieval-Augmented Generation) is a technique that gives AI a "private library" (your documents) to read from so it can answer questions accurately without making things up. - 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. Esta mensagem instrui a Antigravidade a construir um sistema RAG de nível de produção que inclua um "arado de avaliação" para medir quantitativamente sua precisão e fidelidade. O resultado é um assistente de IA confiável que cita suas fontes e admite quando não conhece a resposta, apoiado por métricas de desempenho rígidas. 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 pipelines are the #1 enterprise AI use case, but most implementations lack proper evaluation Pesquisa híbrida (dense + BM25) com re-ranking supera a pesquisa vetorial simples em 15-30% O quadro de avaliação RAGAS fornece métricas quantitativas de qualidade em vez de testes baseados em "vibes" Guardas de alucinação com atribuição de fonte são essenciais para a confiança e conformidade da empresa 40+ horas manualmente → 2 horas com Antigravidade ⏱ Time Saved: 23: Fine-Tuning Pipeline com rastreamento de experimentos Fine-tuning é como “enviar uma IA para uma escola especializada” para que ela aprenda a falar em um estilo específico, dominar um conjunto de dados único ou seguir regras complexas de formatação. - Este processo costumava exigir supercomputadores maciços, mas as técnicas modernas agora nos permitem fazê-lo em um único computador de alto desempenho. Este prompt pede que o Antigravidade configure um tubo de ajuste completo que limpe seus dados, treine o modelo de forma eficiente e logue cada experimento para que você possa encontrar a versão "melhor". O resultado é uma IA treinada sob medida que entende profundamente seu domínio específico, pronto para ser implantado localmente a uma fração do custo de grandes modelos de nuvem. 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: As tubulações de ajuste fino têm mais de 50 hiperparâmetros – isso configura padrões ideais para cada QLoRA + 4-bit quantization enables fine-tuning 7B models on a single consumer GPU Integrated experiment tracking prevents the "which run was the good one?" problem Exportação de GGUF permite implantação local sem GPU, reduzindo drasticamente os custos de inferência ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 1 hour with Antigravity 24: Sistema de agente de IA com orquestração multi-ferramenta Agentes de IA são programas que podem "usar ferramentas" - eles não apenas conversam; eles podem pesquisar na web, enviar e-mails, pesquisar bancos de dados e executar ações de forma autônoma. A “orquestração multi-ferramenta” é a forma mais avançada de IA hoje, onde uma IA “Supervisor” gerencia várias IA especializadas “Worker” para resolver problemas complexos e multi-passo. Este prompt diz a Antigravidade para construir um sofisticado sistema de agentes com guardas seguras, papéis especializados e pontos de controle humanos para decisões sensíveis. O resultado é uma força de trabalho digital autônoma que pode lidar com processos de negócios inteiros (como suporte ao cliente ou pesquisa de mercado) de ponta a ponta. 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: Os sistemas multi-agentes são a fronteira da engenharia de IA – isso fornece um ponto de partida pronto para a produção Supervisor pattern with specialist agents matches enterprise organization structures naturally Ponto de interrupção humano-em-loop satisfaz os requisitos de conformidade para operações sensíveis Detecção de injeção rápida e edição de PII abordam as principais preocupações de segurança da IA empresarial ⏱ Time Saved: 60+ hours manually → 2 hours with Antigravity 25: Model Deployment & Monitoring Stack - Deployment is the act of taking an AI model out of the "lab" and putting it into a "production" environment where it can serve real users 24/7. - Monitoring is the safety system that watches for slowdowns, errors, or "drifts" in accuracy that occur after a model has been running for a long time. - Este prompt tem Antigravidade construir uma infraestrutura de hospedagem profissional com painéis em tempo real que o alertam se o sistema se tornar lento ou caro. O resultado é um serviço de IA robusto e pronto para produção que permanece saudável, rápido e econômico sob a pressão do uso do mundo real. 