Google Antigravity: Nhà phá hoại đã thay đổi thế giới máy tính mãi mãi

Hệ thống máy tính của bạn đã trở thành bộ công cụ đại lý AI phổ quát của bạn cho mọi thứ! Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể nói chuyện với máy tính của bạn theo cách bạn nói chuyện với một đồng nghiệp - và nó chỉ làm việc? What if you could talk to your computer the way you talk to a colleague — and it just ? did the work đã làm công việc 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. Và đây là phần nên ngăn cản bạn quay vòng giữa: nó không chỉ dành cho các lập trình viên. And here's the part that should stop you mid-scroll: it's not just for coders. Có, Antigravity có thể xây dựng một API đầy đủ từ đầu, tạo ra một kiến trúc microservices, tạo ra một đường ống dẫn CI / CD và viết 200 bài kiểm tra đơn vị trong thời gian bạn cần để pha cà phê. Khả năng mã hóa của nó là không thể so sánh - nó không Khi bạn viết mã, nó , sản xuất các hiện vật xác minh (kế hoạch triển khai, ảnh chụp màn hình, bản ghi trình duyệt) để bạn có thể xem lại những gì đã được thực hiện trước khi phê duyệt nó. trợ giúp orchestrates agents that write, test, debug, and deploy code autonomously Nhưng đây là phần đáng chú ý: máy tính của bạn bây giờ là API của bạn. 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. Khi giao diện với máy của bạn là ngôn ngữ tự nhiên và người thực hiện là một đại lý AI với bàn tay trình duyệt, truy cập hệ thống tệp và mắt Internet, sự khác biệt giữa "công cụ nhà phát triển" và "công cụ chuyên nghiệp" hoàn toàn biến mất. 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. Một nhà nghiên cứu nói: "Đọc 50 tài liệu PDF này, tìm kiếm Google Scholar và tạo ra một đánh giá văn học có hệ thống." Done. Một giám đốc marketing nói: "Ghé thăm ba trang web của đối thủ cạnh tranh, phân tích giá của họ và tạo ra một phân tích SWOT." Done. Một học sinh nói: "Đọc chương trình giảng dạy của tôi, tìm tài nguyên miễn phí trực tuyến, tạo ra một kế hoạch học tập 6 tuần với flashcards." Done. Một người tạo nội dung nói: "Viết một bài đăng blog chính xác về kỹ thuật về WebSockets, kiểm tra từng đoạn mã bằng cách thực sự chạy nó, và SEO-tối ưu hóa toàn bộ điều." 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. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn chính xác Google Antigravity là gì, các LLM cung cấp năng lượng cho nó, làm thế nào để tăng cường nó với các máy chủ MCP và backend nguồn mở, và - Most importantly — 30 lời nhắc chi tiết, được tối ưu hóa bằng AI bao gồm sáu ngành nghề chứng minh rằng Antigravity không phải là tương lai của mã hóa. 30 detailed, AI-optimized prompts spanning six professions that prove Antigravity isn't the future of coding. Đó là tương lai của bản thân máy tính. It's the future of computing itself. Chúng ta hãy lặn vào! Google Antigravity: Bộ tổ chức đại lý AI có mục đích chung không có mã sẽ thay đổi mọi thứ Google Antigravity không chỉ là một trình soạn thảo mã khác – nó là môi trường phát triển tích hợp đầu tiên trên thế giới (IDE), được đưa ra bởi Google trong bản xem trước công khai vào ngày 18 tháng 11 năm 2025. Google Antigravity is not just another code editor — it is the world's first agent-first integrated development environment (IDE), launched by Google in public preview on November 18, 2025. Được xây dựng trên một triết lý hoàn toàn khác với các trợ lý mã hóa truyền thống, Antigravity đại diện cho một sự thay đổi mô hình từ mã hóa được hỗ trợ bởi AI sang phát triển được tổ chức bởi AI. Built on a radically different philosophy from traditional coding assistants, Antigravity represents a paradigm shift from to AI-orchestrated development. AI-assisted coding Trợ giúp coding Thay vì cung cấp các gợi ý tự động hoặc các đoạn mã dựa trên trò chuyện, Antigravity triển khai các đại lý AI hoàn toàn tự trị để lập kế hoạch, viết, thử nghiệm, sửa lỗi và triển khai toàn bộ các dự án phần mềm thay mặt bạn. Thay vì cung cấp các gợi ý tự động hoặc các đoạn mã dựa trên trò chuyện, Antigravity triển khai các đại lý AI hoàn toàn tự trị để lập kế hoạch, viết, thử nghiệm, sửa lỗi và triển khai toàn bộ các dự án phần mềm thay mặt bạn. 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. Nó là cho tất cả mọi thứ có thể được thực hiện trên một máy tính. 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 có một subagent trình duyệt chuyên dụng với phần mở rộng Chrome cho phép các đại lý AI tương tác với các trang web giống như con người - nhấp vào các nút, cuộn, nhập vào các biểu mẫu, đọc nội dung DOM và chụp ảnh chụp màn hình. Điều này cho phép tự động UI testing, web scraping, điền biểu mẫu, và trực tiếp gỡ lỗi các ứng dụng web thông qua một Visual Perception Layer và một Accessibility Tree Mapper. 2. Internet Access Không giống như các trợ lý mã hóa cô lập, các đại lý Antigravity có thể tìm kiếm web, thu thập tài liệu, đọc URL và lấy dữ liệu thời gian thực từ bất kỳ nguồn nào có thể truy cập công khai. Điều này có nghĩa là đại lý AI của bạn có thể tìm kiếm tài liệu API mới nhất, tìm các giải pháp Stack Overflow hoặc nghiên cứu các thực tiễn tốt nhất - tất cả trong khi xây dựng dự án của bạn. 3. Local System Access Các đại lý chống trọng lực hoạt động trực tiếp trong hệ thống tệp địa phương của bạn, trình soạn thảo mã và thiết bị đầu cuối. Họ có thể chạy lệnh shell, thực hiện các tập lệnh xây dựng, điều hướng thư mục, tạo và sửa đổi tệp và quản lý cấu trúc dự án. Bảo mật được duy trì thông qua các môi trường hộp cát, chính sách Tự động thực thi lệnh Terminal, Danh sách cho phép và Danh sách từ chối - các hành động nhạy cảm luôn đòi hỏi sự chấp thuận rõ ràng của người dùng. Tại sao điều này không giống như bất kỳ trợ lý nào khác Đây không phải lần đầu tiên điều này có thể xảy ra. 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. Về coding: Trợ lý truyền thống như GitHub Copilot hoặc ChatGPT cung cấp - Anh vẫn viết mã. đề nghị Antigravity là một . code orchestrator Bạn mô tả những gì bạn muốn ở cấp độ cao, và nhiều đại lý AI hợp tác không đồng bộ để cung cấp nó. Nền tảng cung cấp a nơi bạn có thể sinh ra, quan sát và phối hợp các đại lý làm việc trên các không gian làm việc khác nhau cùng một lúc. Manager View (Mission Control) Các nhà sản xuất - Kế hoạch triển khai, danh sách kiểm tra nhiệm vụ, ảnh chụp màn hình, bản ghi trình duyệt và mã diff - vì vậy bạn luôn biết chính xác những gì đã được thực hiện và có thể xem xét nó trước khi phê duyệt. verification artifacts Điều này biến nhà phát triển từ một người viết mã thành một who directs autonomous agents. software architect Google Antigravity có sẵn , và là trong chương trình xem trước công khai với giới hạn tỷ lệ hào phóng cho việc sử dụng LLM. Windows, macOS, and Linux free for individuals It completely redefines what it means to work on a computer system. But - Everything can be automated! Not just code! Các LLM hỗ trợ Google Antigravity Google Antigravity cung cấp quyền truy cập vào một — các dòng LLM đa dạng nhất trong bất kỳ công cụ ngày nay: 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 (Độ cao / thấp) Gemini 3 Pro google Mô hình đại lý chính, lập kế hoạch & thực hiện Gemini 3 Flash google Kiểm tra nhanh, checkpointing Gemini 3 Deep Think google Suy nghĩ sâu, kiến trúc phức tạp Gemini 2.5 Pro UI Checkpoint google Browser Subagent, tương tác UI Gemini 2.5 Flash google Tóm tắt context Gemini 2.5 Flash Lite google Codebase Semantic Tìm kiếm Claude Opus 4.6 (Thinking) Anthropic Advanced planning, large context windows Claude Opus 4.5 (Thinking) Anthropic Debugging, xem lại mã phức tạp Claude Sonnet 4.5 (Thinking) Anthropic Tốc độ & chất lượng cân bằng GPT-OSS-120B OpenAI (Mã nguồn mở) Open-weight, community-driven tasks Người dùng có thể chọn mô hình theo nhiệm vụ theo cách thủ công, mang lại sự linh hoạt chưa từng có. No other product offers this breadth of frontier AI models in a single unified interface. Là một người Ấn Độ, tôi có quyền truy cập miễn phí vào một đăng ký nhờ liên kết của nó với Google AI Pro Jio. Paid Google Gemini was good. Google Banana Pro thực sự tuyệt vời. But a paid subscription to Google Antigravity is irreplaceable. Turbocharge Antigravity: Máy chủ MCP & Backend nguồn mở Connecting MCP Servers Các is an open protocol by Anthropic that lets Antigravity connect to external tools, databases, and services. To add MCP servers: Model Context Protocol (MCP) Mở ngăn Agent → click ⋯ (nhiều hơn) → MCP Server → Manage MCP Servers Click to open View raw config mcp_config.json Thêm cấu hình máy chủ của bạn ở định dạng JSON và lưu Popular MCP servers include , and Máy chủ GitHub, Slack, Google Drive, Jupyter, File System SSH Connecting Claude Code with Cloud-Based Open-Source Models GLM-4/5 (Zhipu AI / BigModel API) Zhipu AI provides a high-concurrency API for the GLM series. Use the hoặc identifiers for the best performance with coding tasks. glm-4 glm-4-plus Và bây giờ has been released as well! 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 (API chính thức của DeepSeek) API DeepSeek chính thức là cách hiệu quả nhất để truy cập vào mô hình lý luận R1 đầy đủ mà không cần các cụm đa GPU địa phương. # 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 Khóa che giấu: Đảm bảo biến môi trường ANTHROPIC_API_KEY của bạn chứa khóa của nhà cung cấp; ngay cả khi tên của biến nói "Anthropic", BASE_URL tùy chỉnh sẽ định tuyến nó đến nhà cung cấp chính xác. Giới hạn tỷ lệ: Các nhà cung cấp điện toán đám mây có giới hạn tỷ lệ dựa trên cấp độ. Đối với các phiên mã hóa nặng, hãy kiểm tra số dư tín dụng của bạn tại các bảng điều khiển tương ứng. Điều này sẽ giúp bạn nếu bạn không thể sử dụng đăng ký Google AI Pro trả tiền! 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. LLM tốt nhất trong Google Antigravity không phải là Google Gemini Pro 3.0. The best LLM in Google Antigravity is not Google Gemini Pro 3.0. Đó là Claude Opus 4.6. It is Claude Opus 4.6. By far! Đối với mỗi lời nhắc trong bài viết này, hãy sử dụng Claude Opus 4.6 kể từ ngày hôm nay (16 tháng 2 năm 2026) để có kết quả tốt nhất! For every prompt in this article, use Claude Opus 4.6 as of today (16th Feb 2026) for best results! Trước khi bạn bắt đầu: 10 thực hành tốt nhất để sử dụng Google Antigravity một cách an toàn The Cautionary Tale That Shook the Developer Community In December 2025, barely a month after Antigravity's public launch, a developer made headlines across , , và for the worst possible reason: Tom's Hardware TechRadar Đăng ký How-To Geek Đại lý AI của Google Antigravity đã xóa toàn bộ D: Drive của mình - vĩnh viễn. Google Antigravity's AI agent wiped his entire D: drive — permanently. Nhà phát triển đã phát hành một hướng dẫn thường xuyên để xóa bộ nhớ cache dự án. But operating in Turbo mode with aggressive auto-execution settings, the AI agent misinterpreted the scope of the command. Instead of targeting the project folder, it executed a recursive deletion command against the root of the entire drive — and used the /q (quiet) flag, which bypassed all confirmation prompts and the Recycle Bin. Months of work, personal files, project repositories — gone in seconds. Months of work, personal files, project repositories — gone in seconds. The AI agent itself then issued an apology, calling it a "critical failure." Sự cố này không phải là một bug theo nghĩa truyền thống. — 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 Caution Google Antigravity is the most powerful AI tool ever created — and with great power comes great responsibility. 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. Hãy theo họ theo tôn giáo. Follow them religiously. With that, here we go! (Alle, alle, alle) 30 Game-Changing Prompts for Every Professional in All Domains The Developers Section 1: Full-Stack API Development with Auto-Testing - Building a full-stack API means creating the back-end engine that powers websites and apps — the invisible machinery that handles user requests, stores data, and enforces security. Theo truyền thống, điều này đòi hỏi nhiều ngày thiết lập thủ công: thiết kế cấu trúc cơ sở dữ liệu, viết điểm cuối, cấu hình xác thực và tạo các bài kiểm tra. - This prompt asks Antigravity to build the entire system from scratch — models, endpoints, authentication, testing, documentation, and deployment — in one go. - The result is a production-ready API that would normally take an experienced developer over a week to deliver. Google Antigravity Prompt: Build a production-ready REST API for [your-domain, e.g., e-commerce product catalog] using [framework: e.g., FastAPI/Express.js/Spring Boot]: Architecture: Design a clean MVC/service-repository pattern with dependency injection Models: Create database models for [entities, e.g., products, categories, reviews] with proper relationships, indexes, and validation constraints Endpoints: Implement full CRUD operations with: Pagination (cursor-based) Filtering by [fields, e.g., price range, category] Sorting (multi-field) Rate limiting (100 req/min) Auth: JWT authentication with refresh tokens and role-based access control Testing: Generate comprehensive pytest/jest test suite covering: Unit tests for all service methods Integration tests for each endpoint Edge cases (empty DB, invalid inputs, auth failures) Docs: Auto-generate OpenAPI/Swagger documentation Deploy: Create Dockerfile and docker-compose.yml with PostgreSQL Use [your project root: e.g., C:/Projects/my-api] as the workspace. Why This Is a Game-Changer: Eliminates 8–12 hours of boilerplate setup, architecture decisions, and test writing Ensures industry best practices (cursor pagination, rate limiting, RBAC) that developers often skip under time pressure Các thử nghiệm tự động tạo ra các lỗi trước khi chúng đến sản xuất Sản xuất mã sẵn sàng triển khai, không phải nguyên mẫu ⏱ Time Saved: ~10 hours manually → 15 minutes with Antigravity 2: Legacy Codebase Refactoring & Modernization Mỗi nhóm phần mềm thừa hưởng mã cũ - mã được viết bởi những người đã rời đi, sử dụng các mô hình lỗi thời, với các lỗ hổng bảo mật ẩn, và không có tài liệu. - Refactoring means restructuring this code to be cleaner, safer, and more maintainable without changing what it does. - Nút này hướng dẫn Antigravity để kiểm tra toàn bộ cơ sở mã cho các vấn đề, hiện đại hóa phụ thuộc, áp dụng các thực tiễn tốt nhất, thêm loại an toàn, viết các bài kiểm tra, và tài liệu mọi thứ. - Kết quả là một cơ sở mã sạch sẽ, hiện đại với một báo cáo chi tiết trước và sau - hàng tuần công việc thủ công mạo hiểm được nén thành một phiên duy nhất. 