Google Antigravity: Bilgisayar dünyasını sonsuza dek değiştiren çarpıcı

Bilgisayarınız sadece her şey için evrensel AI ajanı araç kitiniz haline geldi! Bir meslektaşla konuşduğunuz gibi bilgisayarınıza konuşabilseydiniz - ve işe yaradı? What if you could talk to your computer the way you talk to a colleague — and it just ? did the work iş yapmış 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. Ve burası, sörf ortasında sizi durduracak kısmı: sadece kodlayıcılar için değil. And here's the part that should stop you mid-scroll: it's not just for coders. Evet, Antigravity, tamamen bir API oluşturabilir, bir mikro hizmet mimarisi oluşturabilir, bir CI / CD boru hattı oluşturabilir ve kahve hazırlamak için gereken sürede 200 adet test yazabilir. Kodlama yetenekleri eşsiz - yapmıyor Kodu yazdıktan sonra, bu , doğrulama eserleri (implementasyon planları, ekran görüntüleri, tarayıcı kayıtları) üretmek, böylece onaylamadan önce ne yapıldığını gözden geçirebilirsiniz. yardım orchestrates agents that write, test, debug, and deploy code autonomously Ama burada dikkat çekici bir bölüm var: bilgisayarınız artık API'siniz. 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. Makinenizin arayüzü doğal dilde ve uygulayıcı tarayıcı elleri, dosya sistemi erişimi ve internet gözleri ile bir AI ajanı olduğunda, "geliştirici aracı" ve "profesyonel aracı" arasındaki ayrım tamamen buharlaşır. 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. Bir araştırmacı diyor ki: "Bu 50 PDF'yi okuyun, Google Scholar'ı arayın ve düzenli bir edebiyat incelemesi yapın." Done. Bir pazarlama müdürü diyor ki: “Bu üç rakip web sitesini ziyaret edin, fiyatlarını analiz edin ve bir SWOT analizi oluşturun.” Done. Bir öğrenci diyor ki: "Öğretim programımı okuyun, ücretsiz online kaynakları bulun, flash kartlarla 6 haftalık bir çalışma planı oluşturun." Done. Bir içerik yaratıcısı diyor ki: "WebSockets hakkında teknik olarak doğru bir blog yazısı yazın, aslında çalıştırarak her bir kodu test edin ve SEO optimizasyonu yapın." 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. Bu makalede, Google Antigravity'nin tam olarak ne olduğunu, onu güçlendiren LLM'leri, MCP sunucuları ve açık kaynaklı arka kapakları ile nasıl turboşarj edileceğini ve - Most importantly — Antigravity'nin kodlama geleceğinin olmadığını kanıtlayan altı meslekten oluşan 30 ayrıntılı, AI-optimize prompt. 30 detailed, AI-optimized prompts spanning six professions that prove Antigravity isn't the future of coding. Gelecek bilgisayarın kendisidir. It's the future of computing itself. Hadi içeri dalalım! Google Antigravity: Her Şeyi Değiştiren Kod Değil Genel Amaçlı AI Ajan Orkestratörü Google Antigravity, sadece başka bir kod düzenleyicisi değil; Google tarafından 18 Kasım 2025'te halka açık bir önizlemeyle piyasaya sürülen dünyanın ilk ajan-ilk entegre geliştirme ortamı (IDE). 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. Geleneksel kodlama asistanlarından radikal olarak farklı bir felsefe üzerine inşa edilen Antigravity, AI desteklenen kodlamadan AI orkestrasyonlu geliştirmeye paradigma değişimini temsil etmektedir. Built on a radically different philosophy from traditional coding assistants, Antigravity represents a paradigm shift from to AI-orchestrated development. AI-assisted coding AI-Assisted Kodlama Otomatik teklifler veya sohbet tabanlı kod parçaları sunmak yerine, Antigravity, sizin adına tüm yazılım projelerini planlayan, yazan, test eden ve dağıtan tamamen bağımsız AI ajanlarını kullanır. ALF ile 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. Bir bilgisayarda yapılabilen her şey için geçerlidir. It is for everything that can be done on a computer. Everything! AI Agents can be used for anything you want! Your Computer is now an Automated AI Agent system with Google Antigravity. To highlight this, I have curated 30 prompts that will save you hours of work. Only 10 prompts out of 30 prompts are for developers! The Three Pillars of Power 1. Browser Integration Antigravity, bir insan gibi web sayfaları ile etkileşim kurmasına olanak tanıyan bir Chrome uzantısı ile özel bir tarayıcı alt ajanı sunar - düğmeleri tıkla, dolaş, formlara yaz, DOM içeriğini okumak ve ekran görüntüleri yakalamak. Bu, otomatik UI testini, web taramayı, form doldurmayı ve bir Visual Perception Layer ve bir Accessibility Tree Mapper aracılığıyla web uygulamalarının canlı düzeltmesini sağlar. 2. Internet Access Yalıtılmış kodlama asistanları aksine, Antigravity ajanları web'de arama yapabilir, belgeleri alabilir, URL'leri okuyabilir ve herhangi bir kamuya açık kaynaktan gerçek zamanlı veri çekebilir. Bu, AI ajanınızın en son API belgelerini arayabileceği, Stack Overflow çözümlerini bulabileceği veya en iyi uygulamaları araştırabileceği anlamına gelir. 3. Local System Access Antigravity ajanları, yerel dosya sisteminizde, kod editörünüzde ve terminalinizde doğrudan çalışır. Shell komutlarını çalıştırabilir, build senaryolarını çalıştırabilir, dizinleri gezebilir, dosyaları oluşturabilir ve değiştirebilir ve proje yapılarını yönetebilirler. Güvenlik, kum kutusu ortamları, Terminal Command Auto Execution politikaları, İzin listeleri ve İzin listeleri aracılığıyla sürdürülür - hassas eylemler her zaman açık kullanıcı onayını gerektirir. Neden bu diğer yardımcılardan farklı Bu ilk kez mümkün olmadı. 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. Kodlama Hakkında: Traditional assistants like GitHub Copilot or ChatGPT offer Sen hala kod yazıyorsun. önerileri Antigravitasyon A . code orchestrator İstediğiniz şeyi yüksek bir düzeyde tanımlarsınız ve birden fazla AI ajanı bunu sunmak için asinkron bir şekilde işbirliği yapar. Platform a sağlar Aynı anda farklı çalışma alanlarında çalışan ajanları doğurabilir, gözlemleyebilir ve koordine edebilirsiniz. Manager View (Mission Control) Üretici Üreticiler - Uygulama planları, görev kontrol listeleri, ekran görüntüleri, tarayıcı kayıtları ve kod diffleri - böylece her zaman tam olarak ne yapıldığını bilirsiniz ve onaylanmadan önce inceleyebilirsiniz. verification artifacts Bu, geliştiriciyi bir kod yazarıdan bir Bağımsız çalışanları yönetenler. software architect Google Antigravity Çıkıyor Ve bu LLM kullanımı için cömert oran sınırları ile kamu önizleme sırasında. 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! Google Antigravity'yi güçlendiren LLM'ler Google Antigravity A’ya erişim sağlar — Bugün herhangi bir araçta en çeşitli LLM çizelgesi: 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 Yüksek / Düşük Gemini 3 Pro Google ile Primary Agent Model, Planlama ve Uygulama Gemini 3 Flash Google ile Hızlı İnferans, Kontrol Noktası Gemini 3 Deep Think Google ile Derin Düşünce, Karmaşık Mimarlık Gemini 2.5 Pro UI Checkpoint Google ile Browser Subagent, UI etkileşimleri Gemini 2.5 Flash Google Kontekst Özetleri Gemini 2.5 Flash Lite Google Semantik Arama Kodları Claude Opus 4.6 (Thinking) Antropolojik Gelişmiş planlama, büyük bağlam pencereleri Claude Opus 4.5 (Thinking) Antropolojik Debugging, complex code review Claude Sonnet 4.5 (Thinking) Anthropic Hız ve kalite dengesi GPT-OSS-120B Açık Kaynak (Open Source) Open-weight, community-driven tasks Kullanıcılar, önceden görülmemiş esnekliği sağlayan görev başına manuel olarak modeller seçebilirler. No other product offers this breadth of frontier AI models in a single unified interface. Ülke olarak, özgürce bir Bağımlılığına katkıda bulunması sayesinde Google AI Pro Jio. Paid Google Gemini was good. Paid Google Banana Pro was great. But a paid subscription to Google Antigravity is irreplaceable. Turbocharge Antigravity: MCP