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: A implantação de modelos é onde a maioria dos projetos de ML morre – isso coloca a lacuna entre o notebook e a produção Continuous batching + quantization can reduce serving costs by 60–80% vs. naive deployment Monitoramento de grafana com alerta previne falhas silenciosas caras na produção A/B testing infrastructure enables safe, data-driven model upgrades without full rollouts Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity The Technical Content Creator Section Criar conteúdo técnico de alta qualidade – blogs, vídeos, newsletters ou documentação – é uma tarefa massiva que exige escrever, codificar e produzir ao mesmo tempo. Esses prompts são construídos para eliminar o risco de "código quebrado" em tutoriais enquanto automatiza as partes repetitivas de scripting, criação de repo e pesquisa de SEO. - Nós fornecemos kits completos para a construção de sites de documentação, roteirização de tutoriais do YouTube com ramos timestamped e design de cursos de e-mail multi-partes com páginas de destino. Para o criador moderno, isso significa uma redução de 70% no tempo de produção, ao mesmo tempo em que oferece uma experiência significativamente mais profissional e polida para o seu público. 26: Post de Blog Técnico com Exemplos de Código de Trabalho Blogging técnico significa explicar tecnologias complexas a outros desenvolvedores através da escrita e, o mais importante, exemplos de código que realmente funcionam. Uma grande frustração para os leitores é o "código quebrado", onde um blogueiro coloca um fragmento que não foi testado e não corre, destruindo sua credibilidade. Este convite dirige a Antigravidade para pesquisar as últimas melhores práticas, escrever um tutorial de qualidade profissional e testar fisicamente cada linha de código localmente antes de publicar. - The result is a high-authority blog post with a complete, verified project that readers can trust and use immediately. 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: Posts de blog técnicos com exemplos de código quebrado destroem a credibilidade do criador – Antigravidade testa cada fragmento localmente Pesquisa na web em tempo real garante que o post reflita as versões mais recentes da API e as melhores práticas, não padrões desatualizados A otimização de SEO incorporada no processo de escrita elimina o passo de pesquisa de palavras-chave separado Projeto de trabalho completo (não fragmentos) significa que os leitores podem clonar e executar imediatamente, aumentando o engajamento e compartilhamento ⏱ Time Saved: 12 hours manually → 25 minutes with Antigravity 27: YouTube Tutorial Script com Timestamps & Repo Educar as pessoas através do vídeo requer mais do que apenas gravação de tela; ele precisa de um roteiro pronto para a câmera, uma estrutura clara e código organizado para os espectadores seguirem. Um "companion repo" é uma pasta de código que corresponde a diferentes estágios do vídeo, permitindo que os espectadores saltem em qualquer ponto sem se perderem. Este prompt tem o script Antigravity para todo o seu vídeo com dicas de tela, gera descrições otimizadas para SEO com timestamps e constrói um repositório ramificado que corresponda à linha do tempo do vídeo. O resultado é um "kit de criador" profissional que reduz o tempo de produção em 60% ao mesmo tempo em que proporciona uma experiência de aprendizagem muito mais suave para o seu público. 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: Os criadores de tutoriais gastam 60% do tempo de produção em scripting – isso gera um script pronto para a câmera com sinais de tela Repouso de companheiro ramificado permite que os telespectadores saltem para qualquer seção, reduzindo a frustração e as reclamações de comentários Descrição do YouTube com timestamps melhora métricas de tempo de visualização e recomendação algorítmica Análise de lacuna competitiva garante que o tutorial oferece um ângulo único, não uma reposição de conteúdo existente ⏱ Time Saved: 15 hours manually → 30 minutes with Antigravity 28: Gerador de site de documentação técnica A documentação é o manual do usuário para o software; sem boa documentação, mesmo as ferramentas mais poderosas são impossíveis de usar e eventualmente morrem. Criar um moderno “site de documentos” envolve ler milhares de linhas de código para explicar como cada função funciona, criar guias e garantir que todos os links sejam válidos. Este prompt instrui o Antigravidade a analisar toda a sua base de códigos, gerar automaticamente um site de documentação profissional (como Docusaurus), e até mesmo incluir "caixas de areia de código" interativas para que os usuários possam experimentar. O resultado é uma experiência de documentação "padrão de ouro" que faz com que seu software pareça profissional e fácil de adotar. 