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: Chuyển đổi hàng tuần tái tạo thủ công nguy hiểm thành một quy trình an toàn, được xác minh, tự động Catches security vulnerabilities that manual code review frequently misses Preserves backward compatibility by running existing tests continuously Produces a comprehensive report that satisfies management and compliance audits ⏱ Time Saved: 40+ hours manually → 40 minutes with Antigravity 3: Automated CI/CD Pipeline Creation - CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) is the automated assembly line that builds, tests, and delivers software every time a developer makes a change. - Without it, teams manually build, test, and deploy — a slow, error-prone process that leads to broken releases. - Nút này có Antigravity tạo toàn bộ đường ống: xây dựng tự động hóa, thử nghiệm, quét bảo mật, triển khai giai đoạn, triển khai sản xuất với rollback, và mã cơ sở hạ tầng. - 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 Integrates security (shift-left) directly into the pipeline from day one Blue-green triển khai và tự động rollback loại bỏ rủi ro thời gian ngừng hoạt động Infrastructure-as-Code đảm bảo môi trường tái tạo trên các nhóm ⏱ Time Saved: 20+ hours manually → 30 minutes with Antigravity Phần 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. - Kiểm tra UI có nghĩa là tự động kiểm tra mọi trang, biểu mẫu và nút trên các trình duyệt và kích cỡ màn hình khác nhau để bắt lỗi hình ảnh. - 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 Phản hồi thị giác bắt được sự phá vỡ CSS mà các thử nghiệm đơn vị không thể phát hiện Accessibility compliance (WCAG 2.1 AA) is legally required in many jurisdictions Antigravity's browser subagent can physically verify the tests work correctly ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 45 minutes with Antigravity 5: Microservices Architecture Design & Scaffolding - Microservices is a way of building large applications by splitting them into small, independent services that each handle one specific task — like separate departments in a company - This approach makes systems easier to scale, update, and maintain, but designing one from scratch is complex and time-consuming Lời nhắc này yêu cầu Antigravity thiết kế toàn bộ kiến trúc, tạo từng dịch vụ, thiết lập giao tiếp giữa chúng, cấu hình một cổng API và sắp xếp mọi thứ với Docker. - The result is a fully scaffolded distributed system that would normally require weeks of architectural planning and setup Google Antigravity Prompt: Design and scaffold a microservices architecture for [application description, e.g., food delivery platform]: Domain Analysis: Identify bounded contexts and create a domain model diagram in Mermaid Services: Scaffold these microservices in [language]: [Service 1, e.g., User Service] — auth, profiles [Service 2, e.g., Order Service] — order lifecycle [Service 3, e.g., Payment Service] — Stripe integration [Service 4, e.g., Notification Service] — email/SMS via [provider] Communication: Implement async messaging via [RabbitMQ/Kafka] with event schemas API Gateway: Configure [Kong/Traefik] with routing, rate limiting, and JWT validation Database: Each service gets its own [PostgreSQL/MongoDB] instance — no shared DBs Observability: Add structured logging, Prometheus metrics, and distributed tracing (Jaeger) Docker: Create docker-compose.yml orchestrating all services, databases, message broker, and gateway Place all services under [workspace path] with a shared proto/schema directory. Why This Is a Game-Changer: Microservices architecture decisions (communication patterns, database per service) take weeks of design meetings Giao tiếp dựa trên sự kiện với các kế hoạch thích hợp ngăn ngừa ác mộng hội nhập Built-in observability stack means production debugging from day one Docker compose enables local development of the entire system on a single machine ⏱ Time Saved: 60 hours manually → 2 hours with Antigravity The Corporate Section Trong thế giới doanh nghiệp, thành công phụ thuộc vào cách nhanh chóng bạn có thể biến thông tin thô thành quyết định rõ ràng, báo cáo chuyên nghiệp và kế hoạch hành động có tổ chức. - Những lời nhắc này được thiết kế để xử lý gánh nặng "quản lý kiến thức" làm chậm mọi văn phòng, từ việc soạn thảo báo cáo hàng quý đến theo dõi kết quả cuộc họp trên các nhóm lớn. - Chúng tôi tập trung vào việc tự động hóa tình báo cạnh tranh, hợp lý hóa việc tuyển dụng nhân viên mới và tiến hành kiểm toán tuân thủ chính sách phức tạp với nghiên cứu quy định thời gian thực. - Using these tools, a single employee can perform the work of an entire administrative department, ensuring that nothing is forgotten and every decision is backed by data. 6: Tự động Business Report Generation Báo cáo kinh doanh hàng quý biến dữ liệu thô - số lượng bán hàng, phản hồi của khách hàng, phân tích web - thành một tài liệu được đánh bóng mà các giám đốc điều hành sử dụng để đưa ra quyết định - Creating one manually means hours of spreadsheet work, chart formatting, and insight writing - This prompt instructs Antigravity to read your data files, perform calculations, generate charts, write an executive summary with actionable recommendations, and produce a branded, navigable HTML report - The result is a presentation-ready report with data-driven insights that would typically consume two to three full workdays of analyst time Google Antigravity Prompt: Generate a comprehensive quarterly business report from raw data: Data Sources: Read and analyze: Sales data from [file path, e.g., C:/Reports/Q4_sales.csv] Customer feedback from [file path, e.g., C:/Reports/feedback.xlsx] Web analytics from [URL: e.g., Google Analytics export] Analysis: Calculate and present: Revenue by product line, region, and channel (tables + charts) Month-over-month growth rates with trend indicators Customer satisfaction scores (NPS) with sentiment breakdown Top 5 performing and bottom 5 underperforming products Insights: Generate executive summary (300 words) highlighting: Key wins and areas of concern Actionable recommendations (minimum 5) Competitive benchmarking insights from [competitor URLs] Formatting: Output as polished Markdown + export-ready HTML with: Company branding colors ([hex codes]) Professional charts using Chart.js Table of contents with clickable navigation Save to [output path] as Q4_Report.html and Q4_Report.md Why This Is a Game-Changer: Quarterly reports consume 2–3 full workdays of analyst time per cycle Tự động cạnh tranh benchmarking thông qua truy cập web cung cấp bối cảnh thị trường thời gian thực Định dạng nhất quán loại bỏ trở lại với quản lý chất lượng trình bày Các khuyến nghị dựa trên dữ liệu thay thế phân tích cảm giác ruột bằng những hiểu biết định lượng ⏱ Time Saved: 16+ hours manually → 20 minutes with Antigravity Prompt 7: Meeting Minutes & Action Item Tracker Sau mỗi cuộc họp, ai đó phải ghi lại những gì đã được thảo luận, những gì đã được quyết định, và ai chịu trách nhiệm về những gì - và sau đó theo dõi để đảm bảo rằng nó thực sự được thực hiện. - This administrative work is tedious but critical; without it, decisions are forgotten, and tasks fall through the cracks. - Lời nhắc này có quy trình Antigravity một bản ghi cuộc họp, trích xuất các phút có cấu trúc, tạo các bảng mục hành động với chủ sở hữu và thời hạn, soạn thảo email theo dõi và tạo lời mời lịch. - 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: Theo dõi cuộc họp là lỗ đen # 1 về năng suất - các mục hành động bị mất trong vài giờ Automatic cross-referencing with previous meetings surfaces chronic blockers Calendar invite generation ensures deadlines are visible in everyone's workflow Persistent action tracker creates organizational accountability over time ⏱ Time Saved: 3+ hours per meeting manually → 5 minutes with Antigravity 8: Competitive Intelligence Dashboard - Competitive intelligence means systematically researching your competitors — their products, pricing, strategies, and market positioning — to inform your own business decisions. - Most companies either pay expensive consultants or spend weeks doing this manually across dozens of websites. - This prompt tells Antigravity to visit competitor websites, extract product and pricing data, analyze technology stacks, build comparison matrices, conduct SWOT analyses, and produce strategic recommendations. Kết quả là một báo cáo tình báo toàn diện, có nguồn gốc cho phép lập kế hoạch chiến lược dựa trên dữ liệu trong một phần thời gian và chi phí. 