sunucuları ve açık kaynaklı arka planlar MCP Sunucu Bağlantısı ve is an open protocol by Anthropic that lets Antigravity connect to external tools, databases, and services. To add MCP servers: Model Context Protocol (MCP) Agent panelini açın → tıklayın ⋯ (daha fazla) → MCP Sunucu → MCP Sunucu Yönetimi Mcp_config.json'ı açmak için Raw config'i görüntüleyin Server yapılandırmasını JSON biçiminde ekleyin ve kaydedin Popüler MCP sunucuları , and Servisler için GitHub, Slack, Google Drive, Jupyter, File System SSH Connecting Claude Code with Cloud-Based Open-Source Models GLM-4/5 (Zhipu AI / BigModel API) Zhipu AI, GLM serisi için yüksek rekabetçi bir API sunar. or Kodlama görevleri ile en iyi performans için tanımlayıcılar. glm-4 glm-4-plus And now O da serbest bırakıldı! glm-5 # 1. Set your Zhipu AI API Key export ANTHROPIC_API_KEY=your_zhipu_api_key # 2. Point Claude Code to the Zhipu OpenAI-compatible endpoint export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 # 3. Launch Claude Code (Specify the model if the tool allows) claude model="glm-5" Kimi k2.5 (Moonshot AI API) Moonshot AI's Kimi models excel at long-context processing and complex reasoning. Their API is fully OpenAI-compatible. # 1. Set your Moonshot API Key export ANTHROPIC_API_KEY=your_moonshot_api_key # 2. Configure the Base URL for Moonshot export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1 # 3. Launch Claude Code claude model="kimi-latest" DeepSeek R1 (DeepSeek Resmi API) The official DeepSeek API is the most cost-effective way to access the full R1 reasoning model without needing local multi-GPU clusters. # 1. Set your DeepSeek API Key export ANTHROPIC_API_KEY=your_deepseek_api_key # 2. Point to DeepSeek's official API endpoint export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 # 3. Launch Claude Code with the Reasoning model claude model="deepseek-reasoner" Important Notes on Cloud Integration Most of these providers use the suffix for OpenAI compatibility, which Claude Code typically expects when overriding the base URL. API Compatibility: /v1 Ensure your environment variable contains the provider's key; even though the variable name says "Anthropic," the custom will route it to the correct provider. Key Masking: ANTHROPIC_API_KEY BASE_URL Cloud providers have tier-based rate limits. For heavy coding sessions, check your credit balance at the respective consoles. Rate Limits: Ücretli bir Google AI Pro aboneliği kullanamıyorsanız bu size yardımcı olacaktır! 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. The best LLM in Google Antigravity is not Google Gemini Pro 3.0. The best LLM in Google Antigravity is not Google Gemini Pro 3.0. Claude Opus 4.6 Hakkında It is Claude Opus 4.6. By far! For every prompt in this article, use Claude Opus 4.6 as of today (16th Feb 2026) for best results! For every prompt in this article, use Claude Opus 4.6 as of today (16th Feb 2026) for best results! Before You Begin: 10 Best Practices for Using Google Antigravity Safely The Cautionary Tale That Shook the Developer Community In December 2025, barely a month after Antigravity's public launch, a developer made headlines across ve , , and for the worst possible reason: Tom's Hardware Tekirdağ The Register How-To Geek Google Antigravity'nin AI ajanı tüm D: sürücüsünü kalıcı olarak sildi. 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. Aylarca çalışma, kişisel dosyalar, proje depoları – saniyeler içinde gitti. 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. 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. 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. The 10 Best Practices For Using 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 Dikkatli Google Antigravity, bugüne kadar yaratılan en güçlü AI aracıdır ve büyük güçle birlikte büyük sorumluluk gelir. 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) Tüm alanlarda her profesyonel için 30 Oyun Değiştirme Prompts The Developers Section 1: Otomatik Test ile Tam Stack API Geliştirme - Tam bir API oluşturmak, web sitelerini ve uygulamaları güçlendiren arka motorun yaratılması anlamına gelir - kullanıcı istekleri işlemek, verileri depolamak ve güvenlik uygulamak için görünmez makine. Geleneksel olarak, bu, günlerce manuel kurulum gerektirir: veritabanı yapılarını tasarlamak, son noktaları yazmak, kimlik doğrulamasını yapılandırmak ve testler oluşturmak. Bu çağrı, Antigravity'ye tüm sistemin sıfırdan inşa edilmesini ister - modeller, son noktalar, kimlik doğrulama, test, belgelendirme ve dağıtım - tek bir adımda. - 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: 8-12 saatlik boilerplate kurulumunu, mimari kararlarını ve test yazımını ortadan kaldırır Ensures industry best practices (cursor pagination, rate limiting, RBAC) that developers often skip under time pressure Auto-generated tests catch bugs before they reach production Produces deployment-ready code, not prototypes ⏱ Time Saved: ~10 hours manually → 15 minutes with Antigravity 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, bu kodun yapısını değiştirmeden daha temiz, daha güvenli ve daha sürdürülebilir hale getirmek anlamına gelir. - This prompt instructs Antigravity to audit the entire codebase for problems, modernize dependencies, apply best practices, add type safety, write tests, and document everything. - Çıkış, ayrıntılı bir önceki ve sonraki raporla temiz, modern bir kod tabanıdır - haftalarca riskli manuel çalışma tek bir oturuma sıkıştırılmıştır. 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: Tehlikeli manuel refactoring haftalarını güvenli, doğrulanmış ve otomatik bir süreç haline getirir Catches security vulnerabilities that manual code review frequently misses Mevcut testleri sürekli çalıştırarak geriye dönük uyumluluk sağlar 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) her geliştiricinin bir değişiklik yapması halinde yazılımı oluşturan, test eden ve teslim eden otomatik montaj hattıdır. - 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. - The result is a professional-grade software delivery system that catches bugs before users see them and deploys with zero downtime. Google Antigravity Prompt: Create a complete CI/CD pipeline for [repo URL or local path] targeting [platform: GitHub Actions/GitLab CI/Jenkins]: Build Stage: Configure multi-stage build with caching for [language: Node.js/Python/Java] Test Stage: Run unit tests with coverage reporting (minimum 80%) Run linting ([ESLint/Pylint/Checkstyle]) Run security scanning (Snyk/Trivy container scan) Quality Gates: Fail pipeline if coverage drops below threshold or critical vulnerabilities found Staging Deploy: Auto-deploy to [staging environment URL] on PR merge to develop Production Deploy: Deploy to [production environment] on tagged releases with: Blue-green deployment strategy Automatic rollback on health check failure Slack notification on success/failure to [channel] Infrastructure: Generate Terraform/Pulumi IaC for [AWS/GCP/Azure] resources Docs: Create DEPLOYMENT.md with architecture diagram and runbook Test the pipeline locally using act or equivalent tool before committing. Why This Is a Game-Changer: DevOps pipelines typically take days to configure correctly with proper security scanning and rollback Güvenlik (dönüş-sol) ilk günden itibaren doğrudan boru hattına entegre edilir Mavi yeşil dağıtım ve otomatik geri dönüş, durdurma riskini ortadan kaldırır Infrastructure-as-Code, ekipler arasında tekrarlanabilir ortamlar sağlar ⏱ 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. - This prompt tells Antigravity to set