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: Projetos de código aberto vivem ou morrem pela qualidade da documentação – isso gera um site de documentos profissionais a partir do código Real GitHub Issues pesquisa superfície as perguntas reais que os usuários fazem, não o que os mantenedores assumem que eles perguntam Sandboxes de código executável permitem que os usuários experimentem sem instalação local, reduzindo drasticamente a fricção da contribuição Verificação automática de links quebrados impede a falha de manutenção da documentação #1 (links mortos após refactores) ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 2 hours with Antigravity 29: Newsletter técnico / Criador de curso de e-mail - Os cursos de e-mail são altamente eficazes porque ensinam as pessoas tópicos complexos em pedaços de tamanho de mordida ao longo de vários dias, impedindo-os de se sentirem sobrecarregados. - Designing a good course requires balancing theory with practical homework and writing engaging subject lines so people actually open the emails. Este convite pede para a Antigravidade projetar um currículo de vários dias, escrever cada e-mail com analogias do mundo real e construir uma página de destino de alta conversão para coletar inscrições. O resultado é um "motor de educação" automatizado que constrói sua marca pessoal e fornece valor genuíno aos seus assinantes todos os dias. 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: Cursos de e-mail têm taxas de conclusão 5x mais altas do que os cursos de vídeo – este formato maximiza os resultados de aprendizagem A/B subject lines and preview text are critical for open rates but rarely optimized by content creators Progressive difficulty with daily micro-exercises prevents overwhelm (the #1 reason learners drop off) Página de destino com estrutura de prova social converte visitantes em assinantes a taxas significativamente mais altas ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 30 minutes with Antigravity 30: Conferência Talk / Workshop Preparation Kit - A preparação de uma conferência ou workshop leva dezenas de horas, desde pesquisar as últimas tendências até escrever notas de oradores e construir planos de retrocesso de demonstração ao vivo. Um “live demo fallback” é uma rede de segurança (como capturas de tela ou gravações) que você mostra se a internet falhar ou seu código quebrar enquanto você está no palco diante de centenas de pessoas. - Este prompt tem pesquisa Antigravidade seu público, delineie seus slides, escreva suas notas de orador e prepare um repositório "starter" vs. "completo" para os participantes do workshop. O resultado é um pacote de alto-falantes à prova de balas que garante que você esteja calmo, preparado e profissional a partir do momento em que você entrar no palco. 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: Conference talk prep averages 40+ hours — this generates 80% of the materials in under an hour Ecrãs de retrocesso de demonstração ao vivo evitam cenário de pesadelo de uma demonstração fracassada no palco O padrão Starter/Complete Branch é o padrão de ouro para oficinas, mas raramente é implementado devido a restrições de tempo Notas de alto-falante com cronograma exato para garantir que a fala se encaixa no slot atribuído sem correr acima ou abaixo ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity Conclusão: Um novo amanhecer na história da computação Veja as 30 dicas acima. Look at those 30 prompts above. Now count how many of them involve writing a single line of code. Now count how many of them involve writing a single line of code. A resposta é: a maioria deles não! The answer is: most of them don't! Um oficial de conformidade que audita as políticas do GDPR. Um estudante se preparando para um exame de sistemas operacionais. Um pesquisador mapeando 200 artigos em três bancos de dados acadêmicos. Um criador de conteúdo técnico que escreve um tutorial do YouTube com um repos de companheiro