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: Phân tích cạnh tranh thường đòi hỏi thuê bao đắt tiền (Gartner, CB Insights) hoặc hàng tuần nghiên cứu thủ công Truy cập Internet của Antigravity cho phép thu thập dữ liệu thời gian thực từ các trang web của đối thủ cạnh tranh Các ma trận SWOT và tính năng có cấu trúc cung cấp các đầu vào chiến lược có thể hành động ngay lập tức Các nguồn có dấu chân đảm bảo mọi điểm dữ liệu có thể được kiểm tra bởi lãnh đạo ⏱ 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. - Tài liệu đăng nhập kém có nghĩa là hàng tuần nhầm lẫn và mất năng suất cho mỗi thuê mới. - Lời nhắc này yêu cầu Antigravity phân tích tài liệu hiện có, tạo một hướng dẫn onboarding hàng ngày, tạo hướng dẫn thiết lập kỹ thuật với các lệnh có thể dán, biên soạn một FAQ từ các câu hỏi thực tế và xây dựng một từ điển. - 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 Link validation ensures documentation stays fresh and doesn't point to dead pages Copy-pasteable setup commands eliminate the "it works on my machine" problem Tạo FAQ từ các câu hỏi Slack thực tế giải quyết các điểm đau thực tế, không phải những điểm giả định ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 45 minutes with Antigravity Prompt 10: Policy Compliance Audit & Gap Analysis - Tuân thủ có nghĩa là đảm bảo tổ chức của bạn tuân thủ các tiêu chuẩn theo yêu cầu pháp lý như GDPR (bảo mật dữ liệu), SOC2 (an ninh) hoặc HIPAA (dữ liệu chăm sóc sức khỏe) - thất bại có thể dẫn đến tiền phạt lớn. - 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: Kiểm toán tuân thủ chi phí $50K–$200K với các nhà tư vấn bên ngoài – điều này cung cấp một thông qua đầu tiên toàn diện Nghiên cứu quy định thời gian thực đảm bảo kiểm toán phản ánh các yêu cầu mới nhất Phased remediation roadmap gives management a clear action plan with resource needs Tài liệu chính sách mẫu đẩy nhanh việc đóng khoảng trống thay vì bắt đầu từ đầu ⏱ Time Saved: 80+ hours (consultant engagement) → 2 hours with Antigravity Bộ phận nghiên cứu - 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. Những lời khuyên này chuyển đổi các giai đoạn "xem lại văn học" và "phân tích dữ liệu" của nghiên cứu từ các công việc thủ công kéo dài hàng tháng thành các quy trình nhanh, tự động và nghiêm ngặt về thống kê. - 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 Một đánh giá văn học có hệ thống liên quan đến việc tìm kiếm hàng ngàn bài báo học thuật để tìm, phân tích và tổng hợp mọi thứ được viết về một chủ đề nghiên cứu cụ thể. Đối với một nhà nghiên cứu con người, quá trình này thường mất từ ba đến sáu tháng để tìm kiếm, đọc và tổ chức. - This prompt directs Antigravity to search major academic databases, select papers based on strict criteria, extract key findings and methodologies, and generate a structured review with a gap analysis - The result is a comprehensive literature map and initial draft that accelerates the research process by months Google Antigravity Prompt: Conduct a systematic literature review on [research topic, e.g., "transformer architectures for time series forecasting"]: Search: Query these academic sources via web: [Google Scholar URL with search query] [arXiv URL with search filters] [Semantic Scholar URL] Selection Criteria: Include papers that: Published between [start year] and [end year] Minimum [N] citations (for older papers) or from top-tier venues Directly address [specific sub-topic or methodology] Extraction: For each paper, record: Title, Authors, Venue, Year, Citation Count Research question and hypothesis Methodology summary (3-4 sentences) Key findings and limitations Datasets and metrics used Synthesis: Create: Taxonomy of approaches (Mermaid diagram) Comparison table (Method | Dataset | Metric | Result) Research gap analysis identifying under-explored areas Recommended future research directions (minimum 5) Output: Save as Literature_Review_[topic].md at [path] Format all citations in [APA/IEEE/Chicago] style. Why This Is a Game-Changer: 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 Structured extraction ensures no paper is reviewed superficially or inconsistently Gap analysis accelerates the transition from review to original research contribution ⏱ Time Saved: 200 hours manually → 2 hours with Antigravity 12: Research Data Analysis Pipeline Phân tích dữ liệu nghiên cứu liên quan đến việc làm sạch dữ liệu thực nghiệm thô, thực hiện các bài kiểm tra thống kê để xem liệu kết quả có đáng kể hay không và tạo ra các biểu đồ rõ ràng để công bố. Làm điều này bằng tay đòi hỏi chuyên môn sâu sắc về mã hóa và thống kê, và ngay cả những sai lầm nhỏ cũng có thể dẫn đến những kết luận khoa học không hợp lệ. - Nút này có Antigravity xây dựng một đường ống phân tích đầy đủ: nó xử lý dữ liệu thiếu, chạy các bài kiểm tra thống kê chính xác dựa trên phân phối dữ liệu, và sản xuất hình ảnh chất lượng cao. - The result is a reproducible and statistically rigorous analysis that meets the highest standards for scientific publication. 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: Đảm bảo độ nghiêm ngặt thống kê (kích thước hiệu ứng, nhiều sự điều chỉnh so sánh) mà nhiều nhà nghiên cứu bỏ qua Publication-quality visualizations eliminate manual Matplotlib formatting struggles Full reproducibility package (requirements.txt, README) meets open science standards Thử nghiệm bình thường tự động chọn kiểm tra thống kê chính xác, ngăn chặn lỗi phương pháp ⏱ Time Saved: 25 hours manually → 30 minutes with Antigravity 13: Grant Proposal Draft Generator - A research grant proposal is a detailed document explaining why a project deserves funding, how it will be conducted, how much it will cost, and what its impact will be. - Writing a winning proposal is highly competitive and often consumes up to 40% of a researcher's working time. - This prompt instructs Antigravity to research specific funder requirements, align the project goals with those priorities, draft all required sections, create a timeline, and justify the budget. - 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 Budget justification templates prevent the #1 reason for administrative rejection ⏱ Time Saved: 60 hours manually → 2 hours with Antigravity 14: Experiment Reproducibility Package - Tái tạo là nền tảng của khoa học; nó có nghĩa là một nhà nghiên cứu khác nên có thể chạy thí nghiệm của bạn và có được chính xác cùng một kết quả. - Many research projects fail this test because of missing dependencies, hardcoded settings, or undocumented data processing steps. Lời nhắc này nói với Antigravity để kiểm tra mã thí nghiệm của bạn, tạo ra một môi trường tiêu chuẩn (Docker), tự động xử lý dữ liệu, và cung cấp một kịch bản tái tạo một lệnh. - The result is a "science-ready" package that ensures your work is trusted, verified, and can be built upon by the global scientific community. Google Antigravity Prompt: Create a complete reproducibility package for my ML experiment: Code Audit: Review the experiment code at [repo/directory path] for: Hardcoded random seeds (ensure all are set and documented) Non-deterministic operations (flag and fix or document) Missing dependency version pins Environment: Generate: environment.yml (Conda) with exact version pins Dockerfile for containerized reproduction Makefile with targets: setup, train, evaluate, visualize Data Pipeline: Create: data/README.md with dataset source, license, and download instructions Checksum verification script for data integrity Preprocessing script that transforms raw → processed data deterministically Experiment Config: Create configs/ directory with: Hyperparameter YAML files for each experiment variant Ablation study configurations Results Verification: Script that re-runs experiment and compares outputs against stored baseline results (tolerance: [threshold]) Documentation: REPRODUCE.md with one-command reproduction instructions Verify the package by running the full pipeline end-to-end. Why This Is a Game-Changer: The reproducibility crisis affects 70%+ of ML research — this solves it systematically Docker containerization eliminates "dependency hell" across different machines and OS versions Checksum xác minh đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu - một bước hầu hết các nhà nghiên cứu bỏ qua hoàn toàn One-command reproduction (via Makefile) lets reviewers validate results in minutes, not days ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 1 hour with Antigravity 15: Dự thảo và định dạng tài liệu nghiên cứu Viết một bài báo nghiên cứu đòi hỏi phải tuân theo các quy tắc định dạng cực kỳ nghiêm ngặt khác nhau cho mỗi tạp chí khoa học và hội nghị. - 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. - Kết quả là một dự thảo giấy chuyên nghiệp sẵn sàng để nộp, ngăn chặn "từ chối bàn làm việc" và cho phép bạn tập trung vào khoa học thay vì ranh giới. 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 Venue-specific formatting compliance prevents desk rejection (which wastes months of review time) Cấu trúc trừu tượng và vị trí đóng góp rõ ràng cải thiện tỷ lệ chấp nhận đáng kể Submission checklist ensures no supplementary materials or formatting requirements are missed ⏱ Time Saved: 100 hours manually → 2 hours with Antigravity Phần sinh viên - Education is not just about what you know, but how effectively you can manage your time, organize your study materials, and prepare for high-stakes assessments. - These prompts act as a private AI tutor and project manager, helping you build personalized study plans based on your own weak areas and scientifically proven memorization techniques. - Chúng tôi bao gồm toàn bộ hành trình học tập, từ việc cấu trúc một luận án 100 trang và xây dựng các hướng dẫn tương tác để tạo ra các kỳ thi thực tế và phối hợp các dự án nhóm phức tạp. - Cho dù bạn là sinh viên đại học hay ứng cử viên tiến sĩ, những công cụ này đảm bảo rằng bạn dành năng lượng của mình cho học tập sâu hơn là thất vọng hậu cần. 16: Personalized Study Plan Generator - Một kế hoạch học tập cá nhân là một lộ trình phá vỡ một chủ đề phức tạp thành các nhiệm vụ hàng ngày có thể quản lý, tập trung vào chính xác những gì bạn cần tìm hiểu nhiều nhất. - Hầu hết học sinh học "linearly", đó là không hiệu quả; bằng chứng khoa học cho thấy rằng "spaced repetition" (xem lại ở các khoảng thời gian cụ thể) là 3 lần hiệu quả hơn. - 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: Các kế hoạch cá nhân dựa trên các khu vực yếu kém hiệu quả hơn 3 lần so với các từ ngữ chung Spaced repetition scheduling is scientifically proven but rarely implemented manually Nguồn tài nguyên miễn phí (thông qua tìm kiếm web) loại bỏ giờ tìm kiếm tài liệu chất lượng Anki flashcards cho phép nghiên cứu di động và tận dụng kỹ thuật ghi nhớ hiệu quả nhất ⏱ Time Saved: 8 hours planning manually → 10 minutes with Antigravity 17: Thesis/Dissertation Structure & Literature Mapping - A thesis or dissertation is the biggest project most students will ever lead, and starting can be paralyzing due to the sheer volume of research and writing required. - A "literature map" is a visual way to see how different research papers connect, helping you find your own unique "gap" to write about. - This prompt instructs Antigravity to refine your research questions, map out the seminal papers in your field, and create a detailed chapter-by-chapter outline with word counts. Kết quả là một khung cấu trúc cụ thể biến một dự án đáng sợ 100 trang thành một loạt các cột mốc có thể đạt được. Google Antigravity Prompt: Help me structure my thesis on [topic, e.g., "Impact of Social Media on Political Polarization"]: Research Question Refinement: Based on my initial idea, suggest: 1 primary research question (specific, measurable) 3 secondary research questions Null and alternative hypotheses Literature Mapping: Search [Google Scholar/JSTOR/PubMed URL] for: 20 seminal papers in the field (sorted by citation count) 10 recent papers (last 2 years) showing current trends 5 contrarian/critical papers offering opposing viewpoints Create a literature concept map (Mermaid diagram) Thesis Structure: Generate chapter outline: Chapter titles with 3-5 sub-section headings each Estimated word count per chapter (totaling [target word count]) Key arguments to develop in each chapter Methodology Planning: Recommend: Research design (qualitative/quantitative/mixed) Data collection methods appropriate for my research questions Analysis framework with justification Timeline: Create a Gantt chart for [duration: e.g., 12 months] Save as THESIS_PLAN.md at [output path]. Why This Is a Game-Changer: Thesis planning is the most anxiety-inducing phase — this provides a concrete, actionable structure Literature mapping across multiple databases surfaces papers that keyword searches miss Including contrarian papers demonstrates critical thinking (a key examiner criterion) Word count allocation ngăn chặn cái bẫy phổ biến của phương pháp overwriting và phân tích underwriting ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity Chương 18: Interactive Coding Tutorial Builder Học mã được thực hiện tốt nhất thông qua thực hành, nhưng tìm các hướng dẫn không quá dễ dàng cũng không quá khó khăn là khó khăn. - 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. Kết quả là một lớp học mã hóa riêng tư, tự động, bắt lỗi của bạn và cung cấp phản hồi ngay lập tức giống như một người hướng dẫn của con người. 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: Hướng dẫn tự động với đánh giá tự động cung cấp phản hồi ngay lập tức - không chờ đợi TAs Khó khăn tiến bộ với bối cảnh thế giới thực duy trì động lực và thể hiện sự liên quan Ví dụ về sai lầm phổ biến dạy kỹ năng gỡ lỗi, không chỉ là các mô hình chính xác Đơn vị kiểm tra xác minh dạy Test-Driven Development (TDD) như một kỹ năng thưởng ⏱ Time Saved: 15+ hours creating manually → 20 minutes with Antigravity 19: Chuẩn bị thi & Thực hành Test Generator - Practice tests are the single most effective way to prepare for exams because they force you to recall information rather than just re-reading notes. - Tạo câu hỏi thực hành của riêng bạn là tốn thời gian và thường thiếu độ khó của một kỳ thi thực sự. - Lời nhắc này nói với Antigravity để đọc chương trình giảng dạy của bạn, nghiên cứu các bài kiểm tra trước đây từ trường đại học của bạn, và tạo ra ba kỳ thi giả tạo ngày càng khó khăn với các câu trả lời mô hình đầy đủ. - Kết quả là một "đường tập" áp lực cao đảm bảo bạn không bao giờ ngạc nhiên bởi các câu hỏi vào ngày thi. 