up a complete testing framework that verifies user flows, checks visual appearance, measures performance, and ensures accessibility compliance. - The result is a safety net that catches broken layouts and usability issues before real users encounter them. Google Antigravity Prompt: Create an end-to-end browser testing suite for the web application at [URL or local path]: Framework Setup: Initialize [Playwright/Cypress] with TypeScript support Test Scenarios: Write automated tests for: User registration and login flow Navigation through all main pages ([list pages]) Form validation (required fields, email format, password strength) Shopping cart / core workflow ([describe primary user journey]) Responsive design at 320px, 768px, 1024px, 1440px breakpoints Visual Regression: Capture baseline screenshots for all pages, configure visual diff threshold at 0.1% Performance: Add Lighthouse CI checks for Core Web Vitals (LCP < 2.5s, CLS < 0.1) Accessibility: Run axe-core accessibility audit, fail on WCAG 2.1 AA violations Reporting: Generate HTML test report with screenshots of failures CI Integration: Add test run to [CI platform] pipeline config Use Antigravity's browser subagent to manually verify each critical flow after test creation. Why This Is a Game-Changer: Comprehensive browser testing is the most neglected quality practice — this automates it completely Visual regression catches CSS breakages that unit tests cannot detect Erişilebilirlik uyumluluğu (WCAG 2.1 AA) birçok yargı bölgesinde yasal olarak gereklidir. Antigravity's browser subagent can physically verify the tests work correctly ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 45 minutes with Antigravity 5: Microservices Architecture Design & Scaffolding - Microservices is a way of building large applications by splitting them into small, independent services that each handle one specific task — like separate departments in a company - This approach makes systems easier to scale, update, and maintain, but designing one from scratch is complex and time-consuming - 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 - Sonuç, normalde birkaç haftalık mimari planlama ve kurulum gerektiren tam donanımlı dağıtılmış bir sistemdir 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 mimarisi kararları ( iletişim modelleri, hizmet başına veritabanı) tasarım toplantıları haftalar sürer Uygun düzenlemelerle etkinliğe dayalı iletişim, bütünleşme kabuslarını önler Built-in observability stack means production debugging from day one Docker Compose, tüm sistemin tek bir makine üzerinde yerel olarak geliştirilmesini sağlar ⏱ Time Saved: 60 hours manually → 2 hours with Antigravity The Corporate Section - Kurumsal dünyada, başarı, çörek bilgiyi ne kadar çabuk net kararlar, profesyonel raporlar ve organize eylem planlarına dönüştürebileceğinize bağlıdır. - These prompts are designed to handle the "knowledge management" burden that slows down every office, from drafting quarterly reports to tracking meeting outcomes across large teams. - Rekabetçi istihbaratın otomatikleştirilmesine, yeni çalışanların yerleştirilmesini kolaylaştırmaya ve gerçek zamanlı düzenleyici araştırmalarla karmaşık politika uyumluluğu denetimlerini gerçekleştirmeye odaklanıyoruz. - Bu araçları kullanarak, tek bir çalışan, hiçbir şeyin unutulmadığı ve her kararın verilerle desteklenmesinden emin olmak için tüm bir idari departmanın işini yapabilir. 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 - Creating one manually means hours of spreadsheet work, chart formatting, and insight writing - Bu talimat, Antigravity'ye veri dosyalarınızı okumayı, hesaplamaları yapmayı, grafikler oluşturmayı, eylemsel tavsiyelerle bir yönetici özetini yazmayı ve markalı, gezilebilir bir HTML raporu üretmeyi öğretir. - 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: Quarterly reports consume 2–3 full workdays of analyst time per cycle Web erişimi aracılığıyla otomatik rekabetçi benchmarking gerçek zamanlı piyasa bağlamını sağlar Consistent formatting eliminates back-and-forth with management on presentation quality 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 - After every meeting, someone must write up what was discussed, what was decided, and who is responsible for what — and then follow up to make sure it actually gets done. - This administrative work is tedious but critical; without it, decisions are forgotten, and tasks fall through the cracks. Bu prompt, Antigravity işleminde bir toplantı transkriptine sahiptir, yapılandırılmış dakikaları çıkarır, sahipleri ve zamanlamaları içeren eylem öğeleri tablosunu oluşturur, takip e-postaları tasvir eder ve takvim davetleri oluşturur. - The result is a complete accountability system that turns every meeting into tracked, actionable outcomes. Google Antigravity Prompt: Process meeting recordings/transcripts and create structured documentation: Input: Read the meeting transcript from [file path, e.g., C:/Meetings/standup_2026-02-16.txt] Structure: Extract and organize into: Attendees: List all participants mentioned Agenda Items: Numbered list of topics discussed Key Decisions: Bulleted list with rationale for each decision Action Items: Table with columns: Task | Owner | Deadline | Priority (High/Med/Low) Open Questions: Unresolved items requiring follow-up Follow-up Email: Draft a professional follow-up email summarizing decisions and action items, addressed to [team email/distribution list] Tracking: Create/update ACTION_TRACKER.md at [path] — append new items, mark previously completed items Calendar: Generate .ics calendar invites for action items with deadlines Format: Use Markdown with emoji indicators (✅ done, 🔴 overdue, 🟡 in progress) Cross-reference with previous meeting notes at [directory] to identify recurring unresolved items. Why This Is a Game-Changer: Meeting follow-up is the #1 productivity black hole — action items get lost within hours Automatic cross-referencing with previous meetings surfaces chronic blockers Takvim davet jenerasyonu, herkesin iş akışında zamanlamaları görülebilir hale getirir Persistent action tracker creates organizational accountability over time ⏱ Time Saved: 3+ hours per meeting manually → 5 minutes with Antigravity 8. Rekabetçi İstihbarat Dashboard - Competitive intelligence means systematically researching your competitors — their products, pricing, strategies, and market positioning — to inform your own business decisions. Çoğu şirket ya pahalı danışmanları ödüyor ya da haftalarca bunu on binlerce web sitesinde manuel olarak yapıyor. - This prompt tells Antigravity to visit competitor websites, extract product and pricing data, analyze technology stacks, build comparison matrices, conduct SWOT analyses, and produce strategic recommendations. Sonuç, kapsamlı, kaynaklı bir istihbarat raporudur ve zaman ve maliyetlerin bir kısmında veri odaklı stratejik planlama sağlar. Google Antigravity Prompt: Research competitors and build a competitive intelligence report: Competitors: Research these companies via their websites: [Competitor 1 URL] [Competitor 2 URL] [Competitor 3 URL] Data Collection: For each competitor, extract: Product/service offerings and pricing tiers Recent news, press releases, and blog announcements Technology stack (use [BuiltWith URL] or similar) Social media presence and engagement metrics from [social URLs] Analysis Framework: Create comparison matrices for: Feature parity (what they have that we don't, and vice versa) Pricing comparison (normalized per user/month) Market positioning (value vs. premium vs. budget) SWOT