marcado com o tempo. Um gerente corporativo converte CSVs de vendas brutas em um relatório trimestral com gráficos prontos para executivos. Nenhuma dessas pessoas é desenvolvedora. None of these people are developers. And yet, every single one of them just had their workflow revolutionized by Google Antigravity. Este é o avanço de que ninguém está falando – e francamente, é surpreendente que não tenha sido destacado antes. Nós estávamos tão ocupados enquadrando a Antigravidade como uma "ferramenta de codificação" que perdemos a mudança tectônica escondida à vista. We have been so busy framing Antigravity as a "coding tool" that we missed the tectonic shift hiding in plain sight. Quando você dá a um agente de IA acesso ao seu O seu , e o E depois deixe que Você não está apenas construindo um editor de código melhor. local file system web browser open internet plan, execute, verify, and iterate autonomously Você construiu uma orquestra de trabalho universal. You have built a universal work orchestrator. O próprio computador torna-se a API. Cada arquivo, cada pasta, cada planilha, cada guia do navegador, cada comando do terminal – tudo se torna orquestrável. Pense no que isso significa. Think about what that means. Pela primeira vez na história da computação pessoal, a barreira entre “o que eu quero fazer” e “o que se faz” caiu para uma única mensagem de linguagem natural. Não só pelo código. para . everything Um advogado pode apontar a Antigravidade para uma pasta de contratos, um site regulatório e um modelo de conformidade - e ir embora. Um professor pode apontá-lo para um currículo, um livro de texto e um banco de perguntas - e receber um pacote de exame completo e avaliado. Um gerente de marketing pode apontá-lo para sites de concorrentes, dados de vendas internos e um guia de marca - e obter um esboço do pitch deck com dados de mercado de origem. Não se trata de uma melhoria incremental. Esta é uma nova categoria de software – uma onde o próprio sistema operacional se torna a tela, e os agentes de IA se tornam a escova. 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. Agora estamos entrando na era da interface de intenção: você declara sua intenção e os agentes autônomos orquestram todo o seu ambiente digital para cumpri-lo. 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." “Eu gostaria que isso pudesse simplesmente... ser feito.” Now it can. E o mundo ainda não percebeu! And the world hasn't realized it as yet! Referências Página oficial do Google Antigravity - antigravity.google Documentação Antigravidade do Google — antigravityide.help Blog do Google — Introdução à Antigravidade — blog.google/tecnologia/developers Página da Wikipédia — en.wikipedia.org/wiki/Google_Antigravity Especificação do Protocolo MCP — modelcontextprotocol.io Documentação Antropica Claude — docs.anthropic.com GLM-5 GitHub Repository (Zhipu AI) — github.com/THUDM/GLM Site oficial do DeepSeek — deepseek.com Documentário oficial de Kimi K2 — kimi-k2.ai Ollama (Local LLM Deployment) — ollama.com Servidor de Inferência do vLLM — docs.vllm.ai SGLang Inference Framework — github.com/sgl-project/sglang Kit de Desenvolvimento de Agentes do Google (ADK) — google.github.io/adk-docs Codecademy — Google Antigravidade Guia — codecademy.com/article/what-is-google-antigravity Quadro de Avaliação do RAGAS — docs.ragas.io Documentação LangGraph — langchain-ai.github.io/langgraph Peso e preconceito — wandb.ai HuggingFace Hub — huggingface.co Integração Composio MCP — composio.dev Analytics Vidhya – MCP Servers Guia – analyticsvidhya.com/blog/mcp-servers Docusaurus Documentation Framework - Docusaurus.io Gerador de Documentação MkDocs — mkdocs.org VitePress Gerador de Site Estatico - Vitepress.dev ConvertKit Email Marketing — convertkit.com Algolia DocSearch — docsearch.algolia.com — YouTube Creator Academy creatoracademy.youtube.com Sessionize (Plataforma de Conferência CFP) — sessionize.com Todas as imagens acima foram geradas pelo Google Nano Banana, versão rápida. All images above were generated by Google Nano Banana, fast version. Claude Opus 4.6 foi usado para pesquisar e verificar o artigo minuciosamente. Claude Opus 4.6 was used to research and verify the article thoroughly. O Google Antigravity com o Plano Gemini AI Pro foi usado para o primeiro projeto. Google Antigravity with the Gemini AI Pro Plan was used for the first draft.