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: Các bài kiểm tra thực hành tùy chỉnh được điều chỉnh cho các kỳ thi cụ thể hiệu quả hơn 5 lần so với các ngân hàng câu hỏi chung 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. - Một trung tâm phối hợp là một tập hợp trung tâm các tài liệu và mẫu đảm bảo mỗi thành viên trong nhóm biết chính xác họ chịu trách nhiệm gì. Lời nhắc này yêu cầu Antigravity để phân chia dự án của bạn thành các nhiệm vụ, phân bổ chúng một cách công bằng, tạo một dòng thời gian được chia sẻ (diagramm Gantt), và thiết lập các mẫu báo cáo tiêu chuẩn. Kết quả là một "quản lý dự án tự động" giữ cho nhóm được tổ chức, có trách nhiệm và tập trung vào mục xếp hạng. Google Antigravity Prompt: Set up a complete coordination system for our group project on [project topic]: Project Charter: Create PROJECT_CHARTER.md with: Project title, objective, and scope Team members: [names] with assigned roles Communication plan (meeting schedule, platform: [Slack/Discord/WhatsApp]) Grading criteria from [rubric file/URL] Task Breakdown: Create TASKS.md with: Work Breakdown Structure (WBS) in tree format Task assignments (balanced workload per member) Dependencies between tasks (Mermaid Gantt chart) Due dates aligned with submission deadline: [date] Templates: Generate standardized templates for: Individual progress report (weekly) Meeting minutes (with action items table) Peer evaluation form Repository Structure: Initialize project folder at [path] with: Organized directories: docs/, src/, data/, presentations/ .gitignore for [language/framework] README.md with project overview and setup instructions Integration Checklist: Create INTEGRATION.md for combining individual contributions Ensure workload is equitably distributed across [N] team members. Why This Is a Game-Changer: Group projects fail most often due to coordination — not capability. This prompt solves coordination. Biểu đồ Gantt với sự phụ thuộc ngăn chặn chướng ngại vật nơi một thành viên chặn một thành viên khác Các mẫu tiêu chuẩn đảm bảo chất lượng nhất quán trên tất cả các đóng góp của các thành viên Các hình thức đánh giá ngang hàng được xây dựng từ đầu khuyến khích trách nhiệm trong suốt ⏱ Time Saved: 10+ hours manually → 15 minutes with Antigravity Bộ phận kỹ sư AI Đối với những người xây dựng thế hệ công nghệ AI tiếp theo, thách thức không còn đơn giản là "làm cho nó hoạt động", mà là làm cho nó nhanh chóng, an toàn, hiệu quả về chi phí và chính xác. - Những lời nhắc này cung cấp bộ đệm cấp công nghiệp cho các dòng công việc AI tiên tiến nhất hiện nay: đánh giá RAG, tổ chức đa đại lý và điều chỉnh mô hình cục bộ. Chúng tôi tập trung vào khía cạnh “kỹ thuật” của AI – xây dựng các đống giám sát, thực hiện các tiêu chuẩn mô hình nghiêm ngặt và triển khai các hệ thống có thể mở rộng đến hàng ngàn người dùng. - This section is for the professional AI engineer who needs to move beyond "chatbots" and build robust, verifiable autonomous systems for enterprise environments. Lời bài hát: ML Model Benchmarking & Comparison Framework - Benchmarking means running identical "tests" on different AI models (like Gemini, Claude, and GPT) to see which one is actually smarter, faster, or cheaper for a specific task. - With dozens of new models launched every month, companies often waste thousands of dollars using models that are "overkill" or simply underperforming for their needs. Hướng dẫn này có Antigravity xây dựng một khuôn khổ hoàn chỉnh kiểm tra các mô hình về lý luận, mã hóa và an toàn trong khi theo dõi chi phí và tốc độ chính xác của mỗi phản ứng. Kết quả là một đề xuất dựa trên dữ liệu đảm bảo bạn chọn đúng AI “bộ não” cho dự án của mình mà không cần đoán. 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: Quyết định lựa chọn mô hình sẽ khiến các công ty phải tốn 10 nghìn đô la – 100 nghìn đô la để chi tiêu sai API – Benchmarking ngăn chặn điều này Phân tích chi phí-hiệu suất Pareto xác định điểm ngọt giữa chất lượng và ngân sách Thử nghiệm ý nghĩa thống kê ngăn chặn việc lựa chọn các mô hình dựa trên tiếng ồn thay vì sự khác biệt thực tế Mô hình bộ chuyển đổi thống nhất làm cho khuôn khổ có thể mở rộng khi các mô hình mới ra mắt hàng tháng ⏱ Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity 22: RAG Pipeline với Evaluation Harness RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một kỹ thuật cung cấp cho AI một "thư viện tư nhân" (các tài liệu của bạn) để đọc từ để nó có thể trả lời các câu hỏi chính xác mà không làm cho mọi thứ lên. - Một vấn đề lớn với RAG là "sự ảo giác" - khi AI nghe có vẻ tự tin nhưng thực sự sai - và đánh giá mức độ thường xuyên xảy ra điều này là khó khăn. - Lời nhắc này hướng dẫn Antigravity xây dựng một hệ thống RAG cấp độ sản xuất bao gồm một "cánh tay đánh giá" để định lượng độ chính xác và độ tin cậy của nó. Kết quả là một trợ lý AI đáng tin cậy trích dẫn nguồn của nó và thừa nhận khi nó không biết câu trả lời, được hỗ trợ bởi các số liệu hiệu suất cứng. Google Antigravity Prompt: Build a production-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline with evaluation: Data Ingestion: Process documents from [data directory path]: Support PDF, DOCX, Markdown, HTML formats Chunking strategy: recursive character splitting (chunk size: 512, overlap: 50) Extract metadata (source, page, section headings) Vector Store: Set up [ChromaDB/Pinecone/Weaviate] with: Embedding model: [text-embedding-3-large / all-MiniLM-L6-v2] Hybrid search (dense + sparse BM25) with reciprocal rank fusion Metadata filtering capabilities Retrieval: Implement: Query expansion (HyDE: Hypothetical Document Embeddings) Re-ranking with cross-encoder ([model name]) Context window optimization (stuff vs. map-reduce strategies) Generation: Configure [LLM] with custom system prompt enforcing: Source attribution (cite chunk IDs) Hallucination guardrails ("I don't know" when confidence < threshold) Evaluation: Implement RAGAS metrics: Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision, Context Recall Create 50 golden Q&A pairs for evaluation API: Wrap in FastAPI with streaming response support Save to [project directory]. Why This Is a Game-Changer: RAG Pipelines là trường hợp sử dụng AI doanh nghiệp số 1, nhưng hầu hết các ứng dụng thiếu đánh giá thích hợp Tìm kiếm lai (dense + BM25) với xếp hạng lại vượt trội hơn tìm kiếm vector đơn giản 15-30% RAGAS evaluation framework provides quantitative quality metrics instead of "vibes-based" testing Hallucination guardrails with source attribution are essential for enterprise trust and compliance 40+ giờ thủ công → 2 giờ với Antigravity ⏱ Time Saved: 23: Fine-Tuning Pipeline với Experiment Tracking - Fine-tuning is like "sending an AI to specialized school" so it learns to speak in a specific style, master a unique dataset, or follow complex formatting rules. - Quá trình này trước đây đòi hỏi các siêu máy tính khổng lồ, nhưng các kỹ thuật hiện đại bây giờ cho phép chúng ta làm điều đó trên một máy tính tiêu dùng cao cấp duy nhất. Lời nhắc này yêu cầu Antigravity thiết lập một đường ống điều chỉnh hoàn chỉnh làm sạch dữ liệu của bạn, huấn luyện mô hình một cách hiệu quả và ghi lại mọi thí nghiệm để bạn có thể tìm thấy phiên bản "tốt nhất". Kết quả là một AI được đào tạo tùy chỉnh hiểu sâu về miền cụ thể của bạn, sẵn sàng được triển khai tại địa phương với một phần chi phí của các mô hình đám mây lớn. 