Analysis: Generate a SWOT table for our position relative to each competitor Recommendations: Provide 10 strategic recommendations prioritized by impact and effort Output: Save as Competitive_Intel_Feb2026.md at [output path] Include all source URLs as footnote references for verification. Why This Is a Game-Changer: Competitive analysis normally requires expensive subscriptions (Gartner, CB Insights) or weeks of manual research Antigravity's internet access enables real-time data collection from competitor websites Yapısal SWOT ve özellik matrisleri, anında hareket edilebilir stratejik girişi sağlar Footnoted sources ensure every data point is verifiable by leadership ⏱ Time Saved: 24+ hours manually → 30 minutes with Antigravity 9: Employee Onboarding Documentation System - When a new employee joins a company, they need clear guides on setting up their tools, understanding the team structure, learning internal terminology, and knowing who to ask for help. - Poor onboarding documentation means weeks of confusion and lost productivity for every new hire. - This prompt asks Antigravity to analyze existing documentation, generate a day-by-day onboarding guide, create technical setup instructions with copy-pasteable commands, compile a FAQ from real questions, and build a glossary. - The result is a professional onboarding system that gets new employees productive in days instead of weeks. Google Antigravity Prompt: Create a comprehensive employee onboarding documentation system: Analyze: Read existing documentation at [docs directory path] and company wiki at [wiki URL] Onboarding Guide: Generate ONBOARDING.md covering: Day 1 checklist (accounts, tools, introductions) Week 1 learning path with links to internal resources 30-60-90 day milestones with measurable objectives Team structure diagram (Mermaid org chart) Key contacts table (Name | Role | Slack | Email) Technical Setup: Create DEV_SETUP.md with: Step-by-step environment setup for [OS: Windows/Mac/Linux] Required tools installation commands (copy-pasteable) Repository clone and configuration instructions Verification checklist (all green = ready to contribute) FAQ: Compile ONBOARDING_FAQ.md from common questions found in [Slack channel URL/export] Glossary: Create COMPANY_GLOSSARY.md of internal terminology Save all files to [output directory] Ensure all links are valid by checking each URL. Why This Is a Game-Changer: New hire onboarding typically takes 2–4 weeks to become productive; this cuts it to days Bağlantı doğrulaması belgelerin taze kalmasını sağlar ve ölü sayfaya işaret etmez Copy-pasteable setup commands "it works on my machine" sorunu ortadan kaldırır 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 Uyumluluk, kuruluşunuzun GDPR (bilgi gizliliği), SOC2 (güvenlik) veya HIPAA (sağlık verileri) gibi yasal olarak zorunlu standartlara uymamasının sağlanması anlamına gelir - başarısızlık büyük para cezalarına neden olabilir. - Auditing your current policies against these standards is expensive, time-consuming, and requires specialized knowledge. - This prompt has Antigravity read your internal policies, research current regulatory requirements from official sources, identify gaps in a structured compliance matrix, assess risk levels, and generate a phased remediation roadmap. - The result is a comprehensive audit with a clear action plan that would normally cost tens of thousands in consultant fees. Google Antigravity Prompt: Perform a compliance audit of internal policies against regulatory standards: Input Documents: Read all policy files from [policies directory path] Regulatory Framework: Research current requirements for [standard: GDPR/SOC2/HIPAA/ISO 27001] from official sources: [Regulatory body URL, e.g., gdpr.eu] [Framework documentation URL] Gap Analysis: Create compliance matrix (table format): Requirement ID | Description | Current Status (✅ Compliant / ⚠️ Partial / ❌ Non-Compliant) | Evidence | Remediation Action Risk Assessment: For each gap: Severity (Critical/High/Medium/Low) Potential financial/legal impact Estimated remediation effort (hours) Priority ranking Remediation Plan: Generate COMPLIANCE_ROADMAP.md with: Phased timeline (30/60/90 days) Resource requirements per phase Template policy documents for critical gaps Executive Summary: One-page brief for C-suite with RAG status indicators Save all outputs to [compliance audit directory]. Why This Is a Game-Changer: Dış danışmanlarla yapılan uyumluluk denetimleri 50 bin – 200 bin dolar maliyeti içerir – bu kapsamlı bir ilk geçiş sağlar Real-time regulatory research ensures the audit reflects the latest requirements Phased remediation roadmap gives management a clear action plan with resource needs Şablon politikası belgeleri boşluk kapatma hızlandırmak yerine sıfırdan başlamak ⏱ Time Saved: 80+ hours (consultant engagement) → 2 hours with Antigravity Araştırma Bölümü - Scientific research is a race between great ideas and the overwhelming volume of existing data that must be searched, cleaned, and analyzed to prove those ideas correct. Bu talimatlar, araştırmanın “literatör incelemesi” ve “bilgi analizi” aşamalarını manuel aylık işlerden hızlı, otomatik ve istatistiksel olarak katı süreçlere dönüştürür. - We provide workflows for conducting systematic reviews, building reproducible analysis pipelines, drafting grant proposals, and ensuring your experiments meet global standards. - This section is for the scientist who wants to spend less time formatting citations and cleaning CSV files, and more time discovering new knowledge and interpreting results. 11: Systematic Literature Review Automation - A systematic literature review involves searching thousands of academic papers to find, analyze, and synthesize everything written about a specific research topic İnsan araştırmacısı için, bu süreç genellikle araştırma, okumak ve organize etmek için üç ila altı ay sürer. - 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 - Sonuç, araştırma sürecini aylarca hızlandıran kapsamlı bir edebiyat haritası ve başlangıç taslağıdır Google Antigravity Prompt: Conduct a systematic literature review on [research topic, e.g., "transformer architectures for time series forecasting"]: Search: Query these academic sources via web: [Google Scholar URL with search query] [arXiv URL with search filters] [Semantic Scholar URL] Selection Criteria: Include papers that: Published between [start year] and [end year] Minimum [N] citations (for older papers) or from top-tier venues Directly address [specific sub-topic or methodology] Extraction: For each paper, record: Title, Authors, Venue, Year, Citation Count Research question and hypothesis Methodology summary (3-4 sentences) Key findings and limitations Datasets and metrics used Synthesis: Create: Taxonomy of approaches (Mermaid diagram) Comparison table (Method | Dataset | Metric | Result) Research gap analysis identifying under-explored areas Recommended future research directions (minimum 5) Output: Save as Literature_Review_[topic].md at [path] Format all citations in [APA/IEEE/Chicago] style. Why This Is a Game-Changer: Systematic literature reviews take 3–6 months manually; this produces a comprehensive first draft in hours Web access enables real-time search across multiple academic databases simultaneously Yapısal çıkarma, herhangi bir kağıt yüzeysel veya tutarsız bir şekilde incelenmemesini sağlar Gap Analizi, incelemeden orijinal araştırma katkılarına geçişini hızlandırır ⏱ Time Saved: 200 hours manually → 2 hours with Antigravity 12: Araştırma Veri Analizi Pipeline - Research data analysis involves cleaning raw experimental data, performing statistical tests to see if results are significant, and creating clear charts for publication. - Bunu el ile yapmak kodlama ve istatistiklere yönelik derin bir uzmanlık gerektirir ve küçük hatalar bile geçersiz bilimsel sonuçlara yol açabilir. - Bu prompt, Antigravity'nin tam bir analiz boru hattı oluşturur: eksik verileri ele alır, veri dağılımına dayanan doğru istatistiksel testleri çalıştırır ve yüksek kaliteli görselleştirmeleri üretir. - Sonuç, bilimsel yayın için en yüksek standartları karşılayan tekrarlanabilir ve istatistiksel olarak titiz bir analizdir. 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: Ensures statistical rigor (effect sizes, multiple comparison corrections) that many researchers omit Publication-quality visualizations eliminate manual Matplotlib formatting struggles Tam tekrarlanabilirlik paketi (requirements.txt, README) açık bilim standartlarını karşılamaktadır Otomatik normalite testi doğru istatistiksel testi seçer, metodolojik hataları önler ⏱ Time Saved: 25 hours manually → 30 minutes with Antigravity 13: Grant Proposal Draft Generator Araştırma Destek Teklifi, bir projenin neden finanse edilmesi gerektiğini, nasıl yürütüleceğini, maliyetini ve etkilerini açıklayan ayrıntılı bir belgedir. - Kazanan bir teklifin yazılması son derece rekabetçi ve genellikle bir araştırmacının çalışma süresinin% 40'ına kadar tüketir. - 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. - The result is a strategically aligned proposal draft that maximizes the chances of securing critical research funding. Google Antigravity Prompt: Draft a research grant proposal for [funding body, e.g., NSF/ERC/NIH]: Research: Visit the funding body website at [URL] to extract: Current funding priorities and themes Eligibility criteria and deadlines Evaluation criteria and scoring rubric Maximum budget and duration Proposal Sections: Generate drafts for: Abstract (250 words): Concise problem-solution-impact summary Introduction: Background, gap in knowledge, research questions Literature Context: Key references supporting the proposal (cite 15–20 works) Methodology: Detailed research design, data collection, analysis plan Timeline: Gantt chart (Mermaid) with milestones across [duration] Budget Justification: Itemized budget table with line-by-line rationale Impact Statement: Societal relevance, knowledge contribution, dissemination plan Alignment: Map each section to the funder's evaluation criteria Formatting: Follow [funder's template/format guidelines] Save to [output path] as Grant_Proposal_[funder]_[topic].md Research topic: [your research topic and objectives]. Why This Is a Game-Changer: 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 Evaluation criteria mapping maximizes scoring potential on every section Bütçe gerekçesi şablonları, idari reddedilme #1 nedeni önlemek için ⏱ 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. Birçok araştırma projesi, eksik bağımlılıklar, sabit kodlu ayarlar veya belgesiz veri işleme adımları nedeniyle bu testi başarısız hale getirir. - 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. - Sonuç, çalışmalarınızın güvenilmesini, doğrulanmasını ve küresel bilimsel topluluğun üzerine inşa edilebilmesini sağlayan "bilim hazır" paketi. 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: Tekrarlanabilirlik krizi, ML araştırmalarının% 70'ini etkiler - bu sistematik bir şekilde çözüyor Docker konteynerleştirme, farklı makine ve işletim sistemi sürümlerinde “aşırı bağımlılık cehennemi”yi ortadan kaldırır Checksum doğrulama verilerin bütünlüğünü sağlar - bir adım çoğu araştırmacı tamamen geçmek One-command reproduction (via Makefile) lets reviewers validate results in minutes, not days ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 1 hour with Antigravity 15: Araştırma Kağıdı Tasarımı ve Formatı - Writing a research paper requires following incredibly strict formatting rules that differ for every scientific journal and conference. - A paper can be rejected simply for having the wrong font size, citation style, or page layout, even if the research itself is groundbreaking. - This prompt asks Antigravity to research specific venue guidelines, organize your notes and results into a structured draft, and apply the exact 100% required formatting. - Sonuç, sunulmaya hazır olan profesyonel bir kağıt taslağıdır, "desk reddetmeleri" önler ve marjlara değil bilimlere odaklanmanıza izin verir. 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: Paper writing takes 2–6 months; Antigravity generates a structured first draft in hours Yersel biçimlendirme uyumluluğu, masaüstü reddini önler (bu da aylarca inceleme süresini boşa harcıyor) Yapısal abstrak ve net katkı konumlandırma, kabul oranlarını önemli ölçüde artırır Gönderme kontrol listesi, herhangi bir ek malzeme veya biçimlendirme gereksiniminin eksik olmadığından emin olur ⏱ Time Saved: 100 hours manually → 2 hours with Antigravity Öğrenci Bölümü Eğitim sadece bildiklerinizle ilgili değil, zamanınızı ne kadar etkili bir şekilde yönetebileceğiniz, çalışma materyallerinizi organize edebileceğiniz ve yüksek bahis değerlendirmeleri için hazırlayabileceğinizdir. - 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. - 100 sayfalık bir tezin yapılandırılması ve etkileşimli dersler oluşturmak, gerçekçi pratik sınavlar oluşturmak ve karmaşık grup projelerini koordine etmekten tüm akademik yolculuğu kapsarız. - Bir lisans veya doktora adayınız olsun, bu araçlar, enerjinizi lojistik hayal kırıklığı yerine derin öğrenmeye harcamanızı sağlar. 16: Personalized Study Plan Generator - A personalized study plan is a roadmap that breaks down a complex subject into manageable daily tasks, focusing on exactly what you need to learn most. - Çoğu öğrenci "lineer" olarak çalışıyor, bu da etkisiz; bilimsel kanıtlar, "yerli tekrarlama" (belirli aralıklarla değerlendirme) 3 kat daha etkili olduğunu gösteriyor. - This prompt has Antigravity analyze your syllabus, identify your weak areas, and generate a customized schedule with built-in review sessions and curated free learning resources. - 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 Uzaktan tekrarlama programlama bilimsel olarak kanıtlanmıştır, ancak nadiren manuel olarak uygulanır Kurulan ücretsiz kaynaklar (web arama aracılığıyla) kaliteli materyaller için arama saatlerini ortadan kaldırır Anki flash kartları mobil çalışmayı sağlar ve en etkili hafıza tekniğini kullanır ⏱ Time Saved: 8 hours planning manually → 10 minutes with Antigravity 17: Tez / Tez Yapısı ve Edebiyat Haritası - A thesis or dissertation is the biggest project most students will ever lead, and starting can be paralyzing due to the sheer volume of research and writing required. - A "literature map" is a visual way to see how different research papers connect, helping you find your own unique "gap" to write about. - Bu talimat, Antigravity'ye araştırma sorularınızı düzeltmenizi, alanınızdaki temel makaleleri haritalamayı ve kelime sayımları ile ayrıntılı bir bölüm-bölüm çizelgesi oluşturmayı öğretir. - Sonuç, korkutucu 100 sayfalık bir projeyi bir dizi ulaşılabilir adım haline getiren belirli bir yapısal çerçeve. 