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 + định lượng 4-bit cho phép điều chỉnh tốt các mô hình 7B trên một GPU tiêu dùng duy nhất Integrated experiment tracking prevents the "which run was the good one?" problem Xuất khẩu GGUF cho phép triển khai tại địa phương mà không có GPU, giảm đáng kể chi phí kết luận ⏱ Time Saved: 30+ hours manually → 1 hour with Antigravity 24: AI Agent System với Multi-Tool Orchestration - Các đại lý AI là các chương trình có thể "sử dụng các công cụ" - họ không chỉ trò chuyện; họ có thể tìm kiếm web, gửi email, truy vấn cơ sở dữ liệu và thực hiện các hành động một cách độc lập. "Multi-tool orchestration" là hình thức tiên tiến nhất của AI ngày nay, nơi một "Supervisor" AI quản lý một số AI "Worker" chuyên biệt để giải quyết các vấn đề phức tạp, nhiều bước. Lời nhắc này nói với Antigravity để xây dựng một hệ thống đại lý tinh vi với hàng rào an toàn, vai trò chuyên ngành và điểm kiểm tra con người trong vòng tròn cho các quyết định nhạy cảm. Kết quả là một lực lượng lao động kỹ thuật số tự trị có thể xử lý toàn bộ quy trình kinh doanh (như hỗ trợ khách hàng hoặc nghiên cứu thị trường) từ đầu đến cuối. 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: Các hệ thống đa đại lý là ranh giới của kỹ thuật AI - điều này cung cấp một điểm khởi đầu sẵn sàng cho sản xuất Supervisor pattern with specialist agents matches enterprise organization structures naturally Các điểm phá vỡ trong vòng tròn đáp ứng các yêu cầu tuân thủ đối với các hoạt động nhạy cảm Phát hiện tiêm nhanh và chỉnh sửa PII giải quyết 2 mối quan tâm bảo mật AI hàng đầu của doanh nghiệp ⏱ Time Saved: 60+ hours manually → 2 hours with Antigravity 25: Mô hình triển khai & giám sát Stack - Deployment is the act of taking an AI model out of the "lab" and putting it into a "production" environment where it can serve real users 24/7. - Giám sát là hệ thống an toàn theo dõi sự chậm lại, lỗi, hoặc "drifts" trong độ chính xác xảy ra sau khi một mô hình đã chạy trong một thời gian dài. - Hướng dẫn này có Antigravity xây dựng một cơ sở hạ tầng lưu trữ chuyên nghiệp với bảng điều khiển thời gian thực cảnh báo bạn nếu hệ thống trở nên chậm hoặc tốn kém. Kết quả là một dịch vụ AI mạnh mẽ, sẵn sàng sản xuất, vẫn khỏe mạnh, nhanh chóng và hiệu quả về chi phí dưới áp lực của việc sử dụng thế giới thực. 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 deployment is where most ML projects die — this bridges the gap from notebook to production Hàng loạt liên tục + định lượng có thể giảm chi phí phục vụ 60-80% so với triển khai ngây thơ Giám sát Grafana với cảnh báo ngăn chặn sự cố im lặng tốn kém trong sản xuất Cơ sở hạ tầng thử nghiệm A/B cho phép nâng cấp mô hình an toàn, dựa trên dữ liệu mà không cần triển khai đầy đủ Time Saved: 50+ hours manually → 2 hours with Antigravity Phần tạo nội dung kỹ thuật Tạo nội dung kỹ thuật chất lượng cao - blog, video, bản tin hoặc tài liệu - là một nhiệm vụ lớn đòi hỏi phải viết, mã hóa và sản xuất đồng thời. - These prompts are built to eliminate the risk of "broken code" in tutorials while automating the repetitive parts of scripting, repo creation, and SEO research. - Chúng tôi cung cấp bộ dụng cụ hoàn chỉnh để xây dựng các trang web tài liệu, viết kịch bản các hướng dẫn trên YouTube với các chi nhánh có dấu thời gian và thiết kế các khóa học email đa phần với các trang đích. Đối với người sáng tạo hiện đại, điều này có nghĩa là giảm 70% thời gian sản xuất trong khi cung cấp trải nghiệm chuyên nghiệp và đánh bóng hơn đáng kể cho khán giả của bạn. 26: Bài viết blog kỹ thuật với ví dụ về quy tắc làm việc - Blog kỹ thuật có nghĩa là giải thích các công nghệ phức tạp cho các nhà phát triển khác thông qua việc viết và - quan trọng nhất - các ví dụ mã thực sự hoạt động. - A major frustration for readers is "broken code," where a blogger pastes a snippet that hasn't been tested and doesn't run, destroying their credibility. Lời nhắc này hướng dẫn Antigravity nghiên cứu các thực tiễn tốt nhất mới nhất, viết một hướng dẫn chất lượng chuyên nghiệp và kiểm tra vật lý mỗi dòng mã tại địa phương trước khi xuất bản. - 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: Bài viết blog kỹ thuật với các ví dụ mã vỡ phá hủy uy tín của người sáng tạo - Antigravity kiểm tra mọi đoạn trích tại địa phương Real-time web research ensures the post reflects the latest API versions and best practices, not outdated patterns Tối ưu hóa SEO được xây dựng trong quá trình viết loại bỏ bước nghiên cứu từ khóa riêng biệt Dự án làm việc hoàn chỉnh (không phải mảnh vỡ) có nghĩa là người đọc có thể nhân bản và chạy ngay lập tức, thúc đẩy sự tham gia và chia sẻ ⏱ Time Saved: 12 hours manually → 25 minutes with Antigravity 27: YouTube Tutorial Script with Timestamps & Repo Giáo dục mọi người thông qua video đòi hỏi nhiều hơn chỉ là ghi màn hình; nó cần một kịch bản sẵn sàng cho máy ảnh, một cấu trúc rõ ràng và mã được tổ chức để người xem có thể làm theo. - Một "companion repo" là một thư mục mã phù hợp với các giai đoạn khác nhau của video, cho phép người xem nhảy vào bất cứ lúc nào mà không bị lạc. - Lời nhắc này có kịch bản Antigravity toàn bộ video của bạn với dấu hiệu màn hình, tạo mô tả tối ưu hóa SEO với dấu hiệu thời gian, và xây dựng một kho phân nhánh phù hợp với dòng thời gian của video. Kết quả là một "thiết bị sáng tạo" chuyên nghiệp làm giảm thời gian sản xuất 60% trong khi cung cấp trải nghiệm học tập mượt mà hơn nhiều cho khán giả của bạn. 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: Các nhà sáng tạo hướng dẫn dành 60% thời gian sản xuất để viết kịch bản - điều này tạo ra một kịch bản sẵn sàng cho máy ảnh với các dấu hiệu màn hình Branched companion repos let viewers jump to any section, reducing frustration and comment complaints Mô tả YouTube với timestamps cải thiện số liệu thời gian xem và đề xuất thuật toán Phân tích khoảng cách cạnh tranh đảm bảo hướng dẫn cung cấp một góc độ duy nhất, không phải là một rehaish của nội dung hiện có ⏱ Time Saved: 15 hours manually → 30 minutes with Antigravity 28: Tài liệu kỹ thuật Site Generator - Documentation is the user manual for software; without good documentation, even the most powerful tools are impossible to use and eventually die. Tạo một trang web "docs" hiện đại liên quan đến việc đọc hàng ngàn dòng mã để giải thích cách mỗi chức năng hoạt động, tạo hướng dẫn và đảm bảo tất cả các liên kết đều hợp lệ. - This prompt instructs Antigravity to analyze your entire codebase, auto-generate a professional documentation site (like Docusaurus), and even include interactive "code sandboxes" for users to experiment in. Kết quả là một trải nghiệm tài liệu "vàng" làm cho phần mềm của bạn trông chuyên nghiệp và dễ dàng để áp dụng. 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: Các dự án nguồn mở sống hoặc chết bởi chất lượng tài liệu - điều này tạo ra một trang web tài liệu chuyên nghiệp từ mã Real GitHub Issues nghiên cứu bề mặt các câu hỏi thực tế người dùng hỏi, không phải những gì các nhà duy trì giả định họ hỏi Các hộp cát mã chạy cho phép người dùng thử nghiệm mà không cần cài đặt cục bộ, làm giảm đáng kể độ mài mòn đóng góp Tự động kiểm tra liên kết bị hỏng ngăn chặn sự cố bảo trì tài liệu # 1 (liên kết chết sau khi refactor) ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 2 hours with Antigravity 29: Kỹ thuật Newsletter / Email Course Builder - Email courses are highly effective because they teach people complex topics in "bite-sized" chunks over several days, preventing them from feeling overwhelmed. - Thiết kế một khóa học tốt đòi hỏi cân bằng lý thuyết với bài tập thực tế và viết các chủ đề hấp dẫn để mọi người thực sự mở email. Lời nhắc này yêu cầu Antigravity thiết kế một chương trình giảng dạy nhiều ngày, viết mỗi email với tương tự thế giới thực, và xây dựng một trang đích chuyển đổi cao để thu thập đăng ký. - Kết quả là một "động cơ giáo dục" tự động xây dựng thương hiệu cá nhân của bạn và cung cấp giá trị thực sự cho người đăng ký của bạn mỗi ngày. 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: Các khóa học email có tỷ lệ hoàn thành cao hơn 5 lần so với các khóa học video - định dạng này tối đa hóa kết quả học tập A/B subject lines and preview text are critical for open rates but rarely optimized by content creators Progressive difficulty with daily micro-exercises prevents overwhelm (the #1 reason learners drop off) Trang đích với cấu trúc chứng minh xã hội chuyển đổi khách truy cập thành người đăng ký với tỷ lệ cao hơn đáng kể ⏱ Time Saved: 20 hours manually → 30 minutes with Antigravity 30: Hội nghị Talk / Workshop Preparation Kit - Chuẩn bị một bài phát biểu hội nghị hoặc hội thảo mất hàng chục giờ, từ nghiên cứu các xu hướng mới nhất đến viết ghi chú của diễn giả và xây dựng các kế hoạch phản hồi trực tiếp. - Một "trò đùa trực tiếp" là một lưới an ninh (như ảnh chụp màn hình hoặc ghi âm) mà bạn hiển thị nếu Internet thất bại hoặc mã của bạn bị phá vỡ trong khi bạn đang trên sân khấu trước hàng trăm người. - Lời nhắc này có Antigravity nghiên cứu khán giả của bạn, phác thảo trang chiếu của bạn, viết ghi chú của người nói của bạn, và chuẩn bị một kho lưu trữ "bắt đầu" so với "hoàn thành" cho người tham gia hội thảo. Kết quả là một "gói người nói" chống đạn đảm bảo bạn bình tĩnh, chuẩn bị và chuyên nghiệp ngay từ thời điểm bạn bước lên sân khấu. 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: Chuẩn bị hội nghị nói chuyện trung bình 40+ giờ - điều này tạo ra 80% tài liệu trong vòng chưa đầy một giờ Ảnh chụp màn hình phản hồi demo trực tiếp ngăn chặn kịch bản ác mộng của một bản demo thất bại trên sân khấu Mô hình chi nhánh bắt đầu / hoàn thành là tiêu chuẩn vàng cho các hội thảo, nhưng hiếm khi được thực hiện do hạn chế thời gian Ghi chú loa với thời gian chính xác đảm bảo các cuộc trò chuyện phù hợp với khe được phân bổ mà không chạy trên hoặc dưới ⏱ Time Saved: 40 hours manually → 1 hour with Antigravity Kết luận: Một bình minh mới trong lịch sử máy tính Hãy nhìn vào 30 lời khuyên ở trên. Look at those 30 prompts above. Bây giờ đếm bao nhiêu trong số họ liên quan đến việc viết một dòng mã duy nhất. Now count how many of them involve writing a single line of code. Câu trả lời là: Hầu hết họ không! The answer is: most of them don't! Một nhân viên tuân thủ kiểm toán chính sách GDPR. Một sinh viên chuẩn bị cho một kỳ thi hệ điều hành. Một nhà nghiên cứu lập bản đồ 200 bài báo trên ba cơ sở dữ liệu học thuật. Một người tạo nội dung kỹ thuật viết kịch bản một hướng dẫn YouTube với timestamped companion repos. Một người quản lý doanh nghiệp chuyển đổi CSV bán hàng thô thành một báo cáo quý có biểu đồ sẵn sàng cho giám đốc điều hành. Không ai trong số họ là nhà phát triển. None of these people are developers. And yet, every single one of them just had their workflow revolutionized by Google Antigravity. Đây là bước đột phá mà không ai đang nói về - và thành thật mà nói, thật đáng ngạc nhiên khi nó chưa được nhấn mạnh trước đây. Chúng tôi đã quá bận rộn với việc khung hình Antigravity như một "công cụ mã hóa" mà chúng tôi đã bỏ lỡ sự thay đổi hình học ẩn trong tầm nhìn rõ ràng. We have been so busy framing Antigravity as a "coding tool" that we missed the tectonic shift hiding in plain sight. Khi bạn cho một đại lý AI quyền truy cập vào của bạn , và các - Và sau đó để nó - Bạn không chỉ xây dựng một trình soạn thảo mã tốt hơn. local file system web browser open internet plan, execute, verify, and iterate autonomously Bạn đã xây dựng một ban nhạc làm việc phổ quát. You have built a universal work orchestrator. Máy tính trở thành API. Mỗi tệp, mỗi thư mục, mỗi bảng tính, mỗi tab trình duyệt, mỗi lệnh đầu cuối - tất cả mọi thứ trở nên có thể sắp xếp. Hãy nghĩ xem điều đó có nghĩa là gì. Think about what that means. For the first time in the history of personal computing, the barrier between "what I want done" and "what gets done" has collapsed to a single natural-language prompt. Not just for code. vì . everything Một luật sư có thể chỉ Antigravity đến một thư mục hợp đồng, một trang web quy định và một mẫu tuân thủ - và đi xa. Một giáo viên có thể chỉ ra nó trên một chương trình giảng dạy, một cuốn sách giáo khoa và một ngân hàng câu hỏi - và nhận được một gói thi hoàn chỉnh, được xếp hạng. Một nhà quản lý tiếp thị có thể chỉ nó đến các trang web của đối thủ cạnh tranh, dữ liệu bán hàng nội bộ và hướng dẫn thương hiệu - và có được một bản phác thảo với dữ liệu thị trường có nguồn gốc. Đây không phải là một sự cải thiện gia tăng. Đây là một loại phần mềm mới - một loại mà chính hệ điều hành trở thành vải, và các đại lý AI trở thành bàn chải. 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. Bây giờ chúng ta đang bước vào thời đại giao diện ý định: bạn tuyên bố ý định của bạn, và các đại lý tự trị sắp xếp toàn bộ môi trường kỹ thuật số của bạn để hoàn thành nó. 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." “Tôi ước điều này chỉ có thể... được thực hiện.” Now it can. Thế giới vẫn chưa nhận ra điều đó! And the world hasn't realized it as yet! References Trang web chính thức của Google - antigravity.google Tài liệu chống hấp dẫn của Google — antigravityide.help Google Blog — Giới thiệu về Antigravity — blog.google/technology/developers Wikipedia Trang web — en.wikipedia.org/wiki/Google_Antigravity Thông số kỹ thuật giao thức MCP – modelcontextprotocol.io Anthropic Claude Tài liệu — docs.anthropic.com GLM-5 GitHub Repository (Zhipu AI) — github.com/THUDM/GLM Trang web chính thức của DeepSeek — deepseek.com Tài liệu chính thức của Kimi K2 — kimi-k2.ai Ollama (Local LLM Deployment) — ollama.com VLLM Inference Server – docs.vllm.ai SGLang Inference Framework — github.com/sgl-project/sglang Google Agent Development Kit (ADK) — google.github.io/adk-docs Codecademy — Google Antigravity Guide — codecademy.com/article/what-is-google-antigravity Khung đánh giá RAGAS — docs.ragas.io Tài liệu LangGraph — langchain-ai.github.io/langgraph Trọng lượng & Biases — wandb.ai HuggingFace Hub — huggingface.co Tích hợp MCP Composio - composio.dev Analytics Vidhya – Hướng dẫn máy chủ MCP – analyticsvidhya.com/blog/mcp-servers Cấu trúc tài liệu Docusaurus — docusaurus.io MkDocs Tài liệu Generator — mkdocs.org VitePress Static Site Generator — vitepress.dev ConvertKit Email Marketing — convertkit.com Algolia DocSearch — docsearch.algolia.com Học viện sáng tạo YouTube — creatoracademy.youtube.com Sessionize (Platform hội nghị CFP) — sessionize.com Tất cả các hình ảnh trên được tạo ra bởi Google Nano Banana, phiên bản nhanh. All images above were generated by Google Nano Banana, fast version. Claude Opus 4.6 đã được sử dụng để nghiên cứu và xác minh bài viết một cách toàn diện. Claude Opus 4.6 was used to research and verify the article thoroughly. Google Antigravity với Gemini AI Pro Plan đã được sử dụng cho bản phác thảo đầu tiên. Google Antigravity with the Gemini AI Pro Plan was used for the first draft.