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: Tez planlaması en endişe yaratan aşamadır - bu, belirgin, hareket edilebilir bir yapı sağlar Literature mapping across multiple databases surfaces papers that keyword searches miss Including contrarian papers demonstrates critical thinking (a key examiner criterion) Word count allocation prevents the common pitfall of overwriting methods and underwriting analysis ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity 18: İnteraktif Kodlama Tutorial Oluşturucusu Kodu öğrenmek en iyi şekilde pratik yoluyla yapılır, ancak ne çok kolay ne de çok zor dersler bulmak zordur. - An "interactive" tutorial includes explanation, code examples, and exercises that are automatically checked for correctness. - This prompt has Antigravity build a customized 10-lesson coding course for you, complete with working examples, guided exercises, and "auto-graders" that test your code instantly. - 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: Otomatik derecelendirme ile kendiliğinden tutorials anında geri bildirim sağlar - TAs beklemek yok Gerçek dünya bağlamlarında ilerleyici zorluk motivasyonu korur ve önem gösterir Yaygın hata örnekleri düzeltme becerilerini öğretir, sadece düzeltme desenleri değil Unit test verification teaches Test-Driven Development (TDD) as a bonus skill ⏱ Time Saved: 15+ hours creating manually → 20 minutes with Antigravity 19: Exam Preparation & Practice Test Generator Uygulama testleri sınavlara hazırlanmanın en etkili yoludur, çünkü sadece notları tekrar okumak yerine bilgileri hatırlamaya zorlarlar. - Kendi uygulama sorularınızı oluşturmak zaman alıcıdır ve genellikle gerçek bir sınavın zorluk kalibrasyonu eksiktir. - This prompt tells Antigravity to read your syllabus, research past exam papers from your university, and generate three mock exams of increasing difficulty with full model answers. - 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: Belirli sınavlara kalibrasyon yapılan özelleştirilmiş uygulama testleri, genel soru bankalarından 5 kat daha etkili Researching past papers via web ensures the difficulty level matches the actual exam Targeted weak-area drilling maximizes study efficiency using the Pareto principle (80/20 rule) Multiple question formats (MCQ, short answer, essay) prepare for any exam structure ⏱ Time Saved: 12+ hours manually → 15 minutes with Antigravity 20: Group Project Coordination Hub - Group projects often fail not because of bad code or writing, but because of bad communication—someone misses a deadline, or two people do the same task twice. Bir koordinasyon merkezi, her ekibin tam olarak neyin sorumluluğu olduğunu bildiğinden emin olmak için merkezli bir belgeler ve şablonlar kümesidir. Bu talimat, Antigravity'ye projeyi görevlere bölünmesini, bunları adil bir şekilde atamalarını, paylaşılan bir zaman çizelgesi (Gantt grafiği) oluşturmasını ve standart raporlama şablonlarını kurmasını isteyecektir. - Sonuç, ekibin organize, sorumlu ve derecelendirme bölümüne odaklanmasını sağlayan "otomatik bir proje yöneticisi"dir. 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: Grup projeleri çoğunlukla koordinasyon nedeniyle başarısız olur - yeteneği değil. Gantt chart with dependencies prevents bottlenecks where one member blocks another Standardized templates ensure consistent quality across all members' contributions Başlangıçtan itibaren yerleşik peer değerlendirme formları tüm sorumluluğu teşvik eder ⏱ Time Saved: 10+ hours manually → 15 minutes with Antigravity Mühendislik Bölümü - 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. Bu promptler, günümüzün en gelişmiş AI iş akışları için endüstriyel düzeyde stacking sağlar: RAG değerlendirmesi, çok ajanslı orkestrasyon ve yerel model düzeltme. - AI'nın "mühendislik" tarafına odaklanıyoruz - izleme yığınları oluşturmak, sıkı model referansları yürütmek ve binlerce kullanıcıya kadar ölçeklenebilecek sistemler kullanmak. - 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 ve Karşılaştırma Çerçevesi Benchmarking, belirli bir görev için hangisinin daha akıllı, daha hızlı veya daha ucuz olduğunu görmek için farklı AI modellerinde (Geminini, Claude ve GPT gibi) aynı “testleri” çalıştırmak anlamına gelir. Her ay onlarca yeni model piyasaya sürüldüğünde, şirketler genellikle ihtiyaçlarını karşılamak için “yüksek” veya basitçe yetersiz olan modeller kullanarak binlerce dolar harcıyor. - This prompt has Antigravity build a complete framework that tests models on reasoning, coding, and safety while tracking the exact cost and speed of every response. - Sonuç, proje için doğru AI "beynini" tahmin etmeden seçmenizi sağlayan veri tabanlı bir öneridir. 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 seçimi kararları şirketlere yanlış API harcamalarında $10K–$100K maliyeti - benchmarking bunu önler Pareto maliyet-performans analizi, kalite ve bütçe arasındaki tatlı noktayı belirliyor Statistical significance testing prevents choosing models based on noise rather than real differences Birleşik adaptör şablonu, yeni modellerin aylık olarak piyasaya sürüldüğü gibi çerçeveyi genişletilebilir hale getirir ⏱ Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity 22: Evaluation Harness ile RAG Pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) AI’ya “özel bir kütüphane” (dokümanlarınızı) verir, böylece soruları doğru bir şekilde cevaplayabilir, hiçbir şey yapmadan. - RAG ile ilgili önemli bir sorun “hallüsinasyon” - AI kendine güven duyduğunda ama aslında yanlış olduğu zaman - ve bunun ne sıklıkta olduğunu değerlendirmek bilinen bir şekilde zordur. - This prompt instructs Antigravity to build a production-grade RAG system that includes an "evaluation harness" to quantitatively measure its accuracy and faithfulness. - Sonuç, kaynaklarını belirten ve cevabı bilmediğinde itiraf eden güvenilir bir AI asistanıdır, sert performans ölçütleri tarafından desteklenir. 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 boru hattı, # 1 kurumsal AI kullanım örneğidir, ancak çoğu uygulama doğru değerlendirmeye sahip değildir Hybrid search (dense + BM25) with re-ranking outperforms simple vector search by 15–30% RAGAS değerlendirme çerçevesi, "vibes tabanlı" testler yerine miktarlı kalite ölçütleri sağlar Hallucination guardrails with source attribution are essential for enterprise trust and compliance 40+ saat manuel → Antigravity ile 2 saat ⏱ Time Saved: 23: Fine-Tuning Pipeline with Experiment Tracking Fine-tuning, bir AI'yı özel bir okula göndermek gibidir, böylece belirli bir tarzla konuşmayı, benzersiz bir veri kümesini yönetmeyi veya karmaşık biçimlendirme kurallarını takip etmeyi öğrenir. - This process used to require massive supercomputers, but modern techniques now allow us to do it on a single high-end consumer computer. Bu çağrı, verilerinizi temizleyen, modeli verimli bir şekilde eğitmek ve her deneyi kaydetmek için Antigravity'ye "en iyi" sürümü bulmanıza yardımcı olacak tam bir ince ayarlama borusu kurmasını isteyecektir. - Sonuç, belirli alanınızı derinlemesine anlayan, büyük bulut modellerinin maliyetinin bir parçasıyla yerel olarak dağıtılmaya hazır özel bir AI'dır. Google Antigravity Prompt: Create an end-to-end LLM fine-tuning pipeline: Data Preparation: Process training data from [data file/directory]: Convert to instruction-following format (system/user/assistant) Train/validation/test split (80/10/10) with stratification Data quality checks (deduplication, length filtering, toxicity screening) Base Model: Set up [model: Llama 3.1 8B / Mistral 7B / Phi-3] with: QLoRA configuration (rank: 16, alpha: 32, target modules: all linear) 4-bit quantization (NF4) for memory efficiency Gradient checkpointing enabled Training: Configure: Learning rate: 2e-4 with cosine scheduler and 100-step warmup Batch size optimization (gradient accumulation for effective batch 32) Early stopping on validation loss (patience: 3 epochs) Experiment Tracking: Integrate [Weights & Biases / MLflow]: Log all hyperparameters, metrics, and system utilization Save checkpoints every [N] steps Evaluation: Benchmark against base model on [task-specific metrics] Export: Save merged model in GGUF format for local inference Documentation: Create TRAINING_REPORT.md with results and recommendations All code at [project path], GPU environment: [GPU type and count]. Why This Is a Game-Changer: Fine-tuning pipelines have 50+ hyperparameters — this configures optimal defaults for each QLoRA + 4 bit kvantifikasyon, tek bir tüketici GPU üzerinde 7B modellerini ince ayarlamayı sağlar Entegre deney izleme "Hangi çalışmanın iyi olduğunu?" sorunu önler GGUF ihracatı, GPU olmadan yerel dağıtım sağlar ve sonuçlanma maliyetlerini önemli ölçüde azaltır ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 1 hour with Antigravity 24: Multi-Tool Orchestration ile AI Ajan Sistemi - AI ajanları, araçları kullanabilen programlardır - sadece sohbet etmezler; web'i tarayabilirler, e-postalar gönderebilirler, veritabanları sorgulayabilirler ve eylemleri bağımsız olarak yapabilirler. “Multi-tool orkestrasyonu” günümüzde AI’nın en gelişmiş biçimidir, bir “Supervisor” AI’nın karmaşık, çok adımlı sorunları çözmek için birkaç özel “Worker” AI’yi yönetmesi. Bu uyarı, Antigravity'ye güvenli bekçiler, uzman roller ve hassas kararlar için insan içi kontrol noktaları içeren sofistike bir ajan sistemi oluşturmasını söyler. Sonuç olarak, tüm iş süreçlerini (örneğin müşteri desteği veya pazar araştırması gibi) sonundan sonuna kadar yönetebilecek bağımsız bir dijital işgücüdür. 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: Çok ajanlı sistemler AI mühendisliğinin sınırıdır - bu, üretime hazır bir başlangıç noktası sağlar Supervisor pattern with specialist agents matches enterprise organization structures naturally İnsan içindeki anahtar noktalar hassas işlemler için uyumluluk gereksinimlerini karşılamaktadır Hızlı enjeksiyon algılama ve PII düzenleme, en iyi 2 kurumsal AI güvenlik kaygısını ele alıyor ⏱ Time Saved: 60+ hours manually → 2 hours with Antigravity 25: Model Deployment & Monitoring Stack Geliştirme, bir AI modeli “laboratuvar”dan çıkarmak ve gerçek kullanıcıları 24/7 hizmet edebilecek bir “üretim” ortamına yerleştirmektir. İzleme, bir modelin uzun süre çalıştığından sonra meydana gelen yavaşlamalar, hatalar veya doğrulukta "driftler" için izleyen güvenlik sistemidir. Bu prompt, sistemin yavaş veya pahalı olması durumunda sizi uyaran gerçek zamanlı kontrol panelleri ile profesyonel bir barındırma altyapısı oluşturuyor. Sonuç, gerçek dünya kullanımının baskısı altında sağlıklı, hızlı ve maliyet verimli kalacak sağlam, üretim hazır bir AI hizmetidir. 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: Model dağıtımı, çoğu ML projesinin öldüğü yerdir - bu, dizüstü bilgisayardan üretime olan mesafeyi kapatır Sürekli gruplandırma + miktarlandırma, hizmet maliyetlerini % 60-80 oranında azaltabilir. Grafana izleme uyarı ile maliyetli sessiz üretim başarısızlıkları önler A/B test altyapısı, tam uygulama olmadan güvenli, veri dayalı model yükseltmelerini sağlar Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity Teknik İçerik Yaratıcı Bölümü - Yüksek kaliteli teknik içerik oluşturmak - bloglar, videolar, bültenler veya belgeler - aynı anda yazma, kodlama ve üretimi zorlayan büyük bir görevdir. Bu promptler, derslerde "kırık kod" riskini ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır ve aynı zamanda senkronizasyon, repo oluşturma ve SEO araştırmasının tekrarlayan bölümlerini otomatikleştirir. - Belgelendirme siteleri oluşturmak için tam kitler sunuyoruz, zaman etiketli şubelerle YouTube eğitimi yazmak ve hedefleme sayfaları ile çok bölümlü e-posta kursları tasarlamak. - For the modern creator, this means a 70% reduction in production time while delivering a significantly more professional and polished experience to your audience. 26: Technical Blog Post with Working Code Examples Teknik bloglama, karmaşık teknolojileri yazarak ve en önemlisi de aslında işe yarayan kod örneklerini yazarak diğer geliştiricilere açıklamak anlamına gelir. Okuyucular için büyük bir hayal kırıklığı, bir blogcunun test edilmemiş ve çalışmayan bir bölümü yerleştirdiği “kırık kod”, güvenilirliklerini yok eder. Bu talimat, Antigravity'yi en son en iyi uygulamaları araştırmaya, profesyonel kalitede bir öğretici yazmaya ve yayınlamadan önce kodun her satırını fiziksel olarak test etmeye yönlendirir. - 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: Technical blog posts with broken code examples destroy creator credibility — Antigravity tests every snippet locally Gerçek zamanlı web araştırması, makalenin en son API sürümlerini ve en iyi uygulamaları yansıtmasını sağlamaktadır. Yazma sürecine entegre SEO optimizasyonu ayrı anahtar kelime araştırma adımını ortadan kaldırır Tam çalışma projesinin (fragmentler değil) anlamı, okuyucuların anında klonlanıp çalıştırılmasını ve katılımı ve paylaşımları arttırmasını sağlar. ⏱ Time Saved: 12 hours manually → 25 minutes with Antigravity 27: Timestamps & Repo ile YouTube Tutorial Script İnsanları video aracılığıyla eğitmek, sadece ekran kaydından daha fazlasını gerektirir; izleyicilerin takip edebilmesi için kameraya hazır bir senaryo, net bir yapı ve organize bir kod gerektirir. - A "companion repo" is a folder of code that matches different stages of the video, allowing viewers to jump in at any point without getting lost. - This prompt has Antigravity script your entire video with screen cues, generate SEO-optimized descriptions with timestamps, and build a branched repository that matches the video's timeline. - Sonuç, profesyonel bir "yaratıcı kit"dir, bu da izleyicileriniz için çok daha pürüzsüz bir öğrenme deneyimi sağlarken üretim süresini% 60 azaltır. 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: Tutorial creators spend 60% of production time on scripting — this generates a camera-ready script with screen cues Bölünmüş arkadaşı repo, izleyicilerin herhangi bir bölüme atlamalarına izin verir, hayal kırıklığı ve yorum şikayetlerini azaltır YouTube açıklaması ile zaman etiketleri izleme zaman metrikleri ve algoritmik önerileri geliştirir Rekabetçi boşluk analizi, öğreticiye mevcut içeriğin bir rehaş değil, benzersiz bir açı sunar. ⏱ Time Saved: 15 hours manually → 30 minutes with Antigravity 28: Technical Documentation Site Generator - Documentation is the user manual for software; without good documentation, even the most powerful tools are impossible to use and eventually die. Modern bir "docs sitesi" oluşturmak, her fonksiyonun nasıl çalıştığını açıklamak, rehberler oluşturmak ve tüm bağlantıların geçerli olmasını sağlamak için binlerce satır kodu okumak içerir. Bu uyarı, Antigravity'ye tüm kod tabanınızı analiz etmesini, profesyonel bir belgelendirme sitesini (Docusaurus gibi) otomatik olarak oluşturmasını ve hatta kullanıcıların deneyimleyebilmeleri için etkileşimli "kod kum kutuları" da dahil etmesini öğretir. - The result is a "gold-standard" documentation experience that makes your software look professional and easy to adopt. 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: Açık kaynaklı projeler, belgelendirme kalitesiyle canlı ya da ölüyor – bu, koddan profesyonel bir doküman sitesi oluşturuyor Gerçek GitHub Sorunları Araştırmaları, Kullanıcıların Gerçek Sorularını Soruyor, Bakımcıların Sorduğuna Değil Çalıştırılabilir kod kum kutuları, kullanıcıların yerel kurulum olmadan deneyimlemelerini sağlar, katkı sürtünmesini önemli ölçüde azaltır. Otomatik kırık bağlantı kontrolü, #1 belgelendirme bakım başarısızlığını önler (refactorlardan sonra ölü bağlantılar) ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 2 hours with Antigravity 29: Technical Newsletter / Email Course Builder E-posta kursları çok etkilidir, çünkü insanları birkaç gün boyunca “kırpma büyüklüğünde” parçalar halinde karmaşık konuları öğretir, kendilerini aşırı derecede hissetmelerine engel olurlar. - İyi bir ders tasarlamak, teoriyi pratik ev ödevleri ile dengelemek ve insanlar e-postaları gerçekten açmak için ilginç konulardaki satırları yazmak gerektirir. Bu çağrı, Antigravity'ye çok günlük bir müfredat tasarlaması, her e-postayı gerçek dünyadaki benzerliklerle yazması ve kayıtları toplamak için yüksek dönüşümlü bir hedefleme sayfasını oluşturması için sorar. - Sonuç, kişisel markanızı oluşturan ve abonelerinize her gün gerçek değeri sağlayan otomatik bir “öğretim motoru”dır. 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: E-posta kursları video kurslarından 5 kat daha yüksek tamamlanma oranına sahiptir - bu format öğrenme sonuçlarını en üst düzeye çıkarır A/B konu çizgileri ve önizleme metni açık oranlar için kritik, ancak nadiren içerik yaratıcıları tarafından optimize edilir Gündelik mikro egzersizlerle ileri derecede zorluk, sıkıntıyı önler (öğrencilerin düşmesine neden olan #1 neden) Sosyal kanıt yapısı olan hedefleme sayfası, ziyaretçileri önemli ölçüde daha yüksek oranlarda abonelere dönüştürür ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 30 minutes with Antigravity 30: Konferans Konuşması / Workshop Hazırlık Kit - Bir konferans konuşması veya atölye hazırlamak, en son trendleri araştırmak, konuşmacı notları yazmak ve canlı demo geri dönüş planları oluşturmak için onlarca saat sürer. Canlı Demo Fallback: İnternet başarısız olursa veya kodunuz yüzlerce kişinin önünde sahnedeyken kırılırsa gösterdiğiniz bir güvenlik ağıdır. - This prompt has Antigravity research your audience, outline your slides, write your speaker notes, and prepare a "starter" vs. "complete" repository for workshop attendees. - Sonuç, sahneye çıktığınız andan itibaren sakin, hazır ve profesyonel olduğunuzu garanti eden kurşunsuz bir "sohbetçi paketi"dir. 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: Konferans konuşma hazırlığı ortalama 40+ saattir – bu, bir saatten az bir sürede materyallerin %80'ini oluşturur Canlı demo geri dönüş ekran görüntüleri sahnede başarısız bir demo'nun kabus senaryosunu önler Başlangıç / Tam Şube Tasarımı, atölye için altın standarttır, ancak zaman kısıtlamaları nedeniyle nadiren uygulanır. Doğru zamanlamaya sahip hoparlör notları, konuşmanın dağıtılan boşluğa geçilmeden veya altında çalışmadan uyum sağlar. ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity Conclusion: A New Dawn in the History of Computing Yukarıdaki 30 maddeye bir göz atın. Look at those 30 prompts above. Şimdi bunların kaç tanesi tek bir satır kodu yazmayı içeriyor. Now count how many of them involve writing a single line of code. Cevap: Bunların çoğu öyle değil! The answer is: most of them don't! GDPR politikalarını denetleyen bir uyumluluk yetkilisi. Bir işletim sistemleri sınavına hazırlanan bir öğrenci. A researcher mapping 200 papers across three academic databases. Bir teknik içerik yaratıcısı, zamanlamalı eş repos ile bir YouTube eğitimi yazıyor. Basit satış CSV'lerini grafiklerle hazır bir yönetici raporuna dönüştüren bir kurumsal yönetici. Bu kişilerin hiçbiri geliştiriciler değildir. None of these people are developers. And yet, every single one of them just had their workflow revolutionized by Google Antigravity. This is the breakthrough that nobody is talking about — and frankly, it is surprising that it hasn't been highlighted before. Antigravitasyonu bir “kodlama aracı” olarak çerçevelemekle o kadar meşguldük ki, tektonik değişikliğin açık gözle saklandığını kaçırdık. We have been so busy framing Antigravity as a "coding tool" that we missed the tectonic shift hiding in plain sight. When you give an AI agent access to your Senin , and the Ve sonra bırakın — you haven't just built a better code editor. local file system web browser open internet plan, execute, verify, and iterate autonomously You have built a universal work orchestrator. You have built a universal work orchestrator. Bilgisayarın kendisi API’ye dönüşüyor. Her dosya, her klasör, her sayfa, her tarayıcı sekmesi, her terminal komutu - hepsi düzenlenebilir hale gelir. Bunun ne anlama geldiğini düşünün. Think about what that means. Kişisel bilgisayarların tarihindeki ilk kez, “ne yapmak istiyorum” ve “ne yapılır” arasındaki bariyer tek bir doğal dil iletisi haline geldi. Sadece kod için değil. için . everything Bir avukat Antigravity'yi bir sözleşme klasörüne, bir düzenleyici web sitesine ve bir uyumluluk şablonuna yönlendirebilir - ve uzaklaşabilir. Bir öğretmen bunu bir ders kitabı, bir ders kitabı ve bir soru bankası ile gösterebilir - ve tam, derecelendirilmiş bir sınav paketi alabilir. Bir pazarlama yöneticisi bunu rakiplerin web sitelerine, iç satış verilerine ve bir marka kılavuzuna yönlendirebilir - ve kaynaklı piyasa verileriyle bir pitch deck özetini alabilir. Bu artan bir iyileşme değildir. Bu yeni bir yazılım kategorisidir – işletim sisteminin kendisi tabaka haline gelir ve AI ajanları fırça haline gelir. 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. Artık niyet arayüzünün çağına giriyoruz: niyetinizi belirliyorsunuz ve bağımsız ajanlar bunu gerçekleştirmek için tüm dijital çevrenizi düzenliyorlar. 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." Keşke bu iş sadece... tamamlanabilse.” Now it can. Dünya henüz farkında değil! And the world hasn't realized it as yet! Referanslar Google Antigravity Resmi Sitesi - antigravity.google Google Antigravity Dokümantasyonu — antigravityide.help Google Blog — Antigravity tanıtımı — blog.google/technology/developers Antigravity Wikipedia Sayfası — en.wikipedia.org/wiki/Google_Antigravity MCP Protokol Özellikleri - modelcontextprotocol.io Antropik Claude Belgelendirme — docs.anthropic.com GLM-5 GitHub Depozitörü (Zhipu AI) — github.com/THUDM/GLM DeepSeek Resmi Sitesi — deepseek.com Kimi K2 Resmi Belgelendirme — kimi-k2.ai Ollama (Lokal LLM Geliştirme) — ollama.com vLLM İnferans Sunucu — docs.vllm.ai SGLang İnferans Çerçeve — github.com/sgl-project/sglang Google Agent Development Kit (ADK) – google.github.io/adk-docs Hakkında Codecademy — Google Antigravity Kılavuzu — codecademy.com/article/what-is-google-antigravity RAGAS Değerlendirme Çerçevesi - docs.ragas.io LangGraph Dokümantasyonu — langchain-ai.github.io/langgraph — Weights & Biases wandb.ai HuggingFace Hub — huggingface.co tarafından sağlandı Composio MCP entegrasyonu — composio.dev Analitik Vidhya — MCP Sunucu Kılavuzu — analyticsvidhya.com/blog/mcp-servers Docusaurus Dokümantasyon Çerçevesi - docusaurus.io MkDocs Belgelendirme Jeneratörü — mkdocs.org VitePress Static Site Generator - Vitepress.dev İnceleme ConvertKit E-posta Pazarlaması - convertkit.com Algolia DocSearch — docsearch.algolia.com Hakkında YouTube Creator Academy — creatoracademy.youtube.com tarafından sağlandı Sessionize (Konferans CFP Platformu) — sessionize.com Yukarıdaki tüm görüntüler Google Nano Banana, hızlı versiyonu tarafından oluşturuldu. All images above were generated by Google Nano Banana, fast version. Claude Opus 4.6 makaleyi derinlemesine araştırmak ve doğrulamak için kullanıldı. Claude Opus 4.6 was used to research and verify the article thoroughly. İlk taslak için Gemini AI Pro Planı ile Google Antigravity kullanıldı. Google Antigravity with the Gemini AI Pro